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APRENDIZAJE NO SUPERVISADO [2 fiches]

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Liste alphabétique des termes

Fiche 1 2025-04-01

Anglais

Subject field(s)
  • Artificial Intelligence
DEF

Machine learning in which an AI model is trained on an unlabelled dataset, so that it learns without external intervention to perform a given task by taking into account the similarities, differences and patterns it has observed in the dataset.

OBS

Unsupervised learning is used, for example, for behaviour identification and purchase recommendation.

OBS

unsupervised learning: designation standardized by ISO in collaboration with the International Electrotechnical Commission.

Terme(s)-clé(s)
  • IAGENAI25
  • 2092263

Français

Domaine(s)
  • Intelligence artificielle
DEF

Apprentissage automatique dans lequel un modèle d'IA est entraîné au moyen d'un ensemble de données non étiquetées, le but étant qu'il apprenne sans intervention extérieure à réaliser une tâche donnée en se fondant sur les similitudes, les différences et les régularités qu'il a observées dans l'ensemble en question.

OBS

L'apprentissage non supervisé est utilisé, par exemple, pour l'identification de comportements et la recommandation d'achats.

OBS

apprentissage non supervisé : désignation publiée au Journal officiel de la République française le 9 décembre 2018 et normalisée par l'ISO en collaboration avec la Commission électrotechnique internationale.

Espagnol

Campo(s) temático(s)
  • Inteligencia artificial
Conserver la fiche 1

Fiche 2 2025-03-20

Anglais

Subject field(s)
  • Artificial Intelligence
CONT

Semi-supervised learning is a type of machine learning that falls in between supervised and unsupervised learning. It is a method that uses a small amount of labeled data and a large amount of unlabeled data to train a model.

Terme(s)-clé(s)
  • IAGENAI25
  • 10371064

Français

Domaine(s)
  • Intelligence artificielle
CONT

L'apprentissage semi-supervisé est une technique d'apprentissage machine qui se situe entre l'apprentissage supervisé (où tous les exemples sont étiquetés) et l'apprentissage non supervisé (où aucun exemple n'est étiqueté). Cette approche tire parti d'une petite quantité de données étiquetées – suffisamment pour guider le modèle sur ce qu'il doit apprendre – et d'une grande quantité de données non étiquetées, qui sont plus faciles à collecter.

Espagnol

Campo(s) temático(s)
  • Inteligencia artificial
CONT

[...] se utiliza para las mismas aplicaciones que el aprendizaje supervisado; sin embargo, utiliza datos etiquetados y no etiquetados para entrenamiento.

Conserver la fiche 2

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