DataFranca - Contributions [fr]

Discussion utilisateur:Pitpitt/Archive

2019-06-10T23:34:02Z

Pitpitt777 :

== Bonjour! ==

Bienvenue sur wiki.datafranca.org !

Nous espérons que vous contribuerez en quantité et en qualité.

Vous désirerez sans doute lire [[:Catégorie:GUIDE UTILISATEUR | ''' nos page d'aide''' ]]

Encore une fois, bienvenue et amusez-vous bien !

== Interface mobile ==

Nous avons installé une nouvelle interface mobile "' Miverva Neue"' j'espère que vous aimez.

Pour revenir à l'interface WIKI classique voir au pas de la page le lien '''Désactiver la version mobile'''

[[Utilisateur:Pitpitt|admin]] ([[Discussion utilisateur:Pitpitt|discussion]])

mais c'est tellement propre et net [[Utilisateur:Pitpitt|admin]] ([[Discussion utilisateur:Pitpitt|discussion]]) 28 avril 2019 à 11:40 (EDT)
==Test ==
ceci est un test ...

Discussion utilisateur:Pitpitt777

2019-04-02T23:51:08Z

Pitpitt777 :

Bonjour Pitpitt!

== reponse sujet ==

lkjjlkjlkj lkj lkj lk lk jlk lj l

kjhkh kjh kj hkjh kj hkjh kh

kjhk jhkj kj hkj hkjh

XXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

XXXXXXXXXXXXXXXX XXXXX XX

XXXXXXX

<hr>

llk;lk;lk l;k ;l ;l ;lk ;; ;l ;lk ;l ;lk

[[Utilisateur:Pitpitt777|Pitpitt777]] ([[Discussion utilisateur:Pitpitt777|discussion]]) 2 avril 2019 à 16:45 (PDT)

----

0000000000000000

[[Utilisateur:Pitpitt777|Pitpitt777]] ([[Discussion utilisateur:Pitpitt777|discussion]]) 2 avril 2019 à 18:51 (EST)

Discussion utilisateur:Pitpitt777

2019-04-02T23:45:25Z

Pitpitt777 :

Discussion utilisateur:Pitpitt777

2019-04-02T23:41:34Z

Pitpitt777 :

Bonjour Pitpitt!

== reponse sujet ==

lkjjlkjlkj lkj lkj lk lk jlk lj l

kjhkh kjh kj hkjh kj hkjh kh

kjhk jhkj kj hkj hkjh

XXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

XXXXXXXXXXXXXXXX XXXXX XX

XXXXXXX

Discussion utilisateur:Pitpitt777

2019-04-02T23:39:14Z

Pitpitt777 : /* reponse sujet */ nouvelle section

Bonjour Pitpitt!

== reponse sujet ==

lkjjlkjlkj lkj lkj lk lk jlk lj l

kjhkh kjh kj hkjh kj hkjh kh

kjhk jhkj kj hkj hkjh

Discussion:Cognitive architecture

2019-03-29T15:10:37Z

Pitpitt777 :

Création de Discussion:Cognitive architecture
Vous avez suivi un lien vers une page qui n’existe pas encore. Afin de créer cette page, entrez votre texte dans la boîte ci-après (vous pouvez consulter la page d’aide pour plus d’informations). Si vous êtes arrivé ici par erreur, cliquez sur le bouton Retour de votre navigateur.

Pitpitt

---
The Institute of Creative Technologies defines cognitive architecture as: "hypothesis about the fixed structures that provide a mind, whether in natural or artificial systems, and how they work together – in conjunction with knowledge and skills embodied within the architecture – to yield intelligent behavior in a diversity of complex environments."[1]

pitpitt777

Discussion:Autonomic computing

2019-03-27T02:09:21Z

Pitpitt777 : Page créée avec « discussion »

discussion

Informatique autonome

2019-03-27T02:08:39Z

Pitpitt777 :

== Domaine ==
[[Category:Vocabulary]]Vocabulary 
[[Category:Coulombe]]Coulombe 
[[Category:9]]SPECIAL 
== Définition ==

== Français ==
système informatique autogéré

informatique autogérée

informatique autonome

système informatique autonome

Un système informatique autogéré est capable de restaurer automatiquement ses fonctions en cas d'incident.

== Anglais ==

=== Autonomic computing ===
Autonomic computing (also known as AC) refers to the self-managing characteristics of distributed computing resources, adapting to unpredictable changes while hiding intrinsic complexity to operators and users. Initiated by IBM in 2001, this initiative ultimately aimed to develop computer systems capable of self-management, to overcome the rapidly growing complexity of computing systems management, and to reduce the barrier that complexity poses to further growth.[1]

 
 
 
 
 
<AuthorInfo limit="4"></AuthorInfo>

Discussion:Type abstrait

2019-03-21T03:39:00Z

Pitpitt777 : Page créée avec « texte sujet a discussion »

texte sujet a discussion

Analyse en composantes principales

2019-02-26T00:15:21Z

Pitpitt777 :

__NOTOC__
== Domaine ==
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]GRAND LEXIQUE FRANÇAIS 
[[Category:Lavery]]Lavery 
 
 

== Définition ==
Une autre méthode d’analyse de données, mise au point par Karl Pearson au début du 20e siècle, et dont on peut retracer l’origine dans des travaux remontant au 19e siècle10, par laquelle on transforme des données comportant un grand nombre de variables en un ensemble portant sur un nombre plus restreint de variables indépendantes les unes
des autres, donc plus facile à traiter.

Cette méthode est utilisée notamment dans le traitement d’images et dans le traitement de données sociales, pour faire ressortir les éléments les plus importants de ces données.
 
 

== Français ==
=== Analyse en composantes principales n.f.===
 
 

== Anglais ==
=== principal component analysis===
 
 
 
[http://www.lavery.ca/FTP/publication/laboratoire-intelligence-artificielle-lexiqueFR.html#p=9 ''Source: Lavery.ca'' ]
 
 
[https://datafranca.org/lexique/analyse-en-composantes-principales/ ''Publié : datafranca.org'' ]

Représentation

2019-01-06T16:41:47Z

Pitpitt777 :

__NOTOC__
== Domaine ==
[[Category:Vocabulaire]]Vocabulaire 

[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Category:Vocabulaire2]]
[[Category:Google2]]
[[Category:Apprentissage profond2]]
[[Category:scotty2]]

 

== Définition ==
Processus de mise en correspondance des données à des caractéristiques utiles.

 
== Français ==
=== représentation n.f.===

 

== Anglais ==

=== representation===

 
 
 
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary ]
 
 
 [https://datafranca.org/lexique/representation/ ''Publié : datafranca.org'' ]

Réseau profond

2019-01-06T16:38:33Z

Pitpitt777 :

#REDIRECTION [[ Réseau de neurones profond ]]
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Réseau neuronal profond

2019-01-06T16:38:04Z

Pitpitt777 :

#REDIRECTION [[ Réseau de neurones profond ]]
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Réseau neuronal à convolution

2019-01-06T16:37:39Z

Pitpitt777 :

#REDIRECTION [[ réseau de neurones convolutif ]]
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Réseau de neurones formels

2019-01-06T16:36:30Z

Pitpitt777 :

#REDIRECTION [[ Réseau de neurones artificiels ]]
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Réseau de neurones

2019-01-06T16:35:53Z

Pitpitt777 :

#REDIRECTION [[ Réseau de neurones artificiels ]]
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Réseau à propagation avant

2019-01-06T16:34:43Z

Pitpitt777 :

#REDIRECTION [[ réseau de neurones à propagation avant ]]
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Réseau à convolution

2019-01-06T16:33:59Z

Pitpitt777 :

#REDIRECTION [[ réseau de neurones convolutif ]]
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Reconnaissance vocale

2019-01-06T16:31:18Z

Pitpitt777 :

#REDIRECTION [[ reconnaissance de la parole ]]
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Reconnaissance de motifs

2019-01-06T16:30:01Z

Pitpitt777 :

#REDIRECTION [[ reconnaissance des formes ]]
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Reconnaissance de l’écriture manuscrite

2019-01-06T16:28:18Z

Pitpitt777 : Page redirigée vers Reconnaissance d’écriture

#REDIRECTION[[ reconnaissance d’écriture ]]

[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Reconnaissance de l'écriture manuscrite

2019-01-06T16:27:29Z

Pitpitt777 : Pitpitt777 a déplacé la page Reconnaissance de l'écriture manuscrite vers Reconnaissance d'écriture par-dessus une redirection

#REDIRECTION [[Reconnaissance d'écriture]]

Perceptron simple

2019-01-06T16:25:30Z

Pitpitt777 :

#REDIRECTION [[ perceptron monocouche ]]
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Noeud

2019-01-06T16:23:59Z

Pitpitt777 : Page redirigée vers Nœud

#REDIRECTION[[ nœud ]]

[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Interaction homme-robot

2019-01-06T16:19:28Z

Pitpitt777 :

#REDIRECTION [[ Interaction personne-robot ]]
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Interaction personne-machine

2019-01-06T16:19:09Z

Pitpitt777 :

#REDIRECTION [[ Interaction personne-machine ]]
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Découverte de caractéristiques

2019-01-06T16:11:10Z

Pitpitt777 : Page redirigée vers Exploration de données

#REDIRECTION[[exploration de données ]]

[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Vrai positif

2019-01-06T16:02:22Z

Pitpitt777 :

__NOTOC__
== Domaine ==
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Category:Vocabulaire2]]
[[Category:Google2]]
[[Category:Apprentissage profond2]]
[[Category:scotty2]]

 

== Définition ==
Exemple dans lequel le modèle a prédit correctement la classe positive. Par exemple, le modèle a déduit qu'un courrier électronique particulier était du pourriel (''spam'') ce qui était bien le cas.

 

== Français ==
=== vrai positif (VP) n.m. ===

 

== Anglais ==

=== true positive (TP)===

 
 
 
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary ]
 
 [https://datafranca.org/lexique/vrai-positif/ ''Publié : datafranca.org'' ]

Vrai négatif

2019-01-06T16:02:14Z

Pitpitt777 :

__NOTOC__
== Domaine ==
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Category:Vocabulaire2]]
[[Category:Google2]]
[[Category:Apprentissage profond2]]
[[Category:scotty2]]
 

== Définition ==
Exemple dans lequel le modèle a prédit correctement la classe négative. Par exemple, le modèle a déduit qu'un courrier entrant particulier n'était pas du courrier indésirable (''spam'') ce qui était bien le cas.

 

== Français ==
=== vrai négatif (VN) n.m. ===

 
== Anglais ==

=== true negative (TN)===

 
 
 
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary ]
 
 [https://datafranca.org/lexique/vrai-negatif/ ''Publié : datafranca.org'' ]

Voix de synthèse

2019-01-06T16:02:01Z

Pitpitt777 :

__NOTOC__
== Domaine ==
[[Category:intelligence artificielle]]intelligence artificielle 
[[Category:GDT]]GDT 
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]GRAND LEXIQUE FRANÇAIS 
 

== Définition ==
Parole ou voix générée par un ordinateur, et qui simule la voix humaine. 

Note 
La voix de synthèse est employée tant dans les interactions personne-machine qu'en synthèse texte-parole.
 
 

== Français ==
=== voix de synthèse n. f.===
=== parole de synthèse n. f.===
=== parole synthétique n. f.===
=== parole artificielle n. f.===
=== parole électronique n. f.===
 
 

== Anglais ==
=== computer-generated speech ===
=== synthesized speech ===
=== synthetic speech ===
=== artificial speech ===
=== computer-synthesized speech ===
=== machine-generated speech ===
 
 
-->
[http://gdt.oqlf.gouv.qc.ca/ficheOqlf.aspx?Id_Fiche=8410066 ''Source: Grand Dictionnaire Terminologique'' ]
 
 [http://gdt.oqlf.gouv.qc.ca/ficheOqlf.aspx?Id_Fiche=8410066 ''Publié : datafranca.org'' ]

Vision artificielle

2019-01-06T16:01:48Z

Pitpitt777 :

__NOTOC__
== Domaine ==
[[Category:intelligence artificielle]]intelligence artificielle 
[[Category:GDT]]GDT 
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]GRAND LEXIQUE FRANÇAIS 
 

== Définition ==
Domaine dans lequel on étudie et on met au point des techniques permettant à un système informatique ou à un système d'intelligence artificielle d'analyser et de comprendre les données visuelles obtenues à l'aide de caméras ou d'autres dispositifs électroniques.
 
 

== Français ==
=== vision par ordinateur n. f.===
=== vision artificielle n. f.===
=== vision numérique n. f.===
 
 

== Anglais ==
=== computer vision ===
=== artificial vision ===
 
 
-->
[http://gdt.oqlf.gouv.qc.ca/ficheOqlf.aspx?Id_Fiche=8374005 ''Source: Grand Dictionnaire Terminologique'' ]
 
 [http://gdt.oqlf.gouv.qc.ca/ficheOqlf.aspx?Id_Fiche=8374005 ''Publié : datafranca.org'' ]

Variables indépendantes et identiquement distribuées

2019-01-06T16:01:40Z

Pitpitt777 :

__NOTOC__
== Domaine ==
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Category:Vocabulaire2]]
[[Category:Google2]]
[[Category:Apprentissage profond2]]
[[Category:scotty2]]
 

== Définition ==
Une variable iid est une construction mathématique utile qui ne se rencontre quasiment jamais à l'identique dans le monde réel. Données tirées d'une distribution qui ne change pas et où chaque valeur tirée ne dépend pas des valeurs précédemment tirées. Par exemple, la distribution des visiteurs d'une page Web peut être une variable idd sur une courte période, c'est-à-dire que la distribution ne change pas pendant cette période et que la visite d'un internaute est généralement indépendante de la visite d'un autre. Toutefois, si vous allongez cette période, des différences saisonnières au niveau des visiteurs de la page Web peuvent apparaître.

 

== Français ==
=== variable indépendante et identiquement distribuée (variables iid) n.f. ===

 

== Anglais ==

=== independently and identically distributed (i.i.d)===

 
 
 
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary ]
 
 [https://datafranca.org/lexique/variable-independante-et-identiquement-distribue/ ''Publié : datafranca.org'' ]

Traitement automatique de la langue naturelle

2019-01-06T15:57:38Z

Pitpitt777 :

__NOTOC__
== Domaine ==
[[Category:intelligence artificielle]]intelligence artificielle 
[[Category:GDT]]GDT 
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]GRAND LEXIQUE FRANÇAIS 
 

== Définition ==
Technique d'apprentissage automatique qui permet à l'ordinateur de comprendre le langage humain. 

Note 
Les applications du traitement automatique des langues incluent, entre autres, la traduction automatique, la synthèse de la parole, la reconnaissance de la parole, la reconnaissance de l'écriture manuscrite et l'assistant virtuel.
 
 

== Français ==
=== traitement automatique des langues n. m.===
=== TAL n. m.===
=== traitement automatique du langage naturel n. m.===
=== TALN n. m.===
=== traitement automatique des langues naturelles n. m.===
=== TALN n. m.===
=== traitement automatique de la langue naturelle n. m.===
=== TALN n. m.===
=== traitement du langage naturel n. m.===
=== TLN n. m.===
=== traitement des langues naturelles n. m.===
 
 

== Anglais ==
=== natural language processing ===
=== NLP ===
 
 

[http://gdt.oqlf.gouv.qc.ca/ficheOqlf.aspx?Id_Fiche=8396637 ''Source: Grand Dictionnaire Terminologique'' ]
 
 [https://datafranca.org/lexique/traitement-automatique-des-langues/ ''Publié : datafranca.org'' ]

Test de Turing

2019-01-06T15:57:16Z

Pitpitt777 :

__NOTOC__
== Domaine ==
[[Category:intelligence artificielle]]intelligence artificielle 
[[Category:GDT]]GDT 
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]GRAND LEXIQUE FRANÇAIS 
 

== Définition ==
Test qui consiste à mettre en communication, à l'aveugle, un être humain et un ordinateur afin de vérifier s'ils sont capables d'atteindre les mêmes niveaux de performance. 

Notes 
Si l'opérateur humain ne parvient pas à distinguer lequel de ses interlocuteurs est l'ordinateur, on considère que la machine a passé le test de Turing et est ainsi dotée d'intelligence artificielle. 
Le test de Turing a été imaginé par le mathématicien britannique Alan Turing.
 
 

== Français ==
=== test de Turing n. m. ===
 
 

== Anglais ==
=== Turing test ===
 
 

[http://gdt.oqlf.gouv.qc.ca/ficheOqlf.aspx?Id_Fiche=8398730 ''Source: Grand Dictionnaire Terminologique'' ]
 
 [https://datafranca.org/lexique/test-de-turing/ ''Publié : datafranca.org'' ]

Test A/B

2019-01-06T15:57:00Z

Pitpitt777 :

__NOTOC__
== Domaine ==
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Category:Vocabulaire2]]
[[Category:Google2]]
[[Category:Apprentissage profond2]]
[[Category:scotty2]]

 

== Définition ==
Méthode statistique de comparaison d'au moins deux techniques, généralement une technique en place et une nouvelle technique concurrente. Le test A/B vise non seulement à déterminer la technique la plus performante, mais aussi si la différence est statistiquement significative. Généralement, le test A/B compare deux techniques sur la base d'une seule mesure. Il peut cependant être appliqué à n'importe quel nombre fini de techniques et de mesures.
 
== Français ==
=== test A/B n.m.===

 

== Anglais ==

=== A/B testing ===

 
 
 
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary ]
 
 [https://datafranca.org/lexique/test-a-b/ ''Publié : datafranca.org'' ]

TensorFlow Playground

2019-01-06T15:42:02Z

Pitpitt777 :

__NOTOC__
== Domaine ==
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Category:Vocabulaire2]]
[[Category:Google2]]
[[Category:Apprentissage profond2]]
[[Category:scotty2]]

 

== Définition ==
Programme qui visualise l'influence de différents hyperparamètres sur l'entraînement d'un modèle (principalement un réseau de neurones).

 

== Français ==
=== TensorFlow Playground n.m.===

 

== Anglais ==

=== TensorFlow Playground===

 
 
 
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary ]
 
 [https://datafranca.org/lexique/tensorflow-playground/ ''Publié : datafranca.org'' ]

TensorFlow

2019-01-06T15:41:50Z

Pitpitt777 :

__NOTOC__
== Domaine ==
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Category:Vocabulaire2]]
[[Category:Google2]]
[[Category:Apprentissage profond2]]
[[Category:scotty2]]

 

== Définition ==
Plate-forme étendue distribuée d'apprentissage automatique. Le terme désigne également la couche API de base de la pile TensorFlow qui soutient les calculs généraux des graphes Dataflow.

Bien que TensorFlow soit principalement utilisé pour l'apprentissage automatique, il peut aussi être utilisé pour des tâches autres nécessitant un calcul numérique à l'aide de graphes Dataflow.

 

== Français ==
=== TensorFlow n.m.===

 

== Anglais ==

=== TensorFlow===

 
 
 
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary ]
 
 [https://datafranca.org/lexique/tensorflow/ ''Publié : datafranca.org'' ]

Tensor

2019-01-06T15:41:37Z

Pitpitt777 :

__NOTOC__
== Domaine ==
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Category:Vocabulaire2]]
[[Category:Google2]]
[[Category:Apprentissage profond2]]
[[Category:scotty2]]

 

== Définition ==
Structure de données principale des programmes TensorFlow. Les Tensors sont des structures de données à N dimensions (la valeur de N pouvant être très grande), généralement des grandeurs scalaires, des vecteurs ou des matrices. Les éléments d'un Tensor peuvent contenir des valeurs de type entier, à virgule flottante ou chaîne.

 
== Français ==
=== Tensor n.m.===

 

== Anglais ==

=== Tensor===

 
 
 
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary ]
 
 [https://datafranca.org/lexique/tensor/ ''Publié : datafranca.org'' ]

Taux de vrais positifs

2019-01-06T15:41:26Z

Pitpitt777 :

__NOTOC__
== Domaine ==
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Category:Vocabulaire2]]
[[Category:Google2]]
[[Category:Apprentissage profond2]]
[[Category:scotty2]]

== Définition ==
Synonyme de '''rappel'''. C'est-à-dire :

[[Fichier:Taux vrai positif.jpg]]

Le taux de vrais positifs correspond à l'axe des ordonnées d'une courbe ROC.

 

== Français ==
=== taux de vrais positifs (taux de VP) n.m.===

 

== Anglais ==

=== true positive rate (TP rate)===

 
 
 
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary ]
 
 [https://datafranca.org/lexique/taux-de-vrais-positifs/ ''Publié : datafranca.org'' ]

Taux de régularisation

2019-01-06T15:41:13Z

Pitpitt777 :

__NOTOC__
== Domaine ==
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Category:Vocabulaire2]]
[[Category:Google2]]
[[Category:Apprentissage profond2]]
[[Category:scotty2]]
 

== Définition ==
Grandeur scalaire, notée lambda, qui indique l'importance relative de la fonction de régularisation. L'équation de perte simplifiée suivante montre l'influence du taux de régularisation :

[[Fichier:Taux de regularisation.jpg]]

L'augmentation du taux de régularisation réduit le surapprentissage, mais peut aussi réduire la justesse du modèle. 
 
Aussi : 
'''Lambda''' recouvre de nombreux concepts. Ici, nous nous référons à sa définition dans le cadre de la '''régularisation'''.

 

== Français ==
=== taux de régularisation n.m.===

=== lambda n.m.===

 

== Anglais ==

=== regularization rate ===

 
 
 
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary ]
 
 [https://datafranca.org/lexique/taux-de-regularisation/ ''Publié : datafranca.org'' ]

Un contre tous

2019-01-06T15:38:20Z

Pitpitt777 :

__NOTOC__
== Domaine ==
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Category:Vocabulaire2]]
[[Category:Google2]]
[[Category:Apprentissage profond2]]
[[Category:scotty2]]

 

== Définition ==
Étant donné un problème de classification avec N solutions possibles, une solution un contre tous consiste en N classificateurs binaires distincts : un classificateur binaire pour chaque résultat possible. Soit, par exemple, un modèle qui classe les exemples en animal, végétal ou minéral. Une solution un contre tous fournirait les trois classificateurs binaires distincts suivants :

* Animal contre non animal
* Végétal contre non végétal
* Minéral contre non minéral

 
== Français ==
=== un contre tous ===

 
== Anglais ==

=== one-vs.-all ===

 
 
 
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary ]
 
 [https://datafranca.org/lexique/un-contre-tous/ ''Publié : datafranca.org'' ]

Unité de rectification linéaire

2019-01-06T15:38:00Z

Pitpitt777 :

__NOTOC__
== Domaine ==
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Category:Vocabulaire2]]
[[Category:Google2]]
[[Category:Apprentissage profond2]]
[[Category:scotty2]]
 

== Définition ==
Fonction d'activation dont les règles sont les suivantes :

* Si l'entrée est négative ou égale à zéro, la sortie est zéro.
* Si l'entrée est positive, la sortie est égale à l'entrée.

 
== Français ==
=== unité de rectification linéaire n.f.===

 

== Anglais ==

=== Rectified Linear Unit===
===ReLU===
 
 
 
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary ]
 
 [https://datafranca.org/lexique/unite-de-rectification-lineaire/ ''Publié : datafranca.org'' ]

Traitement du langage naturel

2019-01-06T15:26:17Z

Pitpitt777 : Page redirigée vers Traitement automatique des langues

#REDIRECTION[[ traitement automatique des langues ]]

[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Taille de Tensor

2019-01-06T15:21:58Z

Pitpitt777 :

__NOTOC__
== Domaine ==
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Category:Vocabulaire2]]
[[Category:Google2]]
[[Category:Apprentissage profond2]]
[[Category:scotty2]]

 

== Définition ==
Nombre total de grandeurs scalaires d'un Tensor. Par exemple, la taille d'un Tensor [5, 10] est de 50.

 
== Français ==
=== taille de Tensor n.f.===

 

== Anglais ==

=== Tensor size===

 
 
 
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary ]
 
 [https://datafranca.org/lexique/taille-de-tensor/ ''Publié : datafranca.org'' ]

Tableau de bord TensorFlow

2019-01-06T15:21:27Z

Pitpitt777 :

__NOTOC__
== Domaine ==
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Category:Vocabulaire2]]
[[Category:Google2]]
[[Category:Apprentissage profond2]]
[[Category:scotty2]]

 

== Définition ==
Tableau de bord qui affiche les résumés enregistrés lors de l'exécution d'un ou de plusieurs programmes TensorFlow.

 
== Français ==
=== TensorBoard n.m.===

 

== Anglais ==

=== TensorBoard===

 
 
 
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary ]
 
 [https://datafranca.org/lexique/tableau-de-bord/ ''Publié : datafranca.org'' ]

Taille de lot

2019-01-06T15:21:14Z

Pitpitt777 :

__NOTOC__
== Domaine ==
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Category:Vocabulaire2]]
[[Category:Google2]]
[[Category:Apprentissage profond2]]
[[Category:scotty2]]

 

== Définition ==
Nombre d'exemples d'un lot. Par exemple, la taille de lot de SGD est de 1, tandis que la taille d'un mini-lot se situe généralement entre 10 et 1 000. La taille de lot est habituellement fixée pendant les processus d'apprentissage et d'inférence. Toutefois, TensorFlow accepte les tailles de lot dynamiques.

 
== Français ==
=== taille de lot n.f.===

 

== Anglais ==

=== batch size ===

 
 
 
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary ]
 
 [https://datafranca.org/lexique/taille-de-lot/ ''Publié : datafranca.org'' ]

Taux d'apprentissage

2019-01-06T15:20:38Z

Pitpitt777 :

__NOTOC__
== Domaine ==
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Category:Vocabulaire2]]
[[Category:Google2]]
[[Category:Apprentissage profond2]]
[[Category:scotty2]]
 

== Définition ==
Grandeur scalaire utilisée pour entraîner le modèle via la descente de gradient. À chaque itération, l'algorithme de descente de gradient multiplie le taux d'apprentissage par le gradient. Le produit ainsi généré est appelé «pas de gradient».

Le taux d'apprentissage est un '''hyperparamètre''' clé.

 

== Français ==
=== taux d'apprentissage ===
=== pas d'apprentissage ===
=== gain du gradient ===

 

== Anglais ==

===learning rate===
===step size===

 
 
 
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary ]
 
 [https://datafranca.org/lexique/taux-dapprentissage/ ''Publié : datafranca.org'' ]

Taux de faux positifs

2019-01-06T15:20:22Z

Pitpitt777 :

__NOTOC__
== Domaine ==
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Category:Vocabulaire2]]
[[Category:Google2]]
[[Category:Apprentissage profond2]]
[[Category:scotty2]]

 

== Définition ==
L'abscisse d'une courbe ROC. Le taux de FP est défini ainsi :
caractéristique (''feature'')
Variable d'entrée utilisée pour effectuer des prédictions.

[[ Fichier:Taux de faux positifs.jpg ]]

 

== Français ==
=== taux de faux positifs (taux de FP) n.m.===

 

== Anglais ==

=== alse positive rate (FP rate)===

 
 
 
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary ]
 
 [https://datafranca.org/lexique/taux-de-faux-positifs/ ''Publié : datafranca.org'' ]

TensorBoard

2019-01-06T15:13:51Z

Pitpitt777 : Pitpitt777 a déplacé la page TensorBoard vers Tableau de bord

#REDIRECTION [[Tableau de bord]]

Tableau de bord TensorFlow

2019-01-06T15:13:50Z

Pitpitt777 : Pitpitt777 a déplacé la page TensorBoard vers Tableau de bord

__NOTOC__
== Domaine ==
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Category:Vocabulaire2]]
[[Category:Google2]]
[[Category:Apprentissage profond2]]
[[Category:scotty2]]

 

== Définition ==
Tableau de bord qui affiche les résumés enregistrés lors de l'exécution d'un ou de plusieurs programmes TensorFlow.

 
== Français ==
=== TensorBoard n.m.===

 

== Anglais ==

=== TensorBoard===

 
 
 
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary ]