Aléatoire

term_id: random

Category: basic_concepts

Definition

L’aléatoire est fondamental dans l’IA pour l’initialisation des poids des modèles, le mélange des ensembles de données et l’introduction de stochastique pendant l’entraînement afin d’éviter le surapprentissage. Les ordinateurs étant déterministes, les systèmes d’IA

Summary

La propriété de ne présenter aucun motif prévisible, souvent simulée dans l’IA par des algorithmes de génération de nombres pseudo-aléatoires.

Key Concepts

  • Valeur de graine
  • Stochastique
  • Pseudo-aléatoire
  • Reproductibilité

Use Cases

  • Initialisation des poids dans les réseaux neuronaux
  • Régularisation par dropout
  • Exploration dans l’apprentissage par renforcement

Code Example

1
2
3

import numpy as np
np.random.seed(42)
print(np.random.rand())

Related