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Machine Learning Glossary: Explore definitions and explanations of key AI and ML concepts
L'objectif principal de Zero-Shot est d'acquérir la capacité de prédire les résultats sans aucun échantillon d'entraînement, la machine doit reconnaître les objets des classes sur lesquelles elle n'a pas été entraînée pendant l'entraînement. L'apprentissage zero-shot est basé sur le transfert de connaissances, déjà contenues dans les exemples nourris lors de la formation.
MMLU fournit un moyen de tester et de comparer différents modèles de langage, tels que OpenAI GPT-4, Mistral 7b, Google Gemini et Anthropic Claude 2.
AIOps fait référence à l’utilisation du Big Data, de l’analyse avancée et de l’apprentissage automatique pour améliorer les flux de travail opérationnels et fonctionnels des équipes informatiques.
Apptainer est un système de conteneurs pour le calcul haute performance (HPC), anciennement connu sous le nom de Singularity. Il est utilisé pour créer et exécuter des conteneurs Linux, des logiciels d'empaquetage, des bibliothèques et des compilateurs d'exécution dans des environnements isolés.
Le cluster Beowulf est une structure de cluster d'ordinateurs parallèles hautes performances, qui est assemblée à l'aide de matériel informatique personnel bon marché pour obtenir le meilleur rapport coût-efficacité.
L'apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine est une méthode avancée de formation des systèmes d'IA qui combine l'apprentissage par renforcement avec la rétroaction humaine.
Le traitement par lots consiste à combiner une série de commandes ou de programmes en séquence et à les exécuter par lots dans un fichier batch.
Les applications de dynamique des fluides computationnelle fonctionnent plus efficacement sur des systèmes de calcul haute performance (HPC) dotés d'un stockage local à haut débit, de réseaux à faible latence et de processeurs optimisés.
La science des données (DS) vise à extraire des informations, des idées et des connaissances précieuses à partir de données à grande échelle.
Réseau de portes programmables sur site Un réseau de portes programmables sur site (FPGA) est un dispositif semi-conducteur basé sur une matrice de blocs logiques configurables (CLB) connectés par une interconnexion programmable. Il peut être reprogrammé après fabrication en fonction de l'application souhaitée ou des exigences fonctionnelles.
En informatique, l'accès direct à la mémoire à distance (RDMA) est une technologie d'accès direct à la mémoire qui transfère les données directement de la mémoire d'un ordinateur à un autre sans l'intervention des systèmes d'exploitation des deux ordinateurs.
L'accélération matérielle fait référence au processus d'attribution de tâches gourmandes en calcul à du matériel spécialisé pour le traitement dans un ordinateur, ce qui peut réduire la charge de travail de l'unité centrale de traitement et est plus efficace que les logiciels exécutés uniquement sur un processeur à usage général.
Le calcul parallèle est un sous-domaine du calcul haute performance (HPC). Par rapport au calcul en série, il s'agit d'un mode de calcul qui améliore l'efficacité du calcul en exécutant plusieurs tâches sur plusieurs processeurs ou ordinateurs simultanément.
Le calcul à haut débit (HTC) est défini comme un type de calcul qui vise à utiliser des ressources pour exécuter un grand nombre de tâches informatiques en parallèle.
Le terme « calcul haute performance » (HPC) est né après le terme « supercalcul » et désigne un domaine de l'informatique qui utilise des ressources informatiques puissantes pour résoudre des problèmes complexes.
Le Big Language Model est un algorithme d’intelligence artificielle. Il applique la technologie des réseaux neuronaux avec un grand nombre de paramètres et utilise des techniques d’apprentissage auto-supervisé pour traiter et comprendre le langage ou le texte humain.
La modulation de sortie est une méthode de transformation de la représentation de sortie et de perturbation, qui est souvent utilisée pour augmenter la diversité de l'apprenant. Il s’agit de construire un apprenant individuel après avoir converti la sortie de classification en sortie de régression.
Random Forest est un algorithme polyvalent qui contient plusieurs arbres de décision.
La marche aléatoire est un modèle statistique constitué d'une série de trajectoires d'actions aléatoires, utilisé pour représenter des changements irréguliers.
Neural Machine Translation (NMT) est un cadre de traduction automatique basé sur des réseaux neuronaux purs. Il utilise des réseaux neuronaux pour réaliser une traduction de bout en bout de la langue source vers la langue cible.
Une machine de Turing neuronale est une machine de Turing basée sur un réseau neuronal. Il s'agit d'un algorithme machine inspiré de la machine de Turing et capable d'implémenter des fonctions différentielles. Il comprend un contrôleur de réseau neuronal et une mémoire externe.
La même stratégie signifie que la stratégie de génération d’échantillons est la même que la stratégie utilisée lorsque le réseau met à jour les paramètres. Un exemple typique de la même méthode de stratégie est l’algorithme SARAS.
La caractéristique de fonctionnement du récepteur (ROC) est une mesure de test pour un algorithme d'adaptation de système. Il s’agit d’une relation entre le seuil de score de correspondance, le taux de faux positifs et le taux de faux négatifs. Il reflète l’équilibre entre le taux de rejet et le taux de fausse reconnaissance de l’algorithme de reconnaissance à différents seuils.
La machine de Boltzmann restreinte est une sorte de modèle de réseau neuronal aléatoire avec une structure à deux couches, une connexion symétrique et aucune auto-rétroaction.
L'objectif principal de Zero-Shot est d'acquérir la capacité de prédire les résultats sans aucun échantillon d'entraînement, la machine doit reconnaître les objets des classes sur lesquelles elle n'a pas été entraînée pendant l'entraînement. L'apprentissage zero-shot est basé sur le transfert de connaissances, déjà contenues dans les exemples nourris lors de la formation.
MMLU fournit un moyen de tester et de comparer différents modèles de langage, tels que OpenAI GPT-4, Mistral 7b, Google Gemini et Anthropic Claude 2.
AIOps fait référence à l’utilisation du Big Data, de l’analyse avancée et de l’apprentissage automatique pour améliorer les flux de travail opérationnels et fonctionnels des équipes informatiques.
Apptainer est un système de conteneurs pour le calcul haute performance (HPC), anciennement connu sous le nom de Singularity. Il est utilisé pour créer et exécuter des conteneurs Linux, des logiciels d'empaquetage, des bibliothèques et des compilateurs d'exécution dans des environnements isolés.
Le cluster Beowulf est une structure de cluster d'ordinateurs parallèles hautes performances, qui est assemblée à l'aide de matériel informatique personnel bon marché pour obtenir le meilleur rapport coût-efficacité.
L'apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine est une méthode avancée de formation des systèmes d'IA qui combine l'apprentissage par renforcement avec la rétroaction humaine.
Le traitement par lots consiste à combiner une série de commandes ou de programmes en séquence et à les exécuter par lots dans un fichier batch.
Les applications de dynamique des fluides computationnelle fonctionnent plus efficacement sur des systèmes de calcul haute performance (HPC) dotés d'un stockage local à haut débit, de réseaux à faible latence et de processeurs optimisés.
La science des données (DS) vise à extraire des informations, des idées et des connaissances précieuses à partir de données à grande échelle.
Réseau de portes programmables sur site Un réseau de portes programmables sur site (FPGA) est un dispositif semi-conducteur basé sur une matrice de blocs logiques configurables (CLB) connectés par une interconnexion programmable. Il peut être reprogrammé après fabrication en fonction de l'application souhaitée ou des exigences fonctionnelles.
En informatique, l'accès direct à la mémoire à distance (RDMA) est une technologie d'accès direct à la mémoire qui transfère les données directement de la mémoire d'un ordinateur à un autre sans l'intervention des systèmes d'exploitation des deux ordinateurs.
L'accélération matérielle fait référence au processus d'attribution de tâches gourmandes en calcul à du matériel spécialisé pour le traitement dans un ordinateur, ce qui peut réduire la charge de travail de l'unité centrale de traitement et est plus efficace que les logiciels exécutés uniquement sur un processeur à usage général.
Le calcul parallèle est un sous-domaine du calcul haute performance (HPC). Par rapport au calcul en série, il s'agit d'un mode de calcul qui améliore l'efficacité du calcul en exécutant plusieurs tâches sur plusieurs processeurs ou ordinateurs simultanément.
Le calcul à haut débit (HTC) est défini comme un type de calcul qui vise à utiliser des ressources pour exécuter un grand nombre de tâches informatiques en parallèle.
Le terme « calcul haute performance » (HPC) est né après le terme « supercalcul » et désigne un domaine de l'informatique qui utilise des ressources informatiques puissantes pour résoudre des problèmes complexes.
Le Big Language Model est un algorithme d’intelligence artificielle. Il applique la technologie des réseaux neuronaux avec un grand nombre de paramètres et utilise des techniques d’apprentissage auto-supervisé pour traiter et comprendre le langage ou le texte humain.
La modulation de sortie est une méthode de transformation de la représentation de sortie et de perturbation, qui est souvent utilisée pour augmenter la diversité de l'apprenant. Il s’agit de construire un apprenant individuel après avoir converti la sortie de classification en sortie de régression.
Random Forest est un algorithme polyvalent qui contient plusieurs arbres de décision.
La marche aléatoire est un modèle statistique constitué d'une série de trajectoires d'actions aléatoires, utilisé pour représenter des changements irréguliers.
Neural Machine Translation (NMT) est un cadre de traduction automatique basé sur des réseaux neuronaux purs. Il utilise des réseaux neuronaux pour réaliser une traduction de bout en bout de la langue source vers la langue cible.
Une machine de Turing neuronale est une machine de Turing basée sur un réseau neuronal. Il s'agit d'un algorithme machine inspiré de la machine de Turing et capable d'implémenter des fonctions différentielles. Il comprend un contrôleur de réseau neuronal et une mémoire externe.
La même stratégie signifie que la stratégie de génération d’échantillons est la même que la stratégie utilisée lorsque le réseau met à jour les paramètres. Un exemple typique de la même méthode de stratégie est l’algorithme SARAS.
La caractéristique de fonctionnement du récepteur (ROC) est une mesure de test pour un algorithme d'adaptation de système. Il s’agit d’une relation entre le seuil de score de correspondance, le taux de faux positifs et le taux de faux négatifs. Il reflète l’équilibre entre le taux de rejet et le taux de fausse reconnaissance de l’algorithme de reconnaissance à différents seuils.
La machine de Boltzmann restreinte est une sorte de modèle de réseau neuronal aléatoire avec une structure à deux couches, une connexion symétrique et aucune auto-rétroaction.