Ch12fr Traduction #78

lepagejeremi · 2025-09-30T17:57:01Z

Aperçu sur https://78-merge--animint-manual-fr.netlify.app/ch12/ch12-viz

MAJ debug traduction script auto et ajout dans glossaire

feature <- fonctionnalité

minor ajustments script trad auto

tdhock · 2025-09-30T18:02:29Z

Chapitres/Ch12/Ch12_source.qmd

@@ -1,4 +1,4 @@
-# Support Vector Machines
+# Machines à vecteurs de support


Suggested change

# Machines à vecteurs de support

# Séparateur à Vaste Marge

tdhock · 2025-09-30T18:23:45Z

Preview

tdhock · 2025-10-07T15:32:13Z

Chapitres/_quarto.yml

      - Ch09/Ch09-viz.qmd
      - Ch10/Ch10-viz.qmd
      - Ch11/Ch11-viz.qmd
+      - Ch12/Ch12-viz.qmd


svp faire ces modifications plutot sur main

J'avais oublié de le faire avant de faire les branches Ch12 et Ch13... alors je l'ai ajouté temporairement ici pour pouvoir prévisualiser

lepagejeremi

J'ai terminé la traduction du texte (mais je n'ai rien traduit dans le code R encore)
@annartiges @NadiaFournier

lepagejeremi · 2025-10-07T14:37:11Z

Chapitres/Ch12/Ch12_source.qmd

 <!-- paragraph -->

-This goal of this chapter is to create an interactive data visualization that explains the [Support Vector Machine](https://en.wikipedia.org/wiki/Support_vector_machine), a machine learning model for binary classification.
+L'objectif de ce chapitre est de créer une visualisation des données interactive qui explique les [machine à vecteur de support](https://en.wikipedia.org/wiki/Support_vector_machine) un modèle d'apprentissage automatique pour la classification binaire.


Suggested change

L'objectif de ce chapitre est de créer une visualisation des données interactive qui explique les [machine à vecteur de support](https://en.wikipedia.org/wiki/Support_vector_machine) un modèle d'apprentissage automatique pour la classification binaire.

L'objectif de ce chapitre est de créer une visualisation des données interactive qui explique les [Séparateur à Vaste Marge](https://en.wikipedia.org/wiki/Support_vector_machine) un modèle d'apprentissage automatique pour la classification binaire.

lepagejeremi · 2025-10-07T14:39:28Z

Chapitres/Ch12/Ch12_source.qmd

+- Nous commençons par simuler quelques données pour une classification binaire en deux dimensions, et par faire quelques graphiques statiques.
 <!-- comment -->
- In the second section, we make an interactive data visualization to show how the linear Support Vector Machine decision boundary changes as a function of the cost hyper-parameter.
+- Dans la deuxième section, nous réalisons une visualisation des données interactive pour montrer comment la limite de décision de la machine à vecteur de support linéaire change en fonction de l'hyperparamètre de coût.


Suggested change

- Dans la deuxième section, nous réalisons une visualisation des données interactive pour montrer comment la limite de décision de la machine à vecteur de support linéaire change en fonction de l'hyperparamètre de coût.

- Dans la deuxième section, nous réalisons une visualisation des données interactive pour montrer comment la limite de décision du Séparateur à Vaste Marge (SVM) linéaire change en fonction de l'hyperparamètre de coût.

lepagejeremi · 2025-10-07T14:40:32Z

Chapitres/Ch12/Ch12_source.qmd

+- Dans la deuxième section, nous réalisons une visualisation des données interactive pour montrer comment la limite de décision de la machine à vecteur de support linéaire change en fonction de l'hyperparamètre de coût.
 <!-- comment -->
- In the last section, we make an interactive data visualization to show how the decision boundary of the polynomial kernel Support Vector Machine changes as a function of the two hyper-parameters (cost and degree).
+- Dans la dernière section, nous réalisons une visualisation des données interactive pour montrer comment la limite de décision de la machine à vecteur de soutien à noyau polynomial change en fonction des deux hyperparamètres (coût et degré).


Suggested change

- Dans la dernière section, nous réalisons une visualisation des données interactive pour montrer comment la limite de décision de la machine à vecteur de soutien à noyau polynomial change en fonction des deux hyperparamètres (coût et degré).

- Dans la dernière section, nous réalisons une visualisation des données interactive pour montrer comment la limite de décision du Séparateur à Vaste Marge à noyau polynomial change en fonction des deux hyperparamètres (coût et degré).

lepagejeremi · 2025-10-07T15:02:40Z

Chapitres/Ch12/Ch12_source.qmd

 <!-- paragraph -->

-We begin by generating two input features, `x1` and `x2`.
+Nous commençons par générer deux fonctionnalités en entrée, `x1` et `x2`.


Suggested change

Nous commençons par générer deux fonctionnalités en entrée, `x1` et `x2`.

Nous commençons par générer deux fonctionnalités d'entrée, `x1` et `x2`.

lepagejeremi · 2025-10-07T15:04:09Z

Chapitres/Ch12/Ch12_source.qmd

+Dans notre simulation, nous supposons que le score de sortie `f` est une fonction linéaire de `x1.sq` et ne tient pas compte de `x2.sq`.
 <!-- comment -->
-The plot below visualizes the output scores using the point fill aesthetic.
+Le graphique ci-dessous permet de visualiser les scores de sortie à l'aide de l'esthétique de remplissage des points.


Suggested change

Le graphique ci-dessous permet de visualiser les scores de sortie à l'aide de l'esthétique de remplissage des points.

Le graphique ci-dessous permet de visualiser les scores de sortie à l'aide de l'`aes()` de remplissage des points ("fill").

lepagejeremi · 2025-10-07T15:51:26Z

Chapitres/Ch12/Ch12_source.qmd

+- Utiliser `rbfdot` comme fonction noyau.
 <!-- comment -->
-Compute subtrain and validation error, then add a new panel to the "select hyper parameters" plot.
+Calculer l'erreur de sous-entraînement et de validation, puis ajouter un nouveau panneau au graphique "select hyper parameters".


Suggested change

Calculer l'erreur de sous-entraînement et de validation, puis ajouter un nouveau panneau au graphique "select hyper parameters".

Calculez l'erreur de sous-entraînement et de validation, puis ajoutez un nouveau panneau au graphique "select hyper parameters".

lepagejeremi · 2025-10-07T15:53:11Z

Chapitres/Ch12/Ch12_source.qmd

+Calculer l'erreur de sous-entraînement et de validation, puis ajouter un nouveau panneau au graphique "select hyper parameters".
 <!-- comment -->
- Default scales use the same two colors for the **y** and **set** legends, which could be confusing.
+- Les échelles standardisées utilisent les deux mêmes couleurs pour le graphique de l **y** et **fixer** ce qui peut prêter à confusion.


Suggested change

- Les échelles standardisées utilisent les deux mêmes couleurs pour le graphique de l **y** et **fixer** ce qui peut prêter à confusion.

- Les échelles par défaut utilisent les deux mêmes couleurs pour les légendes **y** et **set**, ce qui peut prêter à confusion.

lepagejeremi · 2025-10-07T15:56:18Z

Chapitres/Ch12/Ch12_source.qmd

+Modifiez les couleurs de l'une des deux légendes pour qu'elles soient différentes.
 <!-- comment -->
- Use `color` and `color_off` parameters to change the appearance of the `geom_tile` when selected or not, as explained in [Chapter 6, section Specifying how selection state is displayed](../Ch06/Ch06-other.html#display-selection-state).
+- Utiliser `color` et `color_off` pour modifier l'apparence de l'écran. `geom_tile` lorsqu'il est sélectionné ou non, comme expliqué dans [Chapitre 6, section Spécifier l'affichage de l'état de la sélection](../Ch06/Ch06-other.html#display-selection-state).


Suggested change

- Utiliser `color` et `color_off` pour modifier l'apparence de l'écran. `geom_tile` lorsqu'il est sélectionné ou non, comme expliqué dans [Chapitre 6, section Spécifier l'affichage de l'état de la sélection](../Ch06/Ch06-other.html#display-selection-state).

- Utilisez les paramètres `color` et `color_off` pour modifier l'apparence de `geom_tile` lorsqu'il est sélectionné ou non, comme expliqué dans le [chapitre 6, section Préciser le mode d'affichage de l'état de la sélection](../Ch06/Ch06-other.html#display-selection-state).

lepagejeremi · 2025-10-07T15:58:16Z

Chapitres/Ch12/Ch12_source.qmd

 <!-- paragraph -->

-Next, [Chapter 13](../Ch13/Ch13-poisson-regression.html) explains how to visualize the Poisson regression model.
+Suivant, [Chapitre 13](../Ch13/Ch13-poisson-regression.html) explique comment visualiser le modèle de régression de Poisson.


Suggested change

Suivant, [Chapitre 13](../Ch13/Ch13-poisson-regression.html) explique comment visualiser le modèle de régression de Poisson.

Dans le [chapitre 13](../Ch13/Ch13-poisson-regression.html), nous allons expliquer comment visualiser le modèle de régression de Poisson.

lepagejeremi · 2025-10-07T16:00:58Z

Chapitres/_quarto.yml

      - Ch09/Ch09-viz.qmd
      - Ch10/Ch10-viz.qmd
      - Ch11/Ch11-viz.qmd
+      - Ch12/Ch12-viz.qmd


J'avais oublié de le faire avant de faire les branches Ch12 et Ch13... alors je l'ai ajouté temporairement ici pour pouvoir prévisualiser

lepagejeremi · 2025-10-07T21:05:21Z

J'ai terminé la traduction au complet @annartiges @NadiaFournier

tdhock · 2025-10-08T13:13:11Z

Chapitres/Ch12/Ch12_source.qmd

 animint(
  input=ggplot()+
-    ggtitle("input feature space")+
+    ggtitle("espace des fonctionnalités d'entrée")+


features in this context is a synonym of variables (not functionality)
so a better translation would be "espace de variables"

input feature je l'ai toujours traduit par Fonctionnalité d'entrée... Est-ce que c'était adéquat?

Il va falloir aller l'écrire dans la normalisation des termes car j'avais mis input feature -> fonctionnalité d'entrée

car je voulais pas le mot "variable" car "variable" est souvent utilisé pour décrire d'autres choses... même chose pour "option" et "élément"

https://en.wikipedia.org/wiki/Feature_(machine_learning)

en espagnol c'est attribut (sur wiki)

va falloir qu'on normalise

Chapitres/Ch12/Ch12_source.qmd

annartiges · 2025-10-11T15:06:19Z

Chapitres/Ch12/Ch12_source.qmd

 <!-- paragraph -->

- We begin by simulating some data for binary classification in two dimensions, and making some static plots.
+- Nous commençons par simuler quelques données pour une classification binaire en deux dimensions, et par faire quelques graphiques statiques.


Suggested change

- Nous commençons par simuler quelques données pour une classification binaire en deux dimensions, et par faire quelques graphiques statiques.

- Nous commençons par simuler quelques données pour une classification binaire en deux dimensions et par faire quelques graphiques statiques.

Je ne crois pas qu'il y ait de virgule avant le «et» en français sauf si répétitions

annartiges · 2025-10-11T15:10:10Z

Chapitres/Ch12/Ch12_source.qmd

+En particulier, nous supposons que l'étiquette `y` est négatif (-1) si `x1.sq + noise < threshold` et positive (1) dans le cas contraire.
 <!-- comment -->
-The plot below visualizes the scores and labels, as a function of the input feature `x1`.
+Le graphique ci-dessous permet de visualiser les scores et les étiquettes, en fonction de la fonctionnalité d'entrée. `x1`.


Suggested change

Le graphique ci-dessous permet de visualiser les scores et les étiquettes, en fonction de la fonctionnalité d'entrée. `x1`.

Le graphique ci-dessous permet de visualiser les scores et les étiquettes, en fonction de la fonctionnalité d'entrée `x1`.

annartiges · 2025-10-11T15:10:56Z

Chapitres/Ch12/Ch12_source.qmd

 <!-- paragraph -->

-The plot below shows the scores and labels, as a function of the squared feature `x1.sq`.
+Le graphique ci-dessous montre les scores et les étiquettes en fonction du carré de la fonctionnalité. `x1.sq`.


Suggested change

Le graphique ci-dessous montre les scores et les étiquettes en fonction du carré de la fonctionnalité. `x1.sq`.

Le graphique ci-dessous montre les scores et les étiquettes en fonction du carré de la fonctionnalité `x1.sq`.

annartiges · 2025-10-11T15:57:24Z

Chapitres/Ch12/Ch12_source.qmd

+Les vecteurs de support pris en charge en noir sont sur la marge, et les vecteurs de support en gris sont du mauvais côté de la marge (et ont un mou non nul).
 <!-- comment -->
-The plot below shows the model that was learned in the original feature space,
+Le graphique ci-dessous montre le modèle qui a été appris dans l'espace des fonctionnalités d'origine,


Suggested change

Le graphique ci-dessous montre le modèle qui a été appris dans l'espace des fonctionnalités d'origine,

Le graphique ci-dessous montre le modèle qui a été appris dans l'espace des fonctionnalités d'origine.

lepagejeremi and others added 4 commits September 30, 2025 13:29

Merge pull request #72 from animint/main

2909446

MAJ debug traduction script auto et ajout dans glossaire

Merge pull request #75 from animint/main

8143f83

feature <- fonctionnalité

Merge pull request #76 from animint/main

a036382

minor ajustments script trad auto

Ch12 trad initiale auto

fbfe349

tdhock reviewed Sep 30, 2025

View reviewed changes

lepagejeremi added 2 commits October 7, 2025 09:47

Update _quarto.yml

88a4ec2

Update _quarto.yml

5254e01

tdhock reviewed Oct 7, 2025

View reviewed changes

lepagejeremi commented Oct 7, 2025

View reviewed changes

Update code Ch12_source.qmd

aae455a

tdhock reviewed Oct 8, 2025

View reviewed changes

Chapitres/Ch12/Ch12_source.qmd Outdated Show resolved Hide resolved

Update Ch12_source.qmd

1c34d87

annartiges reviewed Oct 11, 2025

View reviewed changes

tdhock added 2 commits November 6, 2025 10:58

Merge branch 'main' into ch12fr

2e3de65

Merge branch 'main' into ch12fr

3734e64

		@@ -1,4 +1,4 @@
		# Support Vector Machines
		# Machines à vecteurs de support

	# Machines à vecteurs de support
	# Séparateur à Vaste Marge

	L'objectif de ce chapitre est de créer une visualisation des données interactive qui explique les [machine à vecteur de support](https://en.wikipedia.org/wiki/Support_vector_machine) un modèle d'apprentissage automatique pour la classification binaire.
	L'objectif de ce chapitre est de créer une visualisation des données interactive qui explique les [Séparateur à Vaste Marge](https://en.wikipedia.org/wiki/Support_vector_machine) un modèle d'apprentissage automatique pour la classification binaire.

	- Dans la deuxième section, nous réalisons une visualisation des données interactive pour montrer comment la limite de décision de la machine à vecteur de support linéaire change en fonction de l'hyperparamètre de coût.
	- Dans la deuxième section, nous réalisons une visualisation des données interactive pour montrer comment la limite de décision du Séparateur à Vaste Marge (SVM) linéaire change en fonction de l'hyperparamètre de coût.

	- Dans la dernière section, nous réalisons une visualisation des données interactive pour montrer comment la limite de décision de la machine à vecteur de soutien à noyau polynomial change en fonction des deux hyperparamètres (coût et degré).
	- Dans la dernière section, nous réalisons une visualisation des données interactive pour montrer comment la limite de décision du Séparateur à Vaste Marge à noyau polynomial change en fonction des deux hyperparamètres (coût et degré).

	Nous commençons par générer deux fonctionnalités en entrée, `x1` et `x2`.
	Nous commençons par générer deux fonctionnalités d'entrée, `x1` et `x2`.

	Le graphique ci-dessous permet de visualiser les scores de sortie à l'aide de l'esthétique de remplissage des points.
	Le graphique ci-dessous permet de visualiser les scores de sortie à l'aide de l'`aes()` de remplissage des points ("fill").

	Calculer l'erreur de sous-entraînement et de validation, puis ajouter un nouveau panneau au graphique "select hyper parameters".
	Calculez l'erreur de sous-entraînement et de validation, puis ajoutez un nouveau panneau au graphique "select hyper parameters".

	- Les échelles standardisées utilisent les deux mêmes couleurs pour le graphique de l y et fixer ce qui peut prêter à confusion.
	- Les échelles par défaut utilisent les deux mêmes couleurs pour les légendes y et set, ce qui peut prêter à confusion.

	- Utiliser `color` et `color_off` pour modifier l'apparence de l'écran. `geom_tile` lorsqu'il est sélectionné ou non, comme expliqué dans [Chapitre 6, section Spécifier l'affichage de l'état de la sélection](../Ch06/Ch06-other.html#display-selection-state).
	- Utilisez les paramètres `color` et `color_off` pour modifier l'apparence de `geom_tile` lorsqu'il est sélectionné ou non, comme expliqué dans le [chapitre 6, section Préciser le mode d'affichage de l'état de la sélection](../Ch06/Ch06-other.html#display-selection-state).

	Suivant, [Chapitre 13](../Ch13/Ch13-poisson-regression.html) explique comment visualiser le modèle de régression de Poisson.
	Dans le [chapitre 13](../Ch13/Ch13-poisson-regression.html), nous allons expliquer comment visualiser le modèle de régression de Poisson.

	- Nous commençons par simuler quelques données pour une classification binaire en deux dimensions, et par faire quelques graphiques statiques.
	- Nous commençons par simuler quelques données pour une classification binaire en deux dimensions et par faire quelques graphiques statiques.

	Le graphique ci-dessous montre les scores et les étiquettes en fonction du carré de la fonctionnalité. `x1.sq`.
	Le graphique ci-dessous montre les scores et les étiquettes en fonction du carré de la fonctionnalité `x1.sq`.

	Le graphique ci-dessous montre le modèle qui a été appris dans l'espace des fonctionnalités d'origine,
	Le graphique ci-dessous montre le modèle qui a été appris dans l'espace des fonctionnalités d'origine.

Ch12fr Traduction #78

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Ch12fr Traduction #78

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lepagejeremi commented Sep 30, 2025 • edited by tdhock Loading Uh oh! There was an error while loading. Please reload this page.

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tdhock commented Sep 30, 2025

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lepagejeremi commented Oct 7, 2025

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lepagejeremi commented Sep 30, 2025 •

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