« Entraînement sur flux de données » : différence entre les versions

Dernière version du 5 mai 2025 à 15:17

Définition

Méthode d'entraînement où les paramètres d'un modèle sont mis à jour en fonction des nouvelles données acquises au fur et à mesure sur un flux de données.

Compléments

À la base, l'expression anglaise online training est ambigüe et facilement confondue avec la formation en ligne (c.-à-d. les cours en ligne). En anglais on trouve également les expressions flow training, data stream training» ou data feed training.

Une entrée online learning avec l'équivalent « apprentissage en ligne » existe dans le GDT 2008 mais pour la formation en ligne (c.-à-d. les cours en ligne). L'expression « apprentissage en ligne » est suggérée par Aurélien Géron, trad. Anne Bohy - Machine Learning avec Scikit-Learn, mais aussi « apprentissage progressif » suggéré par Aurélien Géron, trad. Anne Bohy - Machine Learning avec Scikit-Learn.

Aussi, les expressions « apprentissage continu » ou « apprentissage en continu » risquent d'être confondues avec la formation continue. A priori, « par flux de données » semblerait plus approprié.

En français, une solution consiste à remplacer le mot « apprentissage » par « entraînement » car c'est bien d'entraînement de modèles dont il s'agit.

En français, on dira « entraînement au fur et à mesure », « entraînement en continu » ou « entraînement continu » ou « entraînement par flux de données » ou « entraînement par flux » ou « entraînement en flux de données », ou encore « entraînement par flot », « entraînement par flot de données » ou même « entraînement progressif ».

Français

entraînement sur / par flux de données

entraînement sur / par flux

entraînement sur / par flot de données

entraînement sur / par flot

entraînement au fur et à mesure

entraînement incrémental

entraînement progressif

entraînement dynamique

Anglais

online training

online learning

flow training

data stream training

data feed training

Sources

Article, Salperwyck, Christophe et Lemaire, Vincent (2010). Classification incrémentale supervisée : un panel introductif, Orange Labs, 28 pages - apprentissage incrémental, apprentissage sur flux de données

Thèse de Jacob Montiel Lopez - Apprentissage automatique rapide et lent - Université Paris-Saclay, 2019 - apprentissage par flux

Livre - Aurélien Géron, trad. Anne Bohy - Machine Learning avec Scikit-Learn - Mise en oeuvre et cas concrets - apprentissage en ligne, apprentissage progressif

Termino

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+==Définition==
+Méthode d'entraînement où les paramètres d'un modèle sont mis à jour en fonction des nouvelles données acquises au fur et à mesure sur un flux de données.
-== Domaine ==
+==Compléments==
-[[Category:Vocabulary]]<br>
+À la base, l'expression anglaise ''online training'' est ambigüe et facilement confondue avec la formation en ligne (c.-à-d. les cours en ligne). En anglais on trouve également les expressions ''flow training,'' ''data stream training''» ou ''data feed training''.
-[[Category:Intelligence artificielle]]Intelligence artificielle<br>
-[[Catégorie:Apprentissage automatique]]Apprentissage automatique<br>
-[[Category:Coulombe]]
-[[Category:Termino 2019]]
-== Définition ==
+Une entrée ''online learning'' avec l'équivalent « apprentissage en ligne » existe dans le GDT 2008 mais pour la formation en ligne (c.-à-d. les cours en ligne). L'expression « apprentissage en ligne » est suggérée par Aurélien Géron, trad. Anne Bohy - ''Machine Learning avec Scikit-Learn'', mais aussi « apprentissage progressif » suggéré par Aurélien Géron, trad. Anne Bohy - ''Machine Learning avec Scikit-Learn.''
-Méthode d'apprentissage où les paramètres d'un modèle sont mis à jour en fonction des nouvelles données acquises au fur et à mesure.
+Aussi, les expressions « apprentissage continu » ou « apprentissage en continu » risquent d'être confondues avec la formation continue. A priori, « par flux de données » semblerait plus approprié.
-== Français ==
-'''apprentissage au fur et à mesure'''
-'''apprentissage en flux'''
+En français, une solution consiste à remplacer le mot « apprentissage » par « entraînement » car c'est bien d'entraînement de modèles dont il s'agit.
-'''apprentissage par flux'''
+En français, on dira  « entraînement au fur et à mesure », « entraînement en continu » ou « entraînement continu » ou « entraînement par flux de données » ou « entraînement par flux » ou « entraînement en flux de données », ou encore « entraînement par flot », « entraînement par flot de données » ou même « entraînement progressif ».
-<poll> Choisissez parmi ces termes proposés :
+==Français==
-apprentissage au fil des données
+'''entraînement sur / par flux de données'''
-apprentissage au fur et à mesure
-apprentissage en continu
-apprentissage en ligne
-apprentissage par flot
-apprentissage par flot de données
-apprentissage par flux
-apprentissage par flux de données
-apprentissage progressif
-</poll>
-'''Discussion: '''Pour le moment, le terme privilégié est «apprentissage progressif» <br>
+'''entraînement sur / par flux'''
-À la base l'expression «online training» est ambigüe et est facilement confondue avec la formation en ligne. En anglais on trouve également les expressionS; «flow training», «data stream training» ou «data feed training». En français, on dira  «apprentissage continu» ou «en continu» ou «par flux» ou «par flux de données» ou «en flux de données», ou «par flot», par «flot de données» ou même «apprentissage progressif», «apprentissage au fur et à mesure».
+'''entraînement sur / par flot de données'''
-Ici encore les expressions «apprentissage continu» ou «apprentissage en continu» risquent d'être confondues avec la formation continue. A priori, «par flux de données» semblerait plus approprié. Une entrée «online learning» avec l'équivalent «apprentissage en ligne» existe dans le GDT 2008 mais pour la formation en ligne" L'expression «apprentissage en ligne» est suggérée par Aurélien Géron, trad. Anne Bohy - Machine Learning avec Scikit-Learn, mais aussi «apprentissage progressif» suggéré par Aurélien Géron, trad. Anne Bohy - Machine Learning avec Scikit-Learn
+'''entraînement sur / par flot'''
-== Anglais ==
+'''entraînement au fur et à mesure'''
+'''entraînement incrémental'''
+'''entraînement progressif'''
+'''entraînement dynamique'''
+==Anglais==
 '''online training'''
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 '''data feed training'''
+==Sources==
+[http://www.vincentlemaire-labs.fr/publis/rnti_2011_camera_ready.pdf Article, Salperwyck, Christophe et Lemaire, Vincent (2010). ''Classification incrémentale supervisée : un panel introductif'', Orange Labs, 28 pages - ''apprentissage incrémental'', ''apprentissage sur flux de données'' ]
+[https://theses.hal.science/tel-02098633/ Thèse de Jacob Montiel Lopez - ''Apprentissage automatique rapide et lent'' - Université Paris-Saclay, 2019 - ''apprentissage par flux'']
+[https://www.dunod.com/sciences-techniques/machine-learning-avec-scikit-learn-mise-en-oeuvre-et-cas-concrets-1 Livre - Aurélien Géron, trad. Anne Bohy - ''Machine Learning avec Scikit-Learn - Mise en oeuvre et cas concrets'' - ''apprentissage en ligne'', ''apprentissage progressif'']
-=== Online learning ===
+[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Termino]]
-In computer science, online machine learning is a method of machine learning in which data becomes available in a sequential order and is used to update our best predictor for future data at each step, as opposed to batch learning techniques which generate the best predictor by learning on the entire training data set at once. Online learning is a common technique used in areas of machine learning where it is computationally infeasible to train over the entire dataset, requiring the need of out-of-core algorithms. It is also used in situations where it is necessary for the algorithm to dynamically adapt to new patterns in the data, or when the data itself is generated as a function of time, e.g. stock price prediction. Online learning algorithms may be prone to catastrophic interference. This problem is tackled by incremental learning approaches.
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+[[Catégorie:Termino 2019]]
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+[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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« Entraînement sur flux de données » : différence entre les versions