Découvrez 50 termes d'intelligence artificielle essentiels pour comprendre Glossaire des techniques d'apprentissage.
L'apprentissage avec transfert permet à un modèle d'intelligence artificielle formé dans un domaine de s'adapter à un autre, réduisant ainsi le temps et les ressources nécessaires pour former des modèles complexes.
L'apprentissage supervisé est une méthode d'intelligence artificielle où un modèle est entraîné à partir de données étiquetées pour prédire des résultats ou classer des informations.
Un arbre de décision est un modèle de prédiction qui ressemble à un diagramme en arborescence. Chaque branche représente une décision ou une règle, aidant à résoudre des problèmes en divisant les données en sous-groupes simples.
La classification en IA consiste à attribuer des étiquettes ou des catégories prédéterminées à des données, facilitant ainsi l'analyse et la prise de décision automatisée.
Les réseaux de neurones artificiels imitent le cerveau humain pour aider les ordinateurs à apprendre et à prendre des décisions. Ils sont au cœur de nombreuses avancées en intelligence artificielle.
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.
L'ajustement des hyperparamètres optimise les paramètres initiaux d'un modèle d'apprentissage pour améliorer ses performances. Cela implique de tester différentes combinaisons pour trouver celle qui fonctionne le mieux.
L'algorithme de rétropropagation est une méthode utilisée pour ajuster les poids dans un réseau neuronal afin d'améliorer ses performances de prédiction.
L'Analyse en Composants Principaux (ACP) est une technique qui réduit les dimensions des données tout en conservant le plus d'information possible, rendant ainsi les données plus faciles à analyser et visualiser.
L'apprentissage en ligne est une méthode permettant à un modèle d'intelligence artificielle d'apprendre continuellement grâce à des flux de données, sans avoir besoin d'un jeu de données complet dès le départ.
L'apprentissage non supervisé est une technique où l'IA découvre des motifs et des relations dans les données sans étiquettes préalables.
L'apprentissage par renforcement est une méthode d'intelligence artificielle où un agent apprend à prendre des décisions en recevant des récompenses pour ses actions, comme un animal qui apprend par essais et erreurs.
L'apprentissage profond est une technique d'IA où des réseaux de neurones artificiels imitent le fonctionnement du cerveau humain pour résoudre des problèmes complexes comme la reconnaissance d'image et le traitement du langage.
Les auto-encodeurs sont des réseaux de neurones dédiés à la réduction de la dimension des données, facilitant ainsi la compression et le débruitage d'informations tout en préservant leur essence.
Bagging is a machine learning technique that improves prediction accuracy by combining multiple models trained on different subsets of data.
Batch Normalization est une technique d'apprentissage automatique qui stabilise et accélère l'entraînement des réseaux de neurones en normalisant les couches d'entrée au sein de chaque mini-lot de données.
Les réseaux bayésiens sont des modèles utilisés pour représenter des ensembles de variables et leurs dépendances probables à l'aide de la théorie des probabilités. Ils aident à prendre des décisions éclairées en présence d'incertitudes.
Boosting est une technique en apprentissage automatique qui combine plusieurs modèles faibles pour créer un modèle fort plus précis et robuste dans ses prédictions.
Le clustering de k-means est une méthode d'analyse qui groupe des données similaires ensemble, souvent employée pour découvrir des structures cachées dans des ensembles de données.
La clusterisation est une technique en IA qui regroupe automatiquement des données similaires sans supervision. Elle aide à identifier des patterns ou des segments dans les données.
La descente de gradient est une technique utilisée en apprentissage automatique pour réduire l'erreur d'un modèle en ajustant progressivement ses paramètres.
La 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.
Les 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.
Le dropout est une technique utilisée en apprentissage automatique pour éviter le surapprentissage en désactivant aléatoirement des neurones pendant l'entraînement.
L'encodage de caractéristiques est une technique utilisée en apprentissage automatique pour convertir des données brutes en un format compréhensible par les algorithmes.
Ensemble learning combines multiple models to improve prediction accuracy and robustness, often yielding better results than individual models.
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.
La factorisation matricielle décompose une grande matrice en deux matrices plus petites pour faciliter les calculs en apprentissage automatique, comme la recommandation de produits.
Une 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.
La 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.
Les GANs sont des modèles d'intelligence artificielle qui génèrent de nouvelles données en opposant deux réseaux neuronaux, l'un créant des données et l'autre évaluant leur authenticité.
Le K-Nearest Neighbors (KNN) est une technique d'apprentissage machine où un point est classé en fonction des catégories de ses voisins les plus proches. Simple mais puissant, il est souvent utilisé pour des tâches de classification et de régression.
Le learning rate est un paramètre clé dans l'apprentissage automatique qui détermine la vitesse à laquelle un modèle s'ajuste à l'erreur de prédiction. Un taux trop élevé peut entraîner une convergence rapide mais instable, tandis qu'un taux trop bas ralentit l'entraînement.
La 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.
La 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.
Un 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.
L'optimisation Adam est une méthode de mise à jour des poids dans les réseaux de neurones, connue pour sa rapidité et son efficacité dans l'apprentissage automatique.
L'overfitting survient lorsque un modèle d'apprentissage automatique s'adapte trop précisément aux données d'entraînement, perdant ainsi de sa capacité à généraliser efficacement sur de nouvelles données.
Le perceptron multicouche est un modèle d'apprentissage automatique qui imite la façon dont le cerveau humain résout des problèmes en utilisant plusieurs couches de neurones artificiels.
Les processus gaussiens sont des outils en IA permettant de prédire et modéliser des phénomènes incertains de manière probabiliste, souvent utilisés en régression et optimisation.
Réduction de dimensionnalité permet de simplifier les données en diminuant le nombre de variables tout en conservant l'essentiel des informations. Cela facilite l'analyse et le traitement des données dans l'intelligence artificielle.
La régression est une technique d'apprentissage automatique utilisée pour prédire une valeur continue en se basant sur un ensemble de données d'entrée.
La régression logistique est une technique de l'intelligence artificielle utilisée pour prédire des résultats binaires, comme vrai/faux ou oui/non, à partir de données d'entrée.
La régularisation est une technique utilisée en intelligence artificielle pour éviter le surapprentissage des modèles, en ajoutant une pénalité pour réduire la complexité du modèle.
Les réseaux de neurones convolutifs sont des modèles d'intelligence artificielle conçus pour analyser et comprendre des images en se basant sur la structure du cerveau visuel humain.
Les réseaux de neurones récurrents (RNN) sont un type d'algorithme d'intelligence artificielle conçus pour traiter des données séquentielles, comme du texte ou des séries temporelles. Ils sont utilisés dans les applications comme la traduction automatique et la reconnaissance vocale.
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.
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.
Underfitting occurs when a machine learning model is too simplistic, failing to capture the underlying trend of the data, leading to poor predictive performance.
La validation croisée est une méthode utilisée pour évaluer la performance d'un modèle d'apprentissage automatique en le testant sur différentes sous-parties d'un ensemble de données.