Termes relatifs à l'intelligence artificielle, au machine learning et au deep learning.
Une représentation vectorielle dense de données (texte, images ou autres objets) dans un espace vectoriel continu où les éléments similaires sont positionnés plus près les uns des autres. Les plongeme...
DéfinitionUne représentation apprise du texte où les mots ayant des significations similaires sont projetés vers des points proches dans un espace vectoriel. Initiés par Word2Vec et GloVe, les plongements de mo...
DéfinitionUn standard ouvert qui permet aux modèles d'IA de se connecter de manière sécurisée à des sources de données et outils externes via un protocole unifié. Le MCP fournit une façon standardisée pour les...
DéfinitionLa phase initiale d'entraînement d'un modèle de fondation sur un grand jeu de données généraliste pour apprendre des représentations larges du langage, de la vision ou d'autres types de données. Le pr...
DéfinitionUne technique d'optimisation de modèle qui réduit la précision des valeurs numériques utilisées dans les calculs des réseaux de neurones, typiquement de virgule flottante 32 bits à des représentations...
DéfinitionGénération Augmentée par Récupération: une technique qui améliore les modèles de langage IA en récupérant des informations pertinentes à partir de sources de connaissances externes avant de générer un...
DéfinitionUne approche de recherche qui comprend l'intention et le sens contextuel d'une requête plutôt que de se fier uniquement à la correspondance de mots-clés. La recherche sémantique utilise des plongement...
DéfinitionUne technique de machine learning automatisée qui utilise des algorithmes pour découvrir les architectures de réseaux de neurones optimales pour une tâche donnée. La NAS explore l'espace de conception...
DéfinitionUne technologie qui convertit les images de texte, comme les documents numérisés, les photos ou les PDF, en texte lisible par machine et modifiable. L'OCR moderne utilise le deep learning pour gérer d...
DéfinitionLa capacité d'une machine à identifier et traiter la parole humaine en texte. Les systèmes de reconnaissance automatique de la parole utilisent des modèles acoustiques et linguistiques pour convertir...
DéfinitionUne tâche de NLP qui identifie et classe les entités nommées dans le texte en catégories prédéfinies telles que les noms de personnes, les organisations, les lieux, les dates et les quantités. La NER...
DéfinitionUne technique d'apprentissage non supervisé qui regroupe les points de données similaires en fonction de leurs caractéristiques sans étiquettes prédéfinies. Les algorithmes courants incluent K-Means,...
DéfinitionLe domaine interdisciplinaire combinant l'IA, l'ingénierie mécanique et l'électronique pour concevoir, construire et programmer des robots. La robotique alimentée par l'IA utilise la vision par ordina...
DéfinitionDes techniques qui réduisent le nombre de caractéristiques d'entrée dans un jeu de données tout en préservant autant d'informations pertinentes que possible. Des méthodes comme PCA, t-SNE et UMAP aide...
DéfinitionUn test ou jeu de données standardisé utilisé pour évaluer et comparer les performances des modèles d'IA sur des tâches spécifiques. Les référentiels d'évaluation courants incluent MMLU pour les conna...
DéfinitionUn ensemble de techniques utilisées pour prévenir le surapprentissage en ajoutant des contraintes ou des pénalités au modèle pendant l'entraînement. Les méthodes courantes incluent la régularisation L...
DéfinitionUn cadre où deux réseaux de neurones s'affrontent : un générateur crée des données synthétiques et un discriminateur évalue leur authenticité. Par ce processus adversariel, les GAN peuvent produire de...
DéfinitionUn système informatique inspiré des réseaux neuronaux biologiques du cerveau humain. Les réseaux de neurones sont constitués de couches de nœuds interconnectés (neurones) qui traitent l'information à...
DéfinitionUne classe de réseaux de neurones profonds le plus souvent appliquée à l'analyse d'images visuelles. Les CNN utilisent des couches convolutives qui appliquent des filtres apprenables pour détecter des...
DéfinitionUne classe de réseaux de neurones conçue pour les données séquentielles où les connexions entre les nœuds forment des cycles dirigés. Les RNN maintiennent un état caché qui capture les informations de...
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