Index Alphabétique - Lettre E

Découvrez tous les termes d'intelligence artificielle commençant par la lettre E. 11 termes trouvés.

Équité

Grand public

Équité en IA vise à s'assurer que les technologies d'intelligence artificielle traitent toutes les personnes de manière juste, en évitant biais et discrimination.

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Les lignes directrices éthiques pour l'IA assurent que les systèmes d'IA sont développés et utilisés de manière responsable, respectant les valeurs humaines et les droits fondamentaux.

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Éthique de l'IA

Grand public

L'éthique de l'IA est l'étude de la manière dont les technologies d'intelligence artificielle doivent être développées et utilisées pour être respectueuses des valeurs humaines et morales.

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Explainable AI (XAI) vise à rendre les décisions des systèmes d'intelligence artificielle compréhensibles pour les humains, augmentant ainsi la confiance et la transparence.

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Explicabilité

Grand public

L'explicabilité est la capacité de comprendre comment une IA prend ses décisions, renforçant ainsi la confiance des utilisateurs et la transparence des systèmes automatisés.

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L'encodage de caractéristiques est une technique utilisée en apprentissage automatique pour convertir des données brutes en un format compréhensible par les algorithmes.

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Ensemble learning combines multiple models to improve prediction accuracy and robustness, often yielding better results than individual models.

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Un entrepôt de données est un système centralisé qui stocke de grandes quantités de données provenant de diverses sources pour faciliter l'analyse et l'exploitation dans les initiatives de Big Data.

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L'évaluation de l'impact IA analyse comment les systèmes d'intelligence artificielle influencent les individus, la société et l'environnement, assurant leur fonctionnement éthique et sécurisé.

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La tension entre exploitation et exploration en apprentissage automatique implique de choisir entre utiliser une stratégie éprouvée et découvrir de nouvelles options qui pourraient être meilleures.

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L'extraction de caractéristiques consiste à sélectionner et transformer des informations brutes en données pertinentes pour que les algorithmes d'IA puissent mieux comprendre et traiter les données.

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