Index Alphabétique - Lettre F
Découvrez tous les termes d'intelligence artificielle commençant par la lettre F. 9 termes trouvés.
Fairness
Grand publicFairness in AI refers to creating systems that make decisions without bias, ensuring equitable outcomes across diverse groups. It aims to eliminate discrimination caused by algorithms.
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Fairness-aware ML
Grand publicFairness-aware ML ensures AI systems treat all individuals fairly, minimizing bias and promoting equality. This approach aims to create algorithms that do not favor or unfairly disadvantage any group.
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Filtrage Collaboratif
Grand publicLe filtrage collaboratif utilise les préférences des utilisateurs pour recommander des éléments similaires qu'ils pourraient aimer. Très utilisé sur les plateformes comme Netflix ou Amazon.
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Facteurisation matricielle
TechniqueLa factorisation matricielle décompose une grande matrice en deux matrices plus petites pour faciliter les calculs en apprentissage automatique, comme la recommandation de produits.
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Flux de Données
TechniqueUn flux de données est une séquence continue d'informations générées en temps réel, utilisées pour des analyses rapides et des décisions instantanées dans le contexte du Big Data.
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Forêt d'arbres décidionnels
TechniqueUne forêt d'arbres décisionnels est un ensemble de modèles prédictifs qui utilisent plusieurs arbres de décision pour améliorer la précision des prédictions en exploitant les diversités entre les arbres.
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Forêt d'Arbres Décisionnels
TechniqueUne forêt d'arbres décisionnels combine plusieurs arbres décisionnels pour améliorer la précision des prédictions. Chaque arbre vote et la majorité détermine la décision finale.
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Framework TensorFlow
TechniqueTensorFlow est un framework open-source conçu par Google pour le développement et la gestion de modèles d'IA, surtout utilisé en Big Data pour analyser de vastes ensembles de données.
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Fusion de modèles
TechniqueLa fusion de modèles combine les prédictions de plusieurs modèles d'IA pour améliorer la précision et la robustesse, produisant souvent des résultats plus fiables qu'un seul modèle.
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