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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Entraînement
L’entraînement est le processus d’apprentissage d’un modèle d’IA, où il ajuste ses paramètres internes pour minimiser l’erreur entre ses prédictions…
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Entraînement de modèles
L’entraînement de modèles fait référence au processus d’apprentissage automatique où un algorithme est exposé à un ensemble de données pour…
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Évaluation de modèle
Processus d’utilisation de métriques spécifiques pour déterminer la performance d’un modèle d’apprentissage machine. L’évaluation de modèle aide à comprendre l’efficacité…
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Feature Engineering
Le Feature Engineering est l’art de transformer des données brutes en caractéristiques utiles qui aident à améliorer la performance des…
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Fine Tuning
Technique utilisée en deep learning pour ajuster les paramètres d’un modèle pré-entraîné sur une nouvelle tâche qui est similaire à…
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Fonction de coût
Une fonction de coût, ou fonction de perte, mesure à quel point les prédictions d’un modèle sont éloignées des réponses…
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Fonction de perte
Une fonction de perte quantifie l’écart entre la prédiction d’un modèle et la valeur réelle, servant de guide pour l’optimisation…
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Fonction de perte
Une fonction de perte quantifie l’erreur entre les prédictions d’un modèle et les véritables valeurs. Elle sert de guide pour…
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Généralisation
La généralisation est la capacité d’un modèle d’apprentissage machine à bien performer sur de nouvelles données jamais vues auparavant, après…
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Generative Adversarial Networks
Les « Generative Adversarial Networks » ou encore « GAN » sont une architecture de réseau de neurones utilisée pour générer des données synthétiques…
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Gradient Boosting
Le Gradient Boosting est une technique puissante d’ensemble learning qui construit progressivement des modèles prédictifs en ajoutant des modèles qui…
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Hyperparamètres
Les hyperparamètres sont les réglages d’un algorithme d’apprentissage machine que vous devez décider avant d’entraîner le modèle. Ils peuvent fortement…
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Hyperparamètres Tuning
Le réglage des hyperparamètres est le processus de recherche des combinaisons d’hyperparamètres qui produisent le meilleur modèle en termes de…
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Inductive Bias
L’inductive bias d’un modèle d’apprentissage machine est l’ensemble des préférences ou des hypothèses que le modèle fait pour prédire des…
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Initialisation des poids
L’initialisation des poids est le processus de sélection des valeurs initiales des poids d’un réseau de neurones avant de commencer…
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Itération
Une itération est un cycle unique du processus d’entraînement où le modèle d’apprentissage machine ajuste ses paramètres (comme les poids…
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Jaccard Index
L’indice de Jaccard, également connu sous le nom de coefficient de similarité de Jaccard, est une mesure utilisée pour comparer…
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Joint Learning
Joint learning, ou apprentissage conjoint, fait référence à l’entraînement d’un modèle sur plusieurs tâches simultanément, en partageant des informations entre…
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K-Nearest Neighbors
Le K-Nearest Neighbors (K-NN) est une méthode simple mais puissante utilisée pour la classification et la régression. Elle fonctionne en…
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Métriques de performance
Les métriques de performance sont des mesures utilisées pour évaluer la précision des modèles d’apprentissage machine. Elles aident à comprendre…
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Modèle
En IA, un modèle est une représentation abstraite, généralement mathématique, construite par un processus d’apprentissage. Ce modèle est utilisé pour…
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Modélisation
La modélisation en IA fait référence à la création d’algorithmes mathématiques qui simulent le comportement de phénomènes réels, permettant aux…
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Optimisation
En IA, l’optimisation fait référence à la méthode de réglage des paramètres d’un algorithme pour améliorer sa performance, souvent en…
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