Glossaire | Notion

L’agence

Formations

Nos produits

Algorithme : Une séquence d'étapes conçues pour accomplir une tâche spécifique. En IA, ces algorithmes sont souvent auto-adaptatifs et basés sur des modèles mathématiques complexes.
Apprentissage auto-supervisé : Une méthode où le modèle crée ses propres tâches de supervision à partir de données non étiquetées.
Apprentissage continu : La capacité d'un système à s'améliorer et à s'adapter en intégrant de nouvelles données, même après sa mise en service.
Apprentissage supervisé (Supervised Learning) : Une méthode d'apprentissage automatique où le modèle est formé sur un ensemble de données étiqueté.
Apprentissage non supervisé (Unsupervised Learning) : Une méthode d'apprentissage automatique où le modèle est formé sans étiquettes, en trouvant des structures dans les données.
Apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning) : Une méthode d'apprentissage où un agent apprend à prendre des décisions en recevant des récompenses pour des actions réussies.

Big Data : Le phénomène de l'accumulation rapide de données et la nécessité de nouvelles techniques pour les traiter.

Chatbot (agent conversationnel) : Un programme qui simule une conversation humaine et peut fonctionner de manière autonome grâce à l'apprentissage automatique.
Classification : Une tâche d'apprentissage automatique qui consiste à attribuer une étiquette à une entrée donnée.

Deep Learning : Une sous-catégorie de l'apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones profonds pour analyser divers niveaux de données.
- Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN) : Utilisés principalement dans la vision par ordinateur pour la classification d'images, la détection d'objets, etc.
- Réseaux de Neurones Récurrents (RNN) : Utilisés pour des tâches liées aux séquences, comme la traduction automatique ou la génération de texte.
- Autoencodeurs : Utilisés pour la réduction de dimensionnalité ou la détection d'anomalies.
- GAN (Réseaux Antagonistes Génératifs) : Utilisés pour générer des données qui ressemblent à un ensemble de données donné.
- Attention Mechanism : Une technique qui permet au modèle de se concentrer sur certaines parties de l'entrée lors du traitement des données.
- Transfer Learning : La pratique de prendre un modèle pré-entraîné et de l'adapter à une nouvelle tâche.
Données brutes : Les données non traitées qui sont alimentées dans un modèle pour l'apprentissage et l'inférence.

Fine-tuning (ajustement fin) : Le processus de personnalisation d'un modèle pré-entraîné pour des tâches spécifiques.

GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4) : Une architecture de modèle de langage génératif développée par OpenAI.
Génération de texte : La création automatique de texte par un modèle d'IA, souvent basée sur un prompt donné.

IA faible : Une forme d'IA qui est conçue pour effectuer des tâches spécifiques et n'a pas de conscience ou de compréhension globale.
IA générative : Un type d'IA capable de créer du contenu, comme du texte ou des images, en réponse à une requête textuelle.
Inférence : Le processus d'utilisation d'un modèle formé pour faire des prédictions sur de nouvelles données.
Intelligence Artificielle (IA) : La simulation de l'intelligence humaine par des machines.

Machine Learning (Apprentissage Automatique) : Un sous-domaine de l'IA qui permet aux machines d'apprendre à partir de données et de prendre des décisions basées sur cet apprentissage.
- Classification : Une tâche où le modèle prédit une étiquette pour une entrée donnée.
- Régression : Une tâche où le modèle prédit une valeur continue.
- Clustering : Une technique d'apprentissage non supervisé qui regroupe des données similaires.
- Séries Temporelles : L'analyse de données qui changent ou évoluent dans le temps.
- Ensemble Learning : Utilisation de plusieurs modèles pour améliorer les performances globales.
- Régularisation : Méthodes pour éviter le surapprentissage, comme la régularisation L1 et L2.
- Validation Croisée : Une technique pour évaluer la généralisation d'un modèle en utilisant différentes partitions de données.

NLP (Natural Language Processing) : Une branche de l'IA qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et le langage humain.

Optimisation des processus : L'application de méthodes pour améliorer l'efficacité des processus d'affaires.

Prompt : Une requête textuelle donnée à un modèle d'IA générative pour générer une réponse ou un contenu.

Réseau de neurones (Neural Network) : Un modèle informatique inspiré du système nerveux humain, utilisé dans l'apprentissage automatique.
Régularisation : Une technique en apprentissage automatique pour prévenir le surapprentissage.

Token : Une unité de texte que le modèle de langage utilise pour lire les données d'entrée. Un token peut être aussi petit qu'un caractère ou aussi grand qu'un mot.
Traitement du langage naturel (NLP) : Une sous-discipline de l'IA qui se concentre sur la capacité d'une machine à comprendre, interpréter et générer du langage humain.
Transformers : Une architecture de réseau de neurones utilisée principalement dans le traitement du langage naturel.

Vision par ordinateur : Une branche de l'IA qui permet aux machines de comprendre et d'interpréter le monde visuel.

<aside> 💌 D’autres questions ? Envoyez nous un mail à [email protected]

</aside>