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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Overfitting
L’overfitting se produit lorsqu’un modèle d’IA apprend les détails et le bruit dans les données d’entraînement au point de nuire…
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Perceptron
Le perceptron est un type de neurone artificiel utilisé dans les réseaux de neurones simples, servant de modèle de base…
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Régression
La régression est une méthode d’apprentissage supervisé utilisée pour prédire une valeur numérique continue à partir de certaines variables d’entrée.…
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Régularisation
La régularisation est une technique utilisée pour éviter le surapprentissage en ajoutant une pénalité sur la complexité du modèle. Elle…
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Sélection de caractéristiques
Processus de sélection des variables d’entrée les plus significatives pour construire des modèles d’apprentissage machine. Cela permet de simplifier le…
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Softmax
La fonction Softmax est souvent utilisée dans les dernières couches des réseaux de neurones pour la classification multiclasse. Elle convertit…
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Taux d’apprentissage
Le taux d’apprentissage est un hyperparamètre crucial dans l’entraînement des modèles d’apprentissage machine, en particulier dans les réseaux de neurones.…
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Transfert learning
Le transfert learning est une technique en IA qui implique de réutiliser un modèle pré-entraîné sur une tâche pour une…
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Transfert Learning
L’apprentissage par transfert est une technique où un modèle développé pour une tâche est réutilisé comme point de départ pour…
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Underfitting
L’underfitting se produit lorsque un modèle d’IA est trop simple pour capturer la structure sous-jacente des données d’entraînement, résultant en…
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Validation
La validation en IA est le processus d’évaluation de la performance d’un modèle sur un ensemble de données distinct de…
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Validation croisée
La validation croisée est une technique d’évaluation de modèle en machine learning qui implique de diviser les données en plusieurs…
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Validation croisée
Technique d’évaluation de modèle qui implique la division des données en plusieurs segments, utilisant alternativement certains segments pour l’entraînement du…
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Zero-shot learning
Le zero-shot learning est une méthode d’apprentissage machine où un modèle est capable de reconnaître des objets, des concepts ou…
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Zéro-Shot Learning
Le zéro-shot learning est une technique d’apprentissage automatique qui permet à un modèle d’apprendre à reconnaître de nouvelles classes d’objets…
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