On dit toujours ML pour Maximum Liklihood, et on dit aussi ML pour machine learning (ça ne mérite pas les capitales (attention, créature mythologique poilue en liberté)).
Et fait, c'est un très bon indicateur de la communauté, si tu dis ML, suivant ce que comprend ton interlocuteur, tu va pouvoir savoir si il vient de la communauté statistiques/mathématiques appliquée ou de la communauté apprentissage/informatique.
Liorel dans un de ses commentaires précédent avait déjà montré cette différence de vocabulaire entre communautés, cela m'avait fait sourire, dans une de ces précédentes réponses:
ils sont très faciles à estimer (en statisticien)/apprendre (en machine learning)
Ces deux communautés sont différentes, utilisent des vocabulaires différents, mais utilisent les mêmes méthodes, et beaucoup de gens (dont moi) ont un pied dans chaque communauté. Mais je reste intrinsèquement un tout petit peu plus un statisticien, et quand je veux parler de machine learning, je l'écris en toutes lettres.
[^] # Re: Bis repetita ;)
Posté par jben . En réponse au journal Des virus, des hommes, et de la dynamique.. Évalué à 3.
On dit toujours ML pour Maximum Liklihood, et on dit aussi ML pour machine learning (ça ne mérite pas les capitales (attention, créature mythologique poilue en liberté)).
Et fait, c'est un très bon indicateur de la communauté, si tu dis ML, suivant ce que comprend ton interlocuteur, tu va pouvoir savoir si il vient de la communauté statistiques/mathématiques appliquée ou de la communauté apprentissage/informatique.
Liorel dans un de ses commentaires précédent avait déjà montré cette différence de vocabulaire entre communautés, cela m'avait fait sourire, dans une de ces précédentes réponses:
Ces deux communautés sont différentes, utilisent des vocabulaires différents, mais utilisent les mêmes méthodes, et beaucoup de gens (dont moi) ont un pied dans chaque communauté. Mais je reste intrinsèquement un tout petit peu plus un statisticien, et quand je veux parler de machine learning, je l'écris en toutes lettres.