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== Définition ==
== Définition ==
Capacité d'un modèle à prédire correctement la catégorie de données inédites à partir des données utilisées pour entraîner le modèle.
Capacité d'un modèle à prédire correctement la catégorie de données inédites à partir des données utilisées pour entraîner le modèle.
voir aussi [[Généralisation-]] robotique


== Français ==
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== Anglais ==
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==Sources==
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Source: Zimmer, Matthieu (2018). ''Apprentissage par renforcement développemental'', thèse de doctorat, Université de Lorraine, 172 pages.
Source: Zimmer, Matthieu (2018). ''Apprentissage par renforcement développemental'', thèse de doctorat, Université de Lorraine, 172 pages.
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Définition

Capacité d'un modèle à prédire correctement la catégorie de données inédites à partir des données utilisées pour entraîner le modèle.

voir aussi Généralisation- robotique

Français

généralisation

Anglais

generalization


Sources

Source: Zimmer, Matthieu (2018). Apprentissage par renforcement développemental, thèse de doctorat, Université de Lorraine, 172 pages.

Source: Droniou, Alain (2015). Apprentissage de représentations et robotique développementale : quelques apports de l’apprentissage profond pour la robotique autonome, thèse de doctorat, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 201 pages.

Source: Google machine learning glossary

Source: Termino