« Régularisation » : différence entre les versions

Dernière version du 23 juillet 2025 à 10:30

Définition

Processus qui consiste généralement à pénaliser les valeurs extrêmes des paramètres d'un modèle afin d'éviter un éventuel surajustement.

Remarque : les régularisations les plus couramment employées dans le domaine des mathématiques, statistiques et de l'apprentissage automatique sont les régularisations L1 et L2.

Français

régularisation

Anglais

regularization

Español

regularización

Proceso que consiste generalmente en penalizar los valores extremos de los parámetros de un modelo para evitar el sobreajuste.

Nota: las regularizaciones más utilizadas en matemáticas, estadística y aprendizaje automático son las regularizaciones L1 y L2.

Sources

Source : Nicolas Chapados, Yoshua Bengio (2003). Comment améliorer la capacité de généralisation des algorithmes d'apprentissage pour la prise de décisions financières, Montréal, CIRANO, 68 pages

Source : Termino

Source : Google machine learning glossary 101 MOTS DE L' IA
Ce terme est sélectionné pour le livre « Les 101 mots de l'intelligence artificielle »

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-__NOTOC__
+==Définition==
-== Domaine ==
+Processus qui consiste généralement à pénaliser les valeurs extrêmes des [[Paramètre|paramètres]] d'un [[modèle]] afin d'éviter un éventuel [[surajustement]].
-[[Category:Vocabulaire]]Vocabulaire<br />
-[[Category:Google]]Google<br />
-[[Category:Apprentissage profond]]Apprentissage profond<br />
-[[Category:scotty]]
-<br />
-== Définition ==
+Remarque : les régularisations les plus couramment employées dans le domaine des mathématiques, statistiques et de l'[[apprentissage automatique]] sont les régularisations [[Régularisation L1|L1]] et [[Régularisation L2|L2]].
-Pénalité pour la complexité d'un modèle. La régularisation aide à éviter le surapprentissage. Les différents types de régularisation sont notamment :
-*    '''Régularisation L1'''
+==Français==
-*    '''Régularisation L2'''
+'''régularisation'''
-*    '''Régularisation par abandon'''
-*    '''Arrêt prématuré''' (Il ne s'agit pas vraiment d'une méthode de régularisation, mais l'arrêt prématuré peut limiter efficacement le surapprentissage.)
+==Anglais==
+'''regularization'''
+==Español==
-<br />
+''''' regularización '''''
-== Termes privilégiés ==
+''Proceso que consiste generalmente en penalizar los valores extremos de los parámetros de un modelo para evitar el sobreajuste.''
-=== régularisation ===
+''Nota: las regularizaciones más utilizadas en matemáticas, estadística y aprendizaje automático son las regularizaciones L1 y L2.''
-<br />
+==Sources==
-== Anglais ==
+Source : Nicolas Chapados, Yoshua Bengio (2003). ''Comment améliorer la capacité de généralisation des algorithmes d'apprentissage pour la prise de décisions financières'', Montréal, CIRANO, 68 pages
-===  regularization===
+[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source : Termino]]
-<br/>
+[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : ''Google machine learning glossary'']
-<br/>
+{{Modèle:101}}
-<br/>
+[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
-[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
+[[Category:Intelligence artificielle]]
-<br/>
+[[Catégorie:Apprentissage profond]]
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+[[Catégorie:101]]
-<br/>

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