Glossaire de l'intelligence artificielle (IA)

Dans le domaine de l’intelligence artificielle, un réseau de neurones artificiels est un ensemble organisé de neurones interconnectés permettant la résolution de problèmes complexes tels que la vision par ordinateur ou le traitement du langage naturel. Il s’agit d’un type particulier d…

Dans le domaine de l’intelligence artificielle, la résilience est la capacité du système à maintenir sa conformité à des exigences de performance et/ou de sécurité en présence de données d’entrée extérieures à son domaine d’emploi (par exemple en raison d’un défaut sur un capteur).

La segmentation des données est une méthode permettant la division d’un corpus de données en plusieurs ensembles (par exemple d’entraînement, de validation et de test), soit à partir de critères objectifs (date, âge, etc.) soit de manière aléatoire.

Dans le domaine de l’intelligence artificielle, le surapprentissage entraîne un modèle qui correspond trop précisément à une collection particulière de données utilisées pour l’entrainement. Cette analyse risque de ne pas correspondre à des données utilisées en phase de production et donc de ne pas…

Un système d’IA à usage général peut être utilisé et adapté à un large éventail d'applications pour lesquelles il n'a pas été conçu intentionnellement et spécifiquement. Un tel système est destiné à exécuter des fonctions génériques telles que la reconnaissance d'images et de paroles, la génération…

Dans le domaine de l’intelligence artificielle, le taux d’apprentissage est le facteur multiplicatif appliqué au gradient. À chaque itération, l'algorithme de descente de gradient multiplie le taux d'apprentissage par le gradient. Le taux d'apprentissage est un hyperparamètre qui joue sur la…