Synonymes de apprentissage statistique
/a.pʁɑ̃.ti.saʒ sta.tis.tik/
- nom
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★ Synonymes
Apprentissage supervisé (modèle entraîné sur des données étiquetées)
- classification superviséeClassification dirigée : méthode déterministe destinée à obtenir des classes de pixels ou des catégories thématiques par un traitement interactif des données en fonction de la réalité de terrain
- régression supervisée
- apprentissage par étiquettes
Apprentissage non supervisé (modèle entraîné sur des données non étiquetées)
- clustering
- réduction de dimensionnalité
- apprentissage par associations
Apprentissage par renforcement (modèle optimisant une récompense)
- programmation dynamique
- apprentissage par conséquences
Apprentissage profond (réseaux de neurones multicouches)
- Apprentissage profond. Désigne, pour un système numérique automatique utilisant des réseaux neuronaux Réseau de neurones artificiels disposés « en couches », une certaine capacité autonome à améliorer ou affiner son propre algorithme, et à adapter la pertinence de ses réponses par la compilation d'un grand nombre de données, afin de résoudre des tâches complexes.
- réseau de neurones profond
- apprentissage hiérarchique
Apprentissage automatique (terme générique)
- Branche de l’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d’apprendre et de faire des prédictions ou des décisions basées sur des données sans être explicitement programmés pour chaque tâche. Il utilise des algorithmes pour analyser et modéliser des ensembles de données, puis améliorer ses performances au fil du temps grâce à l’expérience accumulée.
- apprentissage artificiel
- modélisation prédictive
Apprentissage statistique (terme académique)
- inférence statistique
- estimation de modèles
- analyse prédictive
Apprentissage incrémental (mise à jour continue)
- apprentissage en ligne
- apprentissage séquentiel
- adaptation continue
Apprentissage par transfert (réutilisation de connaissances)
- transfert de modèle
- apprentissage transductif
- adaptation de domaine
≡ Synonymes
Tous les sens
- Processus par lequel un algorithme évalue et améliore ses performances sans l’intervention d’un programmeur, en répétant son exécution sur des jeux de données jusqu’à obtenir, de manière régulière, des résultats pertinents.