{"id":15696,"date":"2023-06-20T07:43:49","date_gmt":"2023-06-20T07:43:49","guid":{"rendered":"https:\/\/www.startechup.com\/?p=15696"},"modified":"2024-07-01T10:36:34","modified_gmt":"2024-07-01T10:36:34","slug":"machine-learning-terms","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/","title":{"rendered":"Ma\u00eetriser les termes de l'apprentissage automatique"},"content":{"rendered":"<p><a href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/10-trends-in-machine-learning-in-2024\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">L'apprentissage automatique est partout autour de nous<\/a> et il n'est pas surprenant que tout le monde veuille participer \u00e0 l'action. C'est un domaine passionnant et plein de potentiel, mais il peut \u00eatre difficile de s'y retrouver dans tout ce jargon.<\/p>\n\n\n\n<p>Pour vous aider, nous avons compil\u00e9 un glossaire complet des termes et d\u00e9finitions de l'apprentissage automatique !<\/p>\n\n\n\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_47_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\">Table des mati\u00e8res<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"ez-toc-toggle-icon-1\"><label for=\"item-69d86f2165d9d\" aria-label=\"Table des mati\u00e8res\"><span style=\"display: flex;align-items: center;width: 35px;height: 30px;justify-content: center;direction:ltr;\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/label><input  type=\"checkbox\" id=\"item-69d86f2165d9d\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Accuracy\" title=\"Pr\u00e9cision\">Pr\u00e9cision<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Algorithm\" title=\"Algorithme\">Algorithme<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Annotation\" title=\"Annotation\">Annotation<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Artificial_Neural_Network\" title=\"R\u00e9seau de neurones artificiels\">R\u00e9seau de neurones artificiels<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Attribute\" title=\"Attribut\">Attribut<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Bias\" title=\"Biais\">Biais<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Classification\" title=\"Classification\">Classification<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Classification_Threshold\" title=\"Seuil de classification\">Seuil de classification<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Clustering\" title=\"Regroupement\">Regroupement<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Continuous_variable\" title=\"Variable continue\">Variable continue<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Convergence\" title=\"Convergence\">Convergence<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-12\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Deep_Learning\" title=\"Apprentissage profond\">Apprentissage profond<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-13\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Dimension\" title=\"Dimension\">Dimension<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-14\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Ensemble_Learning\" title=\"Apprentissage d&#039;ensemble\">Apprentissage d'ensemble<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-15\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Epoch\" title=\"\u00c9poque\">\u00c9poque<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-16\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Extrapolation\" title=\"Extrapolation\">Extrapolation<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-17\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#False_Positive_Rate_FPR\" title=\"Taux de faux positifs (FPR)\">Taux de faux positifs (FPR)<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-18\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Feature\" title=\"Fonctionnalit\u00e9\">Fonctionnalit\u00e9<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-19\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Feature_selection\" title=\"S\u00e9lection des caract\u00e9ristiques\">S\u00e9lection des caract\u00e9ristiques<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-20\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Gradient_Accumulation\" title=\"Accumulation de gradients\">Accumulation de gradients<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-21\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Hidden_Layers\" title=\"Couches cach\u00e9es\">Couches cach\u00e9es<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-22\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Hyperparameters\" title=\"Hyperparam\u00e8tres\">Hyperparam\u00e8tres<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-23\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Instance\" title=\"Instance\">Instance<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-24\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Label\" title=\"\u00c9tiquette\">\u00c9tiquette<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-25\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Learning_rate\" title=\"Taux d&#039;apprentissage\">Taux d'apprentissage<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-26\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Loss\" title=\"Perte\">Perte<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-27\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Model\" title=\"Mod\u00e8le\">Mod\u00e8le<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-28\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Natural_Language_Processing_NLP\" title=\"Traitement du langage naturel (NLP)\">Traitement du langage naturel (NLP)<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-29\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Neural_Networks\" title=\"R\u00e9seaux neuronaux\">R\u00e9seaux neuronaux<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-30\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Normalization\" title=\"Normalisation\">Normalisation<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-31\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Noise\" title=\"Bruit\">Bruit<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-32\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Overfitting\" title=\"Surajustement\">Surajustement<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-33\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Parameters\" title=\"Param\u00e8tres\">Param\u00e8tres<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-34\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Precision\" title=\"Pr\u00e9cision\">Pr\u00e9cision<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-35\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Recall\" title=\"Rappel\">Rappel<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-36\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Regression\" title=\"R\u00e9gression\">R\u00e9gression<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-37\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Regularization\" title=\"R\u00e9gularisation\">R\u00e9gularisation<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-38\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Reinforcement_Learning\" title=\"Apprentissage par renforcement\">Apprentissage par renforcement<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-39\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Segmentation\" title=\"Segmentation\">Segmentation<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-40\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Supervised_Learning\" title=\"Apprentissage supervis\u00e9\">Apprentissage supervis\u00e9<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-41\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Test_Set\" title=\"Ensemble de tests\">Ensemble de tests<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-42\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Training_set\" title=\"Ensemble de formation\">Ensemble de formation<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-43\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Transfer_learning\" title=\"Apprentissage par transfert\">Apprentissage par transfert<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-44\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#True_Positive_Rate\" title=\"Taux de vrais positifs\">Taux de vrais positifs<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-45\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Type_1_Error\" title=\"Erreur de type 1\">Erreur de type 1<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-46\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Type_2_Error\" title=\"Erreur de type 2\">Erreur de type 2<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-47\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Underfitting\" title=\"Sous-adaptation\">Sous-adaptation<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-48\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Unsupervised_Learning\" title=\"Apprentissage non supervis\u00e9\">Apprentissage non supervis\u00e9<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-49\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Validation_Set\" title=\"Ensemble de validation\">Ensemble de validation<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-50\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Variance\" title=\"Variance\">Variance<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-51\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/#Do_You_Need_Machine_Learning_Services\" title=\"Avez-vous besoin de services d&#039;apprentissage automatique ?\">Avez-vous besoin de services d'apprentissage automatique ?<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-accuracy\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Accuracy\"><\/span>Pr\u00e9cision<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>La pr\u00e9cision est une mesure utilis\u00e9e pour \u00e9valuer les performances d'un mod\u00e8le de classification. Elle repr\u00e9sente la proportion de pr\u00e9dictions correctes faites par le mod\u00e8le, exprim\u00e9e en pourcentage.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-algorithm\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Algorithm\"><\/span>Algorithme<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Un algorithme d'apprentissage automatique est un ensemble d'instructions ou une m\u00e9thode utilis\u00e9e pour cr\u00e9er un mod\u00e8le. Il s'agit d'appliquer des proc\u00e9dures sp\u00e9cifiques aux donn\u00e9es, telles que la r\u00e9gression lin\u00e9aire ou les arbres de d\u00e9cision, afin de g\u00e9n\u00e9rer le mod\u00e8le d'apprentissage automatique souhait\u00e9.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-annotation\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Annotation\"><\/span>Annotation<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>L'annotation dans l'apprentissage automatique implique l'ajout d'informations suppl\u00e9mentaires aux donn\u00e9es. Plus pr\u00e9cis\u00e9ment, il s'agit du processus d'attribution de cat\u00e9gories ou d'\u00e9tiquettes pr\u00e9d\u00e9finies aux documents et aux images. Ces donn\u00e9es \u00e9tiquet\u00e9es sont ensuite utilis\u00e9es pour former des mod\u00e8les d'apprentissage automatique, en particulier pour les t\u00e2ches de classification dans le cadre de l'apprentissage supervis\u00e9. Un exemple est l'attribution du chiffre \"8\" \u00e0 une image d'un chiffre manuscrit dans une t\u00e2che de reconnaissance.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-artificial-neural-network\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Artificial_Neural_Network\"><\/span>R\u00e9seau de neurones artificiels<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Les r\u00e9seaux neuronaux artificiels (RNA) sont des algorithmes d'apprentissage automatique inspir\u00e9s de la structure et de la fonction des r\u00e9seaux neuronaux biologiques pr\u00e9sents dans le cerveau des animaux. Ils imitent la mani\u00e8re dont le cerveau humain traite et analyse les donn\u00e9es. Les r\u00e9seaux neuronaux artificiels sont constitu\u00e9s de neurones interconnect\u00e9s, dispos\u00e9s en couches, qui effectuent des calculs complexes pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes, de la m\u00eame mani\u00e8re que les humains les aborderaient.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Blogs apparent\u00e9s :<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><a target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/ai-consulting\/\">Conseil en IA : Tout ce que vous devez savoir<\/a><\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/10-key-ai-trends-in-2024\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">10 tendances cl\u00e9s de l'IA \u00e0 surveiller<\/a><a href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/10-artificial-intelligence-trends-2023\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">ch Out for in 2024<\/a><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-attribute\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Attribute\"><\/span>Attribut<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Un attribut est une caract\u00e9ristique qui d\u00e9crit une observation ou une instance. Dans un format de donn\u00e9es structur\u00e9 tel qu'un tableau, les attributs sont repr\u00e9sent\u00e9s par des colonnes, telles que la couleur, la taille ou le poids. Par exemple, lors de l'estimation de la temp\u00e9rature atmosph\u00e9rique, des attributs tels que la pression atmosph\u00e9rique et la vitesse du vent sont enregistr\u00e9s pour d\u00e9terminer la temp\u00e9rature du jour.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-bias\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Bias\"><\/span>Biais<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Le biais dans l'apprentissage automatique est la pr\u00e9sence d'erreurs ou de d\u00e9fauts qui font que le mod\u00e8le d'apprentissage automatique s'\u00e9carte de l'ensemble d'apprentissage, ce qui conduit \u00e0 des r\u00e9sultats inexacts. Il se produit lorsque certains \u00e9l\u00e9ments de donn\u00e9es se voient accorder une importance ou une repr\u00e9sentation plus grande, ce qui entra\u00eene des pr\u00e9jug\u00e9s syst\u00e9matiques et des erreurs d'analyse.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-classification\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Classification\"><\/span>Classification<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>La classification dans l'apprentissage automatique est une technique de mod\u00e9lisation pr\u00e9dictive qui cat\u00e9gorise les entr\u00e9es de donn\u00e9es en leur attribuant des \u00e9tiquettes ou des cat\u00e9gories. Elle utilise des algorithmes tels que la r\u00e9gression logistique, Naive Bayes, les k-voisins les plus proches et les machines \u00e0 vecteurs de support pour s\u00e9parer les entr\u00e9es en classes distinctes. Cette approche d'apprentissage supervis\u00e9 permet de classer les donn\u00e9es dans des cat\u00e9gories binaires ou multi-classes sur la base d'exemples \u00e9tiquet\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-classification-threshold\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Classification_Threshold\"><\/span>Seuil de classification<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Le seuil de classification est une valeur d\u00e9cisive utilis\u00e9e pour faire une d\u00e9termination sp\u00e9cifique. Dans l'apprentissage automatique, par exemple, si un mod\u00e8le pr\u00e9dit la pr\u00e9sence d'un chat dans une image avec une certitude de X%, un crit\u00e8re pr\u00e9d\u00e9fini est fix\u00e9. Si le niveau de confiance d\u00e9passe 60%, la pr\u00e9diction est consid\u00e9r\u00e9e comme valide. Dans ce cas, la valeur seuil est de 60 pour la classification.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-clustering\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Clustering\"><\/span>Regroupement<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Le clustering est une technique d'apprentissage non supervis\u00e9e de l'apprentissage automatique qui permet de regrouper des donn\u00e9es non \u00e9tiquet\u00e9es sur la base de caract\u00e9ristiques inh\u00e9rentes. Elle vise \u00e0 identifier des grappes ou des classes de points de donn\u00e9es pr\u00e9sentant des caract\u00e9ristiques similaires tout en maintenant une distinction entre les diff\u00e9rents groupes. En maximisant les similarit\u00e9s intra-groupes et en minimisant les similarit\u00e9s inter-groupes, les algorithmes de clustering tels que K-Means, Hierarchical Clustering et Affinity Clustering permettent de d\u00e9couvrir des mod\u00e8les et des structures au sein des donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><a href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/services\/machine-learning\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><img decoding=\"async\" width=\"960\" height=\"320\" src=\"https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/StarTechUP-Machine-Learning-Services-1.jpg\" alt=\"Services d&#039;apprentissage automatique StarTechUP\" class=\"wp-image-15701\" srcset=\"https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/StarTechUP-Machine-Learning-Services-1.jpg 960w, https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/StarTechUP-Machine-Learning-Services-1-300x100.jpg 300w, https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/StarTechUP-Machine-Learning-Services-1-768x256.jpg 768w, https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/StarTechUP-Machine-Learning-Services-1-18x6.jpg 18w\" sizes=\"(max-width: 960px) 100vw, 960px\" \/><\/a><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-continuous-variable\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Continuous_variable\"><\/span>Variable continue<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Les variables continues sont des types de variables qui peuvent prendre une gamme de valeurs d\u00e9finies par une \u00e9chelle num\u00e9rique. Elles comprennent des mesures telles que les chiffres de vente ou la dur\u00e9e de vie, qui peuvent s'\u00e9tendre sur un continuum plut\u00f4t que d'\u00eatre limit\u00e9es \u00e0 des valeurs discr\u00e8tes sp\u00e9cifiques.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-convergence\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Convergence\"><\/span>Convergence<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>La convergence est une \u00e9tape de la formation d'un mod\u00e8le d'apprentissage automatique au cours de laquelle la variation de la perte devient minimale entre les it\u00e9rations successives. Cela signifie que le mod\u00e8le a atteint un \u00e9tat stable ou la position minimale de la fonction de perte. Lorsque la variation du co\u00fbt de la fonction de perte est n\u00e9gligeable, cela signifie que le mod\u00e8le a converg\u00e9 et qu'il est peu probable que d'autres ajustements se produisent.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-deep-learning\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Deep_Learning\"><\/span>Apprentissage profond<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>L'apprentissage profond est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui imite le fonctionnement du cerveau humain. Il utilise des r\u00e9seaux neuronaux artificiels pour interpr\u00e9ter de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es structur\u00e9es et non structur\u00e9es, en identifiant des mod\u00e8les et en prenant des d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es. En apprenant \u00e0 partir de vastes ensembles de donn\u00e9es, les r\u00e9seaux d'apprentissage profond am\u00e9liorent leur pr\u00e9cision et leurs capacit\u00e9s de prise de d\u00e9cision.<\/p>\n\n\n\n<p>Les algorithmes d'apprentissage profond, tels que les perceptrons et les perceptrons multicouches, ont fait l'objet d'une attention particuli\u00e8re en raison de leur succ\u00e8s dans divers domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement des signaux, le diagnostic m\u00e9dical et la conduite autonome.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-dimension\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Dimension\"><\/span>Dimension<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>En apprentissage automatique, le concept de dimension diff\u00e8re de sa d\u00e9finition en physique. Dans ce contexte, la dimension fait r\u00e9f\u00e9rence au nombre de caract\u00e9ristiques pr\u00e9sentes dans un ensemble de donn\u00e9es. Par exemple, dans la d\u00e9tection d'objets, la taille de l'image aplatie et les canaux de couleur (par exemple, 28x28x3) repr\u00e9sentent des caract\u00e9ristiques des donn\u00e9es d'entr\u00e9e. Essentiellement, la dimensionnalit\u00e9 refl\u00e8te le nombre d'entr\u00e9es ou de caract\u00e9ristiques utilis\u00e9es dans les algorithmes pour traiter et analyser les donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-ensemble-learning\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Ensemble_Learning\"><\/span>Apprentissage d'ensemble<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>L'apprentissage d'ensemble est une approche qui permet d'obtenir un consensus de pr\u00e9diction en combinant les propri\u00e9t\u00e9s distinctives de deux ou plusieurs mod\u00e8les.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-epoch\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Epoch\"><\/span>\u00c9poque<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Dans le domaine de l'apprentissage automatique, une \u00e9poque repr\u00e9sente un passage complet d'un algorithme sur l'ensemble des donn\u00e9es. En termes plus simples, 1 \u00e9poque \u00e9quivaut \u00e0 1 it\u00e9ration de l'algorithme sur l'ensemble des donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-extrapolation\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Extrapolation\"><\/span>Extrapolation<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>L'extrapolation consiste \u00e0 faire des pr\u00e9dictions au-del\u00e0 de l'ensemble des donn\u00e9es. Par exemple, ce n'est pas parce que mon chien aboie que tous les chiens font de m\u00eame. Dans l'apprentissage automatique, l'extrapolation au-del\u00e0 des donn\u00e9es d'apprentissage peut \u00eatre probl\u00e9matique.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-false-positive-rate-fpr\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"False_Positive_Rate_FPR\"><\/span>Taux de faux positifs (FPR)<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Dans le domaine de l'apprentissage automatique, le taux de faux positifs (FPR) est une mesure utilis\u00e9e pour \u00e9valuer les performances d'un mod\u00e8le de classification. Il est calcul\u00e9 en divisant le nombre de pr\u00e9dictions faussement positives par le nombre total d'instances n\u00e9gatives r\u00e9elles.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"461\" src=\"https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/False-Positive-Rate-Formula-1024x461.jpg\" alt=\"Formule du taux de faux positifs\" class=\"wp-image-15697\" srcset=\"https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/False-Positive-Rate-Formula-1024x461.jpg 1024w, https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/False-Positive-Rate-Formula-300x135.jpg 300w, https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/False-Positive-Rate-Formula-768x346.jpg 768w, https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/False-Positive-Rate-Formula-1536x692.jpg 1536w, https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/False-Positive-Rate-Formula-18x8.jpg 18w, https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/False-Positive-Rate-Formula-1200x540.jpg 1200w, https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/False-Positive-Rate-Formula.jpg 1561w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Feature\"><\/span>Fonctionnalit\u00e9<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Dans l'apprentissage automatique, les caract\u00e9ristiques d\u00e9signent les attributs et les valeurs utilis\u00e9s pour la formation, par exemple \"temp\u00e9rature\" comme attribut et \"25\u00b0 C\" comme caract\u00e9ristique correspondante.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Feature_selection\"><\/span>S\u00e9lection des caract\u00e9ristiques<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>La s\u00e9lection des caract\u00e9ristiques est le processus qui consiste \u00e0 choisir les donn\u00e9es pertinentes pour cr\u00e9er un mod\u00e8le d'apprentissage automatique.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Gradient_Accumulation\"><\/span>Accumulation de gradients<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>L'accumulation du gradient est un m\u00e9canisme utilis\u00e9 pour diviser de grands lots d'\u00e9chantillons pour l'entra\u00eenement de r\u00e9seaux neuronaux en mini-lots plus petits qui s'ex\u00e9cutent de mani\u00e8re s\u00e9quentielle. Cela permet d'utiliser des lots plus importants n\u00e9cessitant plus de m\u00e9moire GPU que celle disponible.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Hidden_Layers\"><\/span>Couches cach\u00e9es<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Dans les r\u00e9seaux neuronaux, les couches cach\u00e9es sont celles qui se trouvent entre les couches d'entr\u00e9e et de sortie.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Hyperparameters\"><\/span>Hyperparam\u00e8tres<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Les hyperparam\u00e8tres sont des propri\u00e9t\u00e9s d'un mod\u00e8le qui r\u00e9gissent son comportement et ses performances. Il s'agit de param\u00e8tres de niveau sup\u00e9rieur qui d\u00e9terminent des facteurs tels que la vitesse d'apprentissage (taux d'apprentissage) ou la complexit\u00e9 du mod\u00e8le. La profondeur des arbres d'un arbre de d\u00e9cision ou le nombre de couches cach\u00e9es d'un r\u00e9seau neuronal sont des exemples d'hyperparam\u00e8tres.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Instance\"><\/span>Instance<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Une instance fait r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 un point de donn\u00e9es ou \u00e0 un \u00e9chantillon sp\u00e9cifique au sein d'un ensemble de donn\u00e9es. Elle repr\u00e9sente une observation unique ou une ligne contenant des valeurs d'entit\u00e9s. Elle est synonyme d'\"observation\" et repr\u00e9sente une seule unit\u00e9 de donn\u00e9es au sein de l'ensemble de donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Label\"><\/span>\u00c9tiquette<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Dans l'apprentissage supervis\u00e9, l'\u00e9tiquette correspond \u00e0 la \"r\u00e9ponse\" ou \u00e0 la valeur cible associ\u00e9e \u00e0 une observation. Par exemple, dans un ensemble de donn\u00e9es utilis\u00e9 pour classer les fleurs en diff\u00e9rentes esp\u00e8ces sur la base de caract\u00e9ristiques telles que la longueur et la largeur des p\u00e9tales, l'\u00e9tiquette indique l'esp\u00e8ce de la fleur.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Learning_rate\"><\/span>Taux d'apprentissage<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Le taux d'apprentissage est un param\u00e8tre qui contr\u00f4le la taille des \u00e9tapes d'une optimisation telle que la descente de gradient. Un taux plus \u00e9lev\u00e9 couvre plus de terrain mais risque de d\u00e9passer le point le plus bas. Les taux faibles garantissent des \u00e9tapes s\u00fbres dans la direction du gradient n\u00e9gatif, mais n\u00e9cessitent des recalculs pour des temps de calcul plus longs.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Loss\"><\/span>Perte<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>La perte est une mesure de l'\u00e9cart entre la valeur r\u00e9elle et la valeur pr\u00e9dite dans l'apprentissage automatique. Elle est calcul\u00e9e en soustrayant la valeur pr\u00e9dite de la valeur r\u00e9elle. Une perte plus faible indique un mod\u00e8le plus performant, \u00e0 moins que le mod\u00e8le ne se soit surajout\u00e9 aux donn\u00e9es d'apprentissage.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Model\"><\/span>Mod\u00e8le<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Un mod\u00e8le est une structure de donn\u00e9es qui contient les informations apprises par un algorithme d'apprentissage automatique appliqu\u00e9 \u00e0 un ensemble de donn\u00e9es. Il sert de sortie \u00e0 l'algorithme et capture les connaissances acquises.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Natural_Language_Processing_NLP\"><\/span>Traitement du langage naturel (NLP)<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Le traitement du langage naturel (TLN) est un sous-domaine de l'intelligence artificielle qui se concentre sur le traitement des langues humaines. Il joue un r\u00f4le crucial dans la science des donn\u00e9es et l'apprentissage automatique. \u00c0 l'instar des conversations humaines, les algorithmes de TAL analysent la syntaxe (disposition des mots) et la s\u00e9mantique (sens de la disposition) afin de comprendre et d'interpr\u00e9ter le langage avec pr\u00e9cision.<\/p>\n\n\n\n<p>Le NLP a diverses applications, telles que les services de chatbot, la reconnaissance vocale, la traduction automatique et les t\u00e2ches quotidiennes telles que les moteurs de recherche et les fonctions d'autocorrection.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"683\" src=\"https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/neural-networks-1024x683.jpg\" alt=\"r\u00e9seaux neuronaux\" class=\"wp-image-15698\" srcset=\"https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/neural-networks-1024x683.jpg 1024w, https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/neural-networks-300x200.jpg 300w, https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/neural-networks-768x512.jpg 768w, https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/neural-networks-1536x1024.jpg 1536w, https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/neural-networks-18x12.jpg 18w, https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/neural-networks-1200x800.jpg 1200w, https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/neural-networks.jpg 1920w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Neural_Networks\"><\/span>R\u00e9seaux neuronaux<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Les r\u00e9seaux neuronaux sont des algorithmes math\u00e9matiques qui imitent la structure et le fonctionnement du cerveau. Ils sont constitu\u00e9s de couches s\u00e9quentielles de neurones interconnect\u00e9s, ce qui leur permet d'analyser et de comprendre des sch\u00e9mas complexes dans les donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Normalization\"><\/span>Normalisation<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>La normalisation remet \u00e0 l'\u00e9chelle les valeurs des caract\u00e9ristiques dans une fourchette standard. Elle est couramment utilis\u00e9e dans les probl\u00e8mes de r\u00e9gression pour \u00e9viter l'ajustement excessif, am\u00e9liorer l'efficacit\u00e9 et obtenir de meilleures performances. En contraignant les poids dans le mod\u00e8le et en normalisant l'ensemble de donn\u00e9es, les calculs sont plus rapides.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Noise\"><\/span>Bruit<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Le bruit est une information non pertinente ou al\u00e9atoire dans un ensemble de donn\u00e9es qui masque les mod\u00e8les sous-jacents.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Overfitting\"><\/span>Surajustement<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Il y a surajustement lorsqu'un mod\u00e8le est trop sp\u00e9cialis\u00e9 dans l'apprentissage \u00e0 partir des donn\u00e9es d'apprentissage, ce qui entra\u00eene l'incorporation de bruits et de d\u00e9tails sp\u00e9cifiques \u00e0 cet ensemble de donn\u00e9es. Il en r\u00e9sulte des performances m\u00e9diocres sur de nouvelles donn\u00e9es in\u00e9dites et l'efficacit\u00e9 du mod\u00e8le s'en trouve amoindrie.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Parameters\"><\/span>Param\u00e8tres<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Les param\u00e8tres sont des propri\u00e9t\u00e9s ou des variables qui sont apprises au cours du processus de formation d'un mod\u00e8le d'apprentissage automatique. Ils sont sp\u00e9cifiques \u00e0 chaque exp\u00e9rience et sont ajust\u00e9s \u00e0 l'aide d'algorithmes d'optimisation.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Precision\"><\/span>Pr\u00e9cision<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>La pr\u00e9cision est une mesure de performance utilis\u00e9e dans la classification binaire pour \u00e9valuer la pr\u00e9cision avec laquelle un mod\u00e8le identifie les observations positives (par exemple, \"Oui\"). En termes plus simples, la pr\u00e9cision r\u00e9pond \u00e0 la question suivante : \"Lorsque le mod\u00e8le pr\u00e9dit un r\u00e9sultat positif, combien de fois est-il correct ? \"Quand le mod\u00e8le pr\u00e9dit un r\u00e9sultat positif, combien de fois est-il correct ?\"<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Recall\"><\/span>Rappel<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Le rappel, \u00e9galement appel\u00e9 sensibilit\u00e9, est une mesure de classification binaire qui \u00e9value la capacit\u00e9 du classificateur \u00e0 d\u00e9tecter des instances positives. Il r\u00e9pond \u00e0 la question suivante : \"Combien de cas positifs r\u00e9els le classificateur a-t-il correctement identifi\u00e9s ? \"Combien d'instances positives r\u00e9elles le classificateur a-t-il correctement identifi\u00e9es ?\"<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Regression\"><\/span>R\u00e9gression<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>La r\u00e9gression dans l'apprentissage automatique consiste \u00e0 pr\u00e9dire des r\u00e9sultats continus en analysant les relations entre les variables. Elle permet aux entreprises de prendre des d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es sur la base de donn\u00e9es claires et interpr\u00e9tables, telles que la pr\u00e9vision des prix ou des ventes \u00e0 l'aide de donn\u00e9es num\u00e9riques et d'algorithmes de r\u00e9gression comme les mod\u00e8les lin\u00e9aires.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Regularization\"><\/span>R\u00e9gularisation<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>La r\u00e9gularisation est une m\u00e9thode utilis\u00e9e pour traiter le surajustement en introduisant une p\u00e9nalit\u00e9 pour les mod\u00e8les complexes dans la fonction de perte, ce qui permet d'\u00e9viter une complexit\u00e9 excessive dans le mod\u00e8le appris.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Reinforcement_Learning\"><\/span>Apprentissage par renforcement<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>L'apprentissage par renforcement est une branche de l'apprentissage automatique dans laquelle un algorithme apprend par essais et erreurs \u00e0 maximiser les r\u00e9compenses en fonction de ses actions dans un environnement donn\u00e9. Il s'agit d'entra\u00eener un mod\u00e8le \u00e0 prendre une s\u00e9rie de d\u00e9cisions, en recevant des r\u00e9compenses ou des p\u00e9nalit\u00e9s en fonction de ses actions, afin de maximiser la r\u00e9compense globale.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Segmentation\"><\/span>Segmentation<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>La segmentation consiste \u00e0 diviser un ensemble de donn\u00e9es en plusieurs ensembles distincts. Cette division est effectu\u00e9e de mani\u00e8re \u00e0 ce que les membres d'un m\u00eame ensemble soient similaires les uns aux autres tout en \u00e9tant diff\u00e9rents des membres des autres ensembles.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Supervised_Learning\"><\/span>Apprentissage supervis\u00e9<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>L'apprentissage supervis\u00e9 est une m\u00e9thode d'apprentissage automatique qui consiste \u00e0 former des algorithmes \u00e0 l'aide d'ensembles de donn\u00e9es \u00e9tiquet\u00e9s afin de classer les donn\u00e9es et de faire des pr\u00e9dictions. L'ensemble de donn\u00e9es \u00e9tiquet\u00e9 fournit des paires entr\u00e9e-sortie, permettant \u00e0 l'algorithme d'apprendre des mod\u00e8les et de pr\u00e9dire des donn\u00e9es in\u00e9dites. Elle comprend des techniques telles que la r\u00e9gression, la classification et la pr\u00e9vision et utilise des outils tels que les arbres de d\u00e9cision pour les t\u00e2ches de classification.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Test_Set\"><\/span>Ensemble de tests<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Un ensemble de test est une collection d'\u00e9chantillons de donn\u00e9es utilis\u00e9s pour \u00e9valuer les performances d'un mod\u00e8le d'apprentissage automatique form\u00e9. Il sert \u00e0 mesurer la capacit\u00e9 du mod\u00e8le \u00e0 g\u00e9n\u00e9raliser ses pr\u00e9dictions \u00e0 des donn\u00e9es in\u00e9dites.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Training_set\"><\/span>Ensemble de formation<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Un ensemble d'apprentissage est une collection d'observations qui sert de base \u00e0 la g\u00e9n\u00e9ration de mod\u00e8les d'apprentissage automatique.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Transfer_learning\"><\/span>Apprentissage par transfert<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>L'apprentissage par transfert est une technique d'apprentissage automatique dans laquelle les connaissances acquises lors de la formation d'un mod\u00e8le sur une t\u00e2che sont utilis\u00e9es comme base pour la formation d'un mod\u00e8le sur une t\u00e2che diff\u00e9rente. Au lieu de partir de z\u00e9ro, les poids pr\u00e9-entra\u00een\u00e9s d'un mod\u00e8le existant sont utilis\u00e9s, en tirant parti des caract\u00e9ristiques apprises pr\u00e9c\u00e9demment.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"True_Positive_Rate\"><\/span>Taux de vrais positifs<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Dans le domaine de l'apprentissage automatique, le taux de vrais positifs est \u00e9galement connu sous le nom de sensibilit\u00e9 ou de rappel. Il s'agit d'une mesure de performance utilis\u00e9e dans les t\u00e2ches de classification binaire. Il mesure la capacit\u00e9 d'un mod\u00e8le \u00e0 identifier correctement les exemples positifs parmi les exemples positifs r\u00e9els de l'ensemble de donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Type_1_Error\"><\/span>Erreur de type 1<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Une erreur de type 1 est appel\u00e9e \"faux positifs\". Dans le domaine de l'embauche, elle se produit lorsqu'un candidat semble correspondre au profil recherch\u00e9, mais s'av\u00e8re \u00eatre une mauvaise recrue.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Type_2_Error\"><\/span>Erreur de type 2<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Les erreurs de type 2, \u00e9galement connues sous le nom de faux n\u00e9gatifs. Dans ce cas, le candidat a r\u00e9ussi toutes les \u00e9valuations mais n'a pas \u00e9t\u00e9 engag\u00e9.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Underfitting\"><\/span>Sous-adaptation<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Il y a sous-adaptation lorsqu'un mod\u00e8le sur-g\u00e9n\u00e9ralise et ne tient pas compte des variations pertinentes des donn\u00e9es qui ajoutent au pouvoir pr\u00e9dictif. Vous pouvez identifier un sous-ajustement lorsqu'un mod\u00e8le donne des r\u00e9sultats m\u00e9diocres \u00e0 la fois sur les ensembles d'apprentissage et de test.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Unsupervised_Learning\"><\/span>Apprentissage non supervis\u00e9<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>L'apprentissage non supervis\u00e9 est un type d'apprentissage automatique qui permet aux algorithmes d'apprendre sans avoir besoin d'instructions explicites ou de points de donn\u00e9es. En analysant et en trouvant une structure dans des ensembles de donn\u00e9es non \u00e9tiquet\u00e9es, ces algorithmes peuvent d\u00e9couvrir des mod\u00e8les cach\u00e9s et g\u00e9n\u00e9rer des r\u00e9sultats sans interf\u00e9rence.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Validation_Set\"><\/span>Ensemble de validation<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Observations utilis\u00e9es pendant l'apprentissage du mod\u00e8le pour \u00e9valuer la g\u00e9n\u00e9ralisation au-del\u00e0 de l'ensemble d'apprentissage. Si l'erreur d'apprentissage diminue, mais que l'erreur de validation augmente, votre mod\u00e8le est surajust\u00e9 et vous devez interrompre la formation.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Variance\"><\/span>Variance<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>La variance mesure \u00e0 quel point vos pr\u00e9dictions sont proches les unes des autres pour une observation donn\u00e9e. Une faible variance signifie que les pr\u00e9dictions sont coh\u00e9rentes, tandis qu'une variance \u00e9lev\u00e9e indique un surajustement et une trop grande attention port\u00e9e au bruit dans l'ensemble d'apprentissage.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Do_You_Need_Machine_Learning_Services\"><\/span>Avez-vous besoin de services d'apprentissage automatique ?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Maintenant que vous connaissez tous les termes \u00e0 la mode, pourquoi ne pas travailler avec une \u00e9quipe d'experts pour vous aider \u00e0 tirer parti de la puissance de l'apprentissage automatique ?<\/p>\n\n\n\n<p>Chez StarTechUP, nous nous sp\u00e9cialisons dans l'aide aux entreprises pour le d\u00e9veloppement d'applications personnalis\u00e9es. <a href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/services\/machine-learning\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Solutions d'apprentissage automatique<\/a> adapt\u00e9s \u00e0 leurs besoins particuliers. Nous proposons \u00e9galement <a href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/services\/mobile-app-development\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">application mobile<\/a> et <a href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/services\/web-application-development\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">services de d\u00e9veloppement web<\/a> pour vous aider \u00e0 tirer le meilleur parti de vos mod\u00e8les d'apprentissage automatique.<\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/contact\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Nous contacter<\/a> aujourd'hui pour plus d'informations !<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Machine learning is everywhere around us these days, and it&#8217;s no surprise that everyone wants to get in on the action. It&#8217;s an exciting field with a lot of potential, but it can be difficult to make sense of all the jargon. To help you out, we&#8217;ve compiled a comprehensive glossary of machine learning terms [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":27,"featured_media":17704,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"content-type":""},"categories":[58],"tags":[],"acf":[],"featured_image_urls_v2":{"full":["https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/Mastering-Machine-Learning-Terms.jpg",1920,1080,false],"thumbnail":["https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/Mastering-Machine-Learning-Terms-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/Mastering-Machine-Learning-Terms-300x169.jpg",300,169,true],"medium_large":["https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/Mastering-Machine-Learning-Terms-768x432.jpg",580,326,true],"large":["https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/Mastering-Machine-Learning-Terms-1024x576.jpg",580,326,true],"1536x1536":["https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/Mastering-Machine-Learning-Terms-1536x864.jpg",1536,864,true],"2048x2048":["https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/Mastering-Machine-Learning-Terms.jpg",1920,1080,false],"trp-custom-language-flag":["https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/Mastering-Machine-Learning-Terms-18x10.jpg",18,10,true],"post-thumbnail":["https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/Mastering-Machine-Learning-Terms-1200x675.jpg",1200,675,true],"twentytwenty-fullscreen":["https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/Mastering-Machine-Learning-Terms.jpg",1920,1080,false]},"post_excerpt_stackable_v2":"<p>Machine learning is everywhere around us these days, and it&#8217;s no surprise that everyone wants to get in on the action. It&#8217;s an exciting field with a lot of potential, but it can be difficult to make sense of all the jargon. To help you out, we&#8217;ve compiled a comprehensive glossary of machine learning terms and definitions! Table des mati\u00e8res AccuracyAlgorithmAnnotationArtificial Neural NetworkAttributeBiasClassificationClassification ThresholdClusteringContinuous variableConvergenceDeep LearningDimensionEnsemble LearningEpochExtrapolationFalse Positive Rate (FPR)FeatureFeature selectionGradient AccumulationHidden LayersHyperparametersInstanceLabelLearning rateLossModelNatural Language Processing (NLP)Neural NetworksNormalizationNoiseOverfittingParametersPrecisionRecallRegressionRegularizationReinforcement LearningSegmentationSupervised LearningTest SetTraining setTransfer learningTrue Positive RateType 1 ErrorType 2 ErrorUnderfittingUnsupervised LearningValidation SetVarianceDo You Need Machine Learning Services? Accuracy Accuracy is a\u2026<\/p>\n","category_list_v2":"<a href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/category\/learn\/\" rel=\"category tag\">Learn<\/a>","author_info_v2":{"name":"Andrea Jacinto","url":"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/author\/ajacinto\/"},"comments_num_v2":"0 commentaire","yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v20.5 (Yoast SEO v21.8.1) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Machine Learning Terms | StarTechUP<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Get up to speed on the key machine learning terms and definitions with this comprehensive glossary. Learn the lingo to succeed in ML today!\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Mastering Machine Learning Terms\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Get up to speed on the key machine learning terms and definitions with this comprehensive glossary. Learn the lingo to succeed in ML today!\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Startechup Inc\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/startechup\/\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-06-20T07:43:49+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2024-07-01T10:36:34+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/Mastering-Machine-Learning-Terms.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1920\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"1080\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Andrea Jacinto\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@ajacinto\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@startechup\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"\u00c9crit par\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Andrea Jacinto\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Dur\u00e9e de lecture estim\u00e9e\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"11 minutes\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/www.startechup.com\/blog\/machine-learning-terms\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/www.startechup.com\/blog\/machine-learning-terms\/\"},\"author\":{\"name\":\"Andrea Jacinto\",\"@id\":\"https:\/\/www.startechup.com\/#\/schema\/person\/4f1d2499822d2f247cf6408135f1200c\"},\"headline\":\"Mastering Machine Learning Terms\",\"datePublished\":\"2023-06-20T07:43:49+00:00\",\"dateModified\":\"2024-07-01T10:36:34+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/www.startechup.com\/blog\/machine-learning-terms\/\"},\"wordCount\":2265,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/www.startechup.com\/#organization\"},\"articleSection\":[\"Learn\"],\"inLanguage\":\"fr-FR\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/www.startechup.com\/blog\/machine-learning-terms\/\",\"url\":\"https:\/\/www.startechup.com\/blog\/machine-learning-terms\/\",\"name\":\"Machine Learning Terms | StarTechUP\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/www.startechup.com\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-06-20T07:43:49+00:00\",\"dateModified\":\"2024-07-01T10:36:34+00:00\",\"description\":\"Get up to speed on the key machine learning terms and definitions with this comprehensive glossary. Learn the lingo to succeed in ML today!\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/www.startechup.com\/blog\/machine-learning-terms\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"fr-FR\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/www.startechup.com\/blog\/machine-learning-terms\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/www.startechup.com\/blog\/machine-learning-terms\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\/\/www.startechup.com\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Mastering Machine Learning Terms\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/www.startechup.com\/#website\",\"url\":\"https:\/\/www.startechup.com\/\",\"name\":\"Startechup Inc\",\"description\":\"Startechup Inc.\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/www.startechup.com\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/www.startechup.com\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"fr-FR\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\/\/www.startechup.com\/#organization\",\"name\":\"Startechup\",\"url\":\"https:\/\/www.startechup.com\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"fr-FR\",\"@id\":\"https:\/\/www.startechup.com\/#\/schema\/logo\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/startechup-logo-blue-red-transparent.svg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/startechup-logo-blue-red-transparent.svg\",\"width\":181,\"height\":28,\"caption\":\"Startechup\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/www.startechup.com\/#\/schema\/logo\/image\/\"},\"sameAs\":[\"https:\/\/www.facebook.com\/startechup\/\",\"https:\/\/twitter.com\/startechup\",\"https:\/\/www.linkedin.com\/company\/startechup\",\"https:\/\/www.youtube.com\/channel\/UC_4XR4imvk28kEPt9gyhZ4g\"]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/www.startechup.com\/#\/schema\/person\/4f1d2499822d2f247cf6408135f1200c\",\"name\":\"Andrea Jacinto\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"fr-FR\",\"@id\":\"https:\/\/www.startechup.com\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/a501b20ad47d10e8b11a085b6b575138?s=96&d=mm&r=g\",\"contentUrl\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/a501b20ad47d10e8b11a085b6b575138?s=96&d=mm&r=g\",\"caption\":\"Andrea Jacinto\"},\"description\":\"A content writer with a strong SEO background, Andrea has been working with digital marketers from different fields to create optimized articles which are informative, digestible, and fun to read. Now, she's writing for StarTechUP to deliver the latest developments in tech to readers around the world.\",\"sameAs\":[\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/andrea-jacinto\/\",\"https:\/\/twitter.com\/ajacinto\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Machine Learning Terms | StarTechUP","description":"Ce glossaire complet vous permet de vous familiariser avec les principaux termes et d\u00e9finitions de l'apprentissage automatique. Apprenez le jargon pour r\u00e9ussir dans l'apprentissage automatique d\u00e8s aujourd'hui !","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/","og_locale":"fr_FR","og_type":"article","og_title":"Mastering Machine Learning Terms","og_description":"Get up to speed on the key machine learning terms and definitions with this comprehensive glossary. Learn the lingo to succeed in ML today!","og_url":"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/blog\/machine-learning-terms\/","og_site_name":"Startechup Inc","article_publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/startechup\/","article_published_time":"2023-06-20T07:43:49+00:00","article_modified_time":"2024-07-01T10:36:34+00:00","og_image":[{"width":1920,"height":1080,"url":"https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/Mastering-Machine-Learning-Terms.jpg","type":"image\/jpeg"}],"author":"Andrea Jacinto","twitter_card":"summary_large_image","twitter_creator":"@ajacinto","twitter_site":"@startechup","twitter_misc":{"\u00c9crit par":"Andrea Jacinto","Dur\u00e9e de lecture estim\u00e9e":"11 minutes"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/www.startechup.com\/blog\/machine-learning-terms\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/www.startechup.com\/blog\/machine-learning-terms\/"},"author":{"name":"Andrea Jacinto","@id":"https:\/\/www.startechup.com\/#\/schema\/person\/4f1d2499822d2f247cf6408135f1200c"},"headline":"Mastering Machine Learning Terms","datePublished":"2023-06-20T07:43:49+00:00","dateModified":"2024-07-01T10:36:34+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/www.startechup.com\/blog\/machine-learning-terms\/"},"wordCount":2265,"publisher":{"@id":"https:\/\/www.startechup.com\/#organization"},"articleSection":["Learn"],"inLanguage":"fr-FR"},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/www.startechup.com\/blog\/machine-learning-terms\/","url":"https:\/\/www.startechup.com\/blog\/machine-learning-terms\/","name":"Machine Learning Terms | StarTechUP","isPartOf":{"@id":"https:\/\/www.startechup.com\/#website"},"datePublished":"2023-06-20T07:43:49+00:00","dateModified":"2024-07-01T10:36:34+00:00","description":"Ce glossaire complet vous permet de vous familiariser avec les principaux termes et d\u00e9finitions de l'apprentissage automatique. Apprenez le jargon pour r\u00e9ussir dans l'apprentissage automatique d\u00e8s aujourd'hui !","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/www.startechup.com\/blog\/machine-learning-terms\/#breadcrumb"},"inLanguage":"fr-FR","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/www.startechup.com\/blog\/machine-learning-terms\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/www.startechup.com\/blog\/machine-learning-terms\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/www.startechup.com\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Mastering Machine Learning Terms"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/www.startechup.com\/#website","url":"https:\/\/www.startechup.com\/","name":"Startechup Inc","description":"Startechup Inc.","publisher":{"@id":"https:\/\/www.startechup.com\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/www.startechup.com\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"fr-FR"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/www.startechup.com\/#organization","name":"Startechup","url":"https:\/\/www.startechup.com\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"fr-FR","@id":"https:\/\/www.startechup.com\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/startechup-logo-blue-red-transparent.svg","contentUrl":"https:\/\/www.startechup.com\/wp-content\/uploads\/startechup-logo-blue-red-transparent.svg","width":181,"height":28,"caption":"Startechup"},"image":{"@id":"https:\/\/www.startechup.com\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/www.facebook.com\/startechup\/","https:\/\/twitter.com\/startechup","https:\/\/www.linkedin.com\/company\/startechup","https:\/\/www.youtube.com\/channel\/UC_4XR4imvk28kEPt9gyhZ4g"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/www.startechup.com\/#\/schema\/person\/4f1d2499822d2f247cf6408135f1200c","name":"Andrea Jacinto","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"fr-FR","@id":"https:\/\/www.startechup.com\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/a501b20ad47d10e8b11a085b6b575138?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/a501b20ad47d10e8b11a085b6b575138?s=96&d=mm&r=g","caption":"Andrea Jacinto"},"description":"R\u00e9dactrice de contenu dot\u00e9e d'une solide exp\u00e9rience en mati\u00e8re de r\u00e9f\u00e9rencement, Andrea a travaill\u00e9 avec des sp\u00e9cialistes du marketing num\u00e9rique de diff\u00e9rents domaines pour cr\u00e9er des articles optimis\u00e9s qui sont informatifs, digestes et agr\u00e9ables \u00e0 lire. Aujourd'hui, elle \u00e9crit pour StarTechUP afin de pr\u00e9senter les derniers d\u00e9veloppements technologiques aux lecteurs du monde entier.","sameAs":["https:\/\/www.linkedin.com\/in\/andrea-jacinto\/","https:\/\/twitter.com\/ajacinto"]}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15696"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/27"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=15696"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15696\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":17703,"href":"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15696\/revisions\/17703"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/17704"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=15696"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=15696"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.startechup.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=15696"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}