Apprentissage
Intègre Apprentissage et Performance pour explorer l’apprentissage machine, l’apprentissage profond, les métriques de performance, et les méthodes d’évaluation.
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Agent
Un agent est un système informatique qui peut percevoir son environnement, prendre des décisions et agir en fonction de ses…
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Algorithme
Un algorithme est une suite d’instructions claires et précises, qui permet de résoudre un problème ou de réaliser une tâche.…
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Algorithme d’apprentissage
Un algorithme d’apprentissage est une recette qui permet à un système de s’améliorer en apprenant à partir de données ou…
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Apprentissage actif
L’apprentissage actif est une approche d’apprentissage machine où le modèle sélectionne activement les exemples les plus informatifs à étiqueter parmi…
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Apprentissage actif
L’apprentissage actif est une approche pédagogique qui engage activement les apprenants dans le processus d’acquisition de connaissances et de compétences,…
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Apprentissage Automatique
Le machine learning est une sous-branche de l’IA qui équipe les ordinateurs avec la capacité d’apprendre et d’améliorer leur performance…
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Apprentissage avec des données déséquilibrées
L’apprentissage avec des données déséquilibrées se produit lorsque certaines classes ou catégories dans un ensemble de données sont sous-représentées par…
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Apprentissage non supervisé
L’apprentissage non supervisé est un type d’apprentissage automatique où le modèle travaille sur des données non étiquetées, cherchant à identifier…
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Apprentissage par renforcement
L’apprentissage par renforcement est une méthode d’apprentissage machine où un agent apprend à prendre des décisions en effectuant des actions…
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Apprentissage par Renforcement Guidé
L’apprentissage par renforcement guidé est une approche d’apprentissage automatique utilisée pour entraîner des modèles génératifs à générer des sorties spécifiques…
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Apprentissage par renforcement imitatif
L’apprentissage par renforcement imitatif (Imitation Learning) est une approche de l’apprentissage par renforcement où un agent apprend à partir d’exemples…
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Apprentissage par renforcement inverse
L’apprentissage par renforcement inverse (IRL) est une approche de l’apprentissage par renforcement où un agent apprend à partir de démonstrations…
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Apprentissage Profond
Le deep learning est une technique avancée de machine learning qui s’inspire du fonctionnement des réseaux neuronaux humains. Il implique…
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Apprentissage Profond Génératif
L’apprentissage profond génératif est une branche de l’apprentissage profond qui se concentre sur la génération de nouvelles données à partir…
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Apprentissage profond hiérarchique
L’apprentissage profond hiérarchique (Hierarchical Reinforcement Learning ou HRL) est une approche de l’apprentissage par renforcement qui vise à résoudre des…
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Apprentissage semi-supervisé
L’apprentissage semi-supervisé est une technique d’apprentissage machine qui utilise à la fois des données étiquetées et non étiquetées pour entraîner…
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Boosting
Le boosting est une technique d’apprentissage machine qui utilise une série de modèles faibles (des modèles simples qui fonctionnent à…
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Classification
La classification est une tâche d’apprentissage supervisé où l’objectif est de prédire la catégorie ou la classe d’un objet. C’est…
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Classification multiclasse
La classification multiclasse est une tâche d’apprentissage supervisé où un modèle doit choisir entre plus de deux classes ou catégories…
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Deep Learning
Sous-ensemble de l’apprentissage machine basé sur des réseaux de neurones artificiels avec de nombreuses couches. Le deep learning est capable…
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Descente de gradient stochastique
La descente de gradient stochastique est une méthode d’optimisation utilisée pour mettre à jour les paramètres d’un modèle afin de…
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Détection des anomalies
La détection des anomalies (ou outliers) est le processus d’identification des observations qui s’écartent considérablement du modèle général des données.…
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Élagage
Dans le contexte des arbres de décision et des réseaux de neurones, l’élagage consiste à réduire la taille du modèle…
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Ensemble de données
Pratique de division des données en sous-ensembles distincts pour l’entraînement, la validation, et le test. Cette méthode est cruciale pour…
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Ensemble Learning
L’ensemble learning combine plusieurs modèles d’apprentissage machine différents pour améliorer la performance globale, un peu comme si un groupe de…
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