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Terme du glossaire IA

Qu’est-ce que Apprentissage automatique (ML) ?

Définition

Méthodes qui permettent aux systèmes d’apprendre des modèles à partir des données et de s’améliorer au fil du temps.

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Dérive du modèleDégradation des performances au fil du temps, à mesure que les conditions réelles s'écartent des hypothèses de formation.Dérive des donnéesUn changement dans les données d'entrée du monde réel au fil du temps qui peut dégrader les performances du modèle.Apprentissage non superviséModèles d'apprentissage à partir de données non étiquetées sans résultats cibles explicites.Apprentissage continuDes approches de formation qui permettent à un modèle de continuer à apprendre de nouvelles données sans oublier les connaissances antérieures.Augmentation des donnéesTechniques qui créent des exemples de formation modifiés pour améliorer la généralisation du modèle.EnsembleCombiner les prédictions de plusieurs modèles pour améliorer la robustesse ou la précision.

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Deep Learning Reinforcement Learning Machine Learning Basics Supervised Learning

Voir aussi

Loss Function Memory (Agent Memory)LoRA (Low-Rank Adaptation)Mixture of Experts (MoE)Learning Rate Model Card Large Language Model (LLM)Latency