Index Alphabétique - Lettre S

Découvrez tous les termes d'intelligence artificielle commençant par la lettre S. 16 termes trouvés.

Le SaaS (Software as a Service) permet aux entreprises d'utiliser des logiciels via Internet, facilitant l'adoption de l'IA grâce à des solutions prêtes à l'emploi et évolutives.

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La surveillance de l'IA en entreprise désigne le suivi et le contrôle des systèmes d'intelligence artificielle pour garantir leur fonctionnement correct et éthique.

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Un système de recommandation utilise des techniques d'apprentissage automatique pour suggérer des produits ou des contenus personnalisés aux utilisateurs en se basant sur leurs préférences et comportements passés.

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Scalabilité

Technique

La scalabilité est la capacité d'une solution d'IA à s'adapter à une augmentation de la demande ou à se développer sans perte de performance.

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La sécurité de l'IA vise à développer des systèmes d'IA fiables et sûrs. Elle s'assure que l'IA fonctionne comme prévu et ne présente pas de risques pour les utilisateurs ou la société.

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La sécurité des données en IA garantit que les informations sensibles sont protégées contre les accès non autorisés, assurant la confiance des utilisateurs dans la technologie.

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Le sous-apprentissage survient lorsqu'un modèle d'IA est trop simple pour capturer les tendances des données, entraînant des performances médiocres sur l'ensemble d'apprentissage et de test.

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Les sous-espaces randomisés sont des techniques en intelligence artificielle qui simplifient les grandes données pour accélérer les calculs tout en préservant d'importantes informations cachées.

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Les Machines à Vecteurs de Support (SVM) sont des algorithmes d'apprentissage supervisé utilisés pour la classification et la régression, qui séparent les données en tracant la meilleure frontière possible entre différentes classes.

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Le surapprentissage se produit lorsque un modèle d'intelligence artificielle apprend trop bien les particularités des données d'entraînement, au détriment de sa capacité à généraliser à de nouvelles données.

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La surveillance des modèles est le processus d'évaluation continue des systèmes d'IA pour assurer leur bonne performance, leur sécurité et leur conformité aux normes éthiques.

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Une machine à vecteurs de support (SVM) est un algorithme d'apprentissage supervisé utilisé pour la classification et la régression. Il fonctionne en trouvant l'hyperplan qui sépare les données en classes distinctes.

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Un système d'audit dans l'IA de confiance vérifie et garantit que les algorithmes d'intelligence artificielle fonctionnent correctement et de manière équitable.

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Les systèmes critiques en IA sont des technologies essentielles pour la sécurité et le bon fonctionnement de la société, exigeant une grande fiabilité en raison de leur impact potentiel s'ils échouent.

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Les systèmes de recommandation sont des outils de l'IA utilisant les données pour suggérer des produits, des films ou des articles personnalisés aux utilisateurs basés sur leur historique et leurs préférences.

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Les systèmes experts sont des programmes informatiques qui simulent le processus décisionnel d'un humain expert pour aider les entreprises à résoudre des problèmes complexes.

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