Glossaire IA

Un glossaire complet sur l'IA et l'apprentissage automatique par Idiomatic Language Services

Bienvenue dans le monde de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique ! Alors que ces domaines continuent d'évoluer et de façonner l'avenir de la technologie, la compréhension de la terminologie devient cruciale. Que vous soyez un professionnel chevronné, un étudiant plongeant dans le sujet ou une personne curieuse, comprendre le jargon peut être un défi.

Idiomatic Language Services, qui est réputée pour son expertise en traduction technique, présente ce glossaire complet pour combler le fossé entre des termes complexes et une compréhension claire. Notre objectif est de rendre le monde complexe de l'IA et de l'apprentissage automatique plus accessible à tous, quels que soient leurs antécédents ou leur expertise. Plongez-vous dans l'exploration des définitions et des concepts fondamentaux aux méthodologies avancées, toutes organisées et expliquées avec des termes simples.

N'oubliez pas que dans le domaine en rapide évolution de la technologie, le langage est la clé pour déverrouiller les connaissances. Laissez ce glossaire vous guider.

Glossaire de l'IA : termes et définitions clés

• Adversarial Attack : données malveillantes conçues pour confondre les modèles d'IA, en particulier les systèmes d'apprentissage profond, les amenant à mal se comporter.

• Algorithme : ensemble de règles ou de procédures suivies par un ordinateur pour effectuer une tâche. En IA, les algorithmes sont utilisés pour trouver des solutions ou prendre des décisions basées sur des données.

• Apprentissage ensembliste : il utilise plusieurs algorithmes d'apprentissage pour obtenir une meilleure performance prédictive que celle qui pourrait être obtenue à partir de l'un des algorithmes constitutifs.

• Algorithmes évolutionnaires : algorithmes d'optimisation basés sur le processus de sélection naturelle.

• Apprentissage non supervisé : méthode d'apprentissage automatique où le modèle est entraîné sur des données non étiquetées.

• Apprentissage par renforcement : type d'apprentissage automatique dans lequel un agent apprend en interagissant avec un environnement et en recevant des commentaires.

• Apprentissage profond : sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux avec de nombreuses couches pour analyser les données.

• Apprentissage par transfert : méthode d'apprentissage automatique dans laquelle un modèle développé pour une tâche est réutilisé comme point de départ pour une autre tâche.

• Apprentissage semi-supervisé : méthode d'apprentissage automatique qui utilise à la fois des données étiquetées et non étiquetées pour l'entraînement.

• Apprentissage supervisé : méthode d'apprentissage automatique où le modèle est formé sur des données étiquetées.

• Apprentissage profond : sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux avec de nombreuses couches pour analyser les données.

• Backpropagation : algorithme d'apprentissage supervisé utilisé pour la formation de réseaux de neurones artificiels, en particulier dans l'apprentissage profond.

• Biais dans l'IA : lorsque les systèmes d'IA présentent des préjugés ou de la partialité en raison de failles dans leurs données ou algorithmes de formation.

• Big Data : ensembles de données extrêmement volumineux qui peuvent être analysés par calcul pour révéler des modèles, des tendances et des associations.

• Chatbot : application logicielle conçue pour simuler une conversation humaine.

• Convolutional Neural Network (CNN) : type d'algorithme d'apprentissage profond principalement utilisé pour la reconnaissance d'images et de vidéos.

• Couche cachée : dans les réseaux neuronaux, ce sont des couches entre les couches d'entrée et de sortie où les neurones artificiels traitent et transforment les entrées.

• Ensemble de validation : sous-ensemble de données utilisé pour évaluer la performance d'un modèle d'apprentissage automatique pendant l'entraînement.

• Exploration de données : processus de découverte de modèles et de connaissances à partir de grandes quantités de données.

• Fonction de perte : fonction qui mesure la différence entre la sortie prédite et la sortie réelle dans l'apprentissage automatique.

• GaN (Réseau Adversaire Génératif) : Un type de réseau neuronal où deux réseaux sont entraînés ensemble.

• Graphique des connaissances : Représentation structurée des connaissances avec des entités, des attributs et des relations.

• Heuristique : Technique de résolution de problèmes conçue pour résoudre un problème plus rapidement lorsque les méthodes classiques sont trop lentes.

• Hyperparamètre : paramètres dans les modèles d'apprentissage automatique qui sont définis avant la formation, tels que le taux d'apprentissage ou la taille du lot.

• Inférence : Le processus de faire des prédictions à l'aide d'un modèle d'apprentissage automatique entraîné.

• Informatique cognitive : systèmes qui imitent les fonctions cognitives humaines telles que l'apprentissage, le raisonnement et la compréhension du langage.

• Ingénierie des fonctionnalités : processus de sélection et de transformation des variables lors de la création d'un modèle prédictif.

• Intelligence générale artificielle (AGI) : systèmes d'IA qui possèdent la capacité de comprendre, d'apprendre et d'effectuer les mêmes tâches intellectuelles qu'un humain.

• Intelligence artificielle (IA) : branche de l'informatique visant à créer des machines capables d'effectuer des tâches nécessitant une intelligence humaine.

• Logique floue : Une approche informatique basée sur les « degrés de vérité » plutôt que sur la logique binaire de vrai ou faux utilisée habituellement.

• Machine Learning (ML) : sous-ensemble d'IA qui permet aux systèmes d'apprendre et de s'améliorer à partir de l'expérience sans être explicitement programmés.

• Modèle : dans l'apprentissage automatique, une représentation d'un système basée sur des exemples ou des données.

• Nœud : unité de base d'une structure de données, telle qu'un neurone dans les réseaux de neurones.

• Perceptron : type de neurone artificiel utilisé dans l'apprentissage automatique.

• Poids : force ou valeur d'une connexion entre deux nœuds dans un réseau neuronal.

• Prédiction : sortie d'un modèle d'apprentissage automatique après avoir reçu une entrée.

• Reconnaissance d'image : processus d'identification et de détection d'objets ou de caractéristiques dans une image numérique.

• Récupération d'informations : processus d'obtention d'informations à partir d'une base de données ou d'un système basé sur une requête.

• Réseau neuronal : série d'algorithmes qui tente de reconnaître les modèles dans les données.

• Réseau neuronal à capsule : type d'algorithme d'apprentissage profond capable de reconnaître hiérarchiquement les modèles de données, améliorant ainsi la précision et la robustesse des réseaux de neurones.

• Réseau neuronal récurrent (RNN) : type de réseau neuronal où les connexions entre les nœuds forment un cycle, permettant un traitement séquentiel des données.

• Support Vector Machine (SVM) : algorithme d'apprentissage automatique supervisé utilisé pour la classification ou la régression.

• Surapprentissage : erreur de modélisation qui se produit lorsqu'une fonction est trop étroitement alignée sur un ensemble limité de points de données.

• Système expert : Un système informatique qui imite la capacité de prise de décision d'un expert humain dans des domaines spécifiques.

• Systèmes autonomes : machines ou systèmes qui peuvent effectuer des tâches sans intervention humaine, souvent basés sur des technologies d'IA.

• Taux d'apprentissage : Un hyperparamètre qui détermine la taille du pas à chaque itération tout en avançant vers un minimum dans la fonction de perte.

• Tenseur : objet mathématique similaire aux vecteurs et aux matrices, utilisé dans les cadres d'apprentissage profond.

• Traitement du langage naturel (NLP) : domaine de l'IA qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et les humains à travers le langage naturel.

• Variable latente : variable qui n'est pas directement observée, mais déduite d'autres variables dans un modèle.

• Vision par ordinateur : Un domaine de l'IA qui forme les machines à interpréter et à prendre des décisions basées sur des données visuelles.

• XGBoost : bibliothèque optimisée d'augmentation de gradient utilisée pour les tâches d'apprentissage supervisées.

• Zero-shot learning : méthode d'apprentissage automatique où le modèle est formé pour gérer des tâches qu'il n'a jamais vues pendant l'entraînement.

Cet article a été traduit de l'anglais et est consultable ici