Index Alphabétique - Lettre D
Découvrez tous les termes d'intelligence artificielle commençant par la lettre D. 15 termes trouvés.
Dataviz
Grand publicLa dataviz, ou visualisation de données, simplifie la compréhension des données et du Big Data grâce à des graphiques et des outils visuels, rendant les informations complexes plus accessibles.
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Données massives
Grand publicLes données massives désignent les quantités colossales de données générées et utilisées par les entreprises, essentielles à l'adoption de l'IA pour optimiser la prise de décision et l'efficacité opérationnelle.
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Droit à l'explication
Grand publicLe 'Droit à l'explication' permet aux individus de demander une explication compréhensible sur comment une IA a pris une décision les affectant. Cela favorise la transparence et la confiance envers les systèmes automatisés.
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Data lake
TechniqueA data lake is a centralized repository that allows businesses to store all their structured and unstructured data at any scale. It enables agile data analytics and machine learning processes.
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Data mining
TechniqueData mining est le processus qui consiste à explorer de grandes quantités de données pour en extraire des informations utiles et exploitables, souvent utilisées dans l'adoption de l'IA en entreprise.
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Data provenance
TechniqueLa provenance des données en IA de confiance désigne l'origine et l'historique des données utilisées, garantissant la transparence et l'intégrité du système d'IA.
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Décisions automatisées
TechniqueLes décisions automatisées par l'IA consistent à laisser des systèmes intelligents prendre des décisions sans intervention humaine, sur la base de données et d'algorithmes.
Voir la définition complèteDeep Learning
TechniqueDeep Learning est une branche de l'intelligence artificielle utilisant des réseaux de neurones pour analyser de grandes quantités de données et en extraire des patterns complexes, jouant un rôle clé dans les technologies comme la reconnaissance vocale et la vision par ordinateur.
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Déploiement de modèles
TechniqueLe déploiement de modèles en IA permet d'utiliser des modèles d'apprentissage automatique dans des environnements réels pour automatiser des tâches ou résoudre des problèmes commerciaux.
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Descente de gradient
TechniqueLa descente de gradient est une technique utilisée en apprentissage automatique pour réduire l'erreur d'un modèle en ajustant progressivement ses paramètres.
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Descente de gradient stochastique
TechniqueLa descente de gradient stochastique est une méthode utilisée en intelligence artificielle pour ajuster les paramètres des modèles en minimisant l'erreur. Elle utilise des échantillons aléatoires pour accélérer le processus.
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Détection d'anomalies
TechniqueLa détection d'anomalies utilise l'IA pour identifier des écarts inhabituels ou des comportements inhabituels dans les données, renforçant ainsi la sécurité et la fiabilité des systèmes.
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Détermination causale
TechniqueLa détermination causale utilise l'IA pour comprendre comment une action entraîne un effet, aidant à bâtir des systèmes intelligents plus fiables et responsables.
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Diagrams de Gradient Boosting
TechniqueLes diagrammes de Gradient Boosting visualisent comment les modèles améliorent progressivement leurs prédictions en corrigeant les erreurs des précédents. C'est une technique clé en intelligence artificielle pour améliorer la précision des modèles prédictifs.
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Dropout
TechniqueLe dropout est une technique utilisée en apprentissage automatique pour éviter le surapprentissage en désactivant aléatoirement des neurones pendant l'entraînement.
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