Vidéo: Qu'est-ce que la vérité fondamentale dans l'apprentissage en profondeur ?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46
Dans apprentissage automatique , le terme " vérité fondamentale " se réfère à l'exactitude de la classification de l'ensemble de formation pour les apprentissage technique. Le terme" vérification au sol " fait référence au processus de collecte des données objectives (prouvables) appropriées pour ce test. Comparez avec l'étalon-or.
Bref, qu'est-ce que la vérité terrain en traitement d'images ?
" Vérité terrain " désigne un ensemble de mesures connues pour être beaucoup plus précises que les mesures du système que vous testez. Par exemple, supposons que vous testiez un système de stéréovision pour voir dans quelle mesure il peut estimer les positions 3D. Dans de tels cas, le " vérité terrain " sont les paramètres connus du modèle.
Sachez également qu'est-ce que la vérité terrain dans les SIG ? Pour d'autres utilisations, voir Vérité terrain (homonymie). Vérité terrain est un terme utilisé dans la cartographie, la météorologie, l'analyse de photographies aériennes, l'imagerie satellitaire et une gamme d'autres techniques de télédétection dans lesquelles les données sont recueillies à distance. Vérité terrain fait référence aux informations collectées « sur place ».
De même, on peut se demander, qu'est-ce qu'un texte de vérité fondamentale ?
Les vérité terrain d'une image texte le contenu, par exemple, est l'enregistrement complet et précis de chaque caractère et mot de l'image. Cela peut être comparé à la sortie d'un moteur OCR et utilisé pour évaluer la précision du moteur et l'importance de tout écart par rapport à vérité terrain est dans ce cas.
Qu'entend-on par apprentissage automatique ?
Apprentissage automatique est une application de l'artificiel intelligence (IA) qui fournit aux systèmes la capacité d'apprendre et de s'améliorer automatiquement à partir de l'expérience sans être explicitement programmé. Apprentissage automatique se concentre sur le développement de programmes informatiques qui peuvent accéder aux données et les utiliser pour apprendre par eux-mêmes.
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