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== Définition ==
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Pratique couramment utilisée dans l'[[extraction d'attributs]] pour faire correspondre la plage de valeurs d'un [[attribut]] à celle d'autres attributs de l'ensemble de données.
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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== Définition ==
Supposons que vous souhaitiez que la plage de tous les attributs à virgule flottante de l'ensemble de données s'étende de 0 à 1. Si la plage d'un attribut particulier s'étend de 0 à 500, vous pouvez mettre à l'échelle cette valeur en divisant chaque valeur par 500.
Pratique couramment utilisée dans l'extraction de caractéristiques pour faire correspondre la plage de valeurs d'une caractéristique à celle d'autres caractéristiques de l'ensemble de données. Supposons que vous souhaitiez que la plage de toutes les caractéristiques à virgule flottante de l'ensemble de données s'étende de 0 à 1. Si la plage d'une caractéristique particulière s'étend de 0 à 500, vous pouvez mettre à l'échelle cette valeur en divisant chaque valeur par 500.


Voir aussi '''[[normalisation]]'''.
Voir aussi '''[[normalisation]]'''.


Dans le contexte des performances d'un [[modèle d'apprentissage]] voir [[loi d'échelle]].


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== Français ==
== Français ==
=== mise à l'échelle <small>n.f.</small> ===
'''mise à l'échelle'''
 
 
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== Anglais ==
== Anglais ==
'''scaling'''


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


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[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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[[Category:Apprentissage profond]]
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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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<br/>[https://datafranca.org/lexique/mise-a-lechelle/        ''Publié : datafranca.org'' ]
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Dernière version du 7 janvier 2025 à 16:23

Définition

Pratique couramment utilisée dans l'extraction d'attributs pour faire correspondre la plage de valeurs d'un attribut à celle d'autres attributs de l'ensemble de données.

Supposons que vous souhaitiez que la plage de tous les attributs à virgule flottante de l'ensemble de données s'étende de 0 à 1. Si la plage d'un attribut particulier s'étend de 0 à 500, vous pouvez mettre à l'échelle cette valeur en divisant chaque valeur par 500.

Voir aussi normalisation.

Dans le contexte des performances d'un modèle d'apprentissage voir loi d'échelle.


Français

mise à l'échelle

Anglais

scaling

Sources

Source : Google machine learning glossary

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Contributeurs: Evan Brach, Claire Gorjux, Claude Coulombe, Jacques Barolet, wiki, Robert Meloche