Index Alphabétique - Lettre M
Découvrez tous les termes d'intelligence artificielle commençant par la lettre M. 12 termes trouvés.
Machine Learning
Grand publicLe Machine Learning permet aux ordinateurs d'apprendre à partir de données et de faire des prédictions ou décisions sans être explicitement programmés.
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Modèles de langage
Grand publicLes modèles de langage sont des outils d'IA qui aident les entreprises à comprendre et générer du texte, facilitant l'automatisation des tâches et l'amélioration de la communication.
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Machine à vecteurs de support
TechniqueLa machine à vecteurs de support est un modèle d'apprentissage supervisé utilisé pour la classification et la régression. Elle fonctionne en trouvant l'hyperplan optimal qui sépare les différentes classes de données.
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Machine Learning sécurisé
TechniqueLe Machine Learning sécurisé vise à protéger les systèmes d'apprentissage automatique des attaques et des manipulations, garantissant la confidentialité et la fiabilité des modèles utilisés.
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Matrice de Confusion
TechniqueLa matrice de confusion est un outil qui permet de visualiser les performances d'un modèle de classification en comparant les prédictions aux résultats réels.
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Méthode de Monte Carlo
TechniqueLa méthode de Monte Carlo utilise des simulations aléatoires pour résoudre des problèmes complexes. Elle est fréquemment utilisée en intelligence artificielle pour estimer des valeurs moyennes ou tester des hypothèses.
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Mitigation des biais
TechniqueLa mitigation des biais vise à réduire les préjugés présents dans les systèmes d'IA pour garantir des décisions justes et non-discriminatoires.
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MLOps
TechniqueMLOps est une pratique qui vise à améliorer le développement et le déploiement des modèles d'intelligence artificielle en intégrant des processus fiables et automatisés.
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Modèle de Markov caché
TechniqueUn modèle de Markov caché est un outil utilisé en intelligence artificielle qui permet d'analyser des processus où les états ne sont pas directement observables. Il est souvent employé pour la reconnaissance vocale et la bioinformatique.
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Modèle robuste
TechniqueUn modèle robuste en IA est conçu pour fonctionner efficacement même face à des perturbations ou des données erronées, garantissant ainsi des performances fiables et sécurisées.
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Modèles de transfert
TechniqueLes modèles de transfert permettent aux entreprises de tirer parti d'algorithmes pré-entraînés pour accélérer l'adoption de l'IA, tout en réduisant le coût et le temps de développement de solutions sur mesure.
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Modèles génératifs
TechniqueLes modèles génératifs en IA permettent de créer de nouveaux contenus, comme des images ou des textes, en s'appuyant sur des données existantes. Ils transforment la manière dont les entreprises innovent et produisent.
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