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En apprentissage automatique, paramètre dont la valeur est utilisée pour contrôler le processus d'apprentissage automatique. C'est-à-dire, un paramètre de l'algorithme ou de l'architecture du modèle qui est fixé avant le début de l'entraînement d'un modèle donc indépendamment de l'entraînement. En revanche, les valeurs des autres paramètres sont obtenues par entraînement sur les données. | En '''[[apprentissage automatique]]''', '''[[paramètre]]''' dont la valeur est utilisée pour contrôler le processus d'apprentissage automatique. C'est-à-dire, un paramètre de l''''[[algorithme]]''' ou de l'architecture du '''[[Modèle d'intelligence artificielle|modèle]]''' qui est fixé avant le début de l''''[[entraînement]]''' d'un modèle donc indépendamment de l'entraînement. En revanche, les valeurs des autres paramètres sont obtenues par entraînement sur les '''[[données]]'''. | ||
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La valeur d'un hyperparamètre est déterminée par l'[[optimisation d'hyperparamètre]] qui implique une série d'entraînements d'un modèle d'apprentissage. | La valeur d'un hyperparamètre est déterminée par l''''[[optimisation d'hyperparamètre]]''' qui implique une série d'entraînements d'un modèle d'apprentissage. | ||
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Dernière version du 15 septembre 2026 à 13:10
Définition
En apprentissage automatique, paramètre dont la valeur est utilisée pour contrôler le processus d'apprentissage automatique. C'est-à-dire, un paramètre de l'algorithme ou de l'architecture du modèle qui est fixé avant le début de l'entraînement d'un modèle donc indépendamment de l'entraînement. En revanche, les valeurs des autres paramètres sont obtenues par entraînement sur les données.
Compléments
La valeur d'un hyperparamètre est déterminée par l'optimisation d'hyperparamètre qui implique une série d'entraînements d'un modèle d'apprentissage.
Français
hyperparamètre
Anglais
hyperparameter
hyper parameter
hyper-parameter
Sources
Contributeurs: Arianne Arel, Claire Gorjux, Claude Coulombe, Imane Meziani, wiki
