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Glossaire du Machine Learning : Explorez les définitions et explications des concepts clés de l'IA et du ML
La technologie de reconnaissance automatique de la parole est une technologie qui convertit la parole humaine en texte. En raison de la diversité et de la complexité des signaux vocaux, le système actuel de reconnaissance vocale ne peut atteindre des performances satisfaisantes que sous certaines restrictions (il ne peut être appliqué qu'à certaines occasions spécifiques). Définition de la reconnaissance automatique de la parole L’objectif de la technologie de reconnaissance automatique de la parole est de permettre aux ordinateurs de « […]
Un autoencodeur est un réseau neuronal artificiel utilisé pour un codage efficace dans l'apprentissage non supervisé, souvent pour la réduction de la dimensionnalité. Il s'agit également d'un algorithme de compression de données dans lequel les fonctions de compression et de décompression des données sont avec perte et apprises automatiquement à partir d'échantillons, mais dans la plupart des cas où des auto-encodeurs sont mentionnés, les fonctions de compression et de décompression sont apprises via des réseaux neuronaux […]
Le mécanisme d’attention humaine est basé sur l’intuition. Il s’agit d’un moyen pour les humains d’utiliser des ressources limitées pour filtrer rapidement des informations de grande valeur parmi une grande quantité d’informations. Le mécanisme d'attention dans l'apprentissage profond s'appuie sur le mode de réflexion de l'attention humaine et est largement utilisé dans divers scénarios tels que le traitement du langage naturel, la classification d'images, la reconnaissance vocale, etc., et a obtenu des résultats remarquables.
L'AUC est définie comme la zone sous la courbe ROC et l'axe des coordonnées. Étant donné que la courbe ROC est supérieure à y=x, la plage de valeurs de l'AUC est comprise entre 0,5 et 1. L'AUC peut être utilisée comme indicateur de la qualité du modèle lors de la comparaison de différents modèles de classification. Son importance principale réside dans le fait que l’AUC […]
La matrice hessienne, également connue sous le nom de matrice hessienne ou matrice hessienne, est une matrice de blocs constituée des dérivées partielles du second ordre d'une fonction multivariée à valeurs réelles. Il s'agit d'une généralisation de la dérivée du second ordre aux fonctions multivariées, et elle est étroitement liée aux valeurs extrêmes des fonctions.
L'élagage alpha-bêta est un algorithme de recherche utilisé pour réduire le nombre de nœuds dans l'arbre de recherche Minimax.
La théorie de la résonance adaptative (ART en abrégé) fait référence à un modèle théorique qui stipule que lorsqu'il y a interaction entre un réseau neuronal et l'environnement, l'encodage des informations environnementales se produit spontanément dans le réseau neuronal, et le réseau peut s'auto-organiser pour générer l'encodage des connaissances environnementales.
Les circuits intégrés spécifiques à une application, ou ASIC en abrégé, sont des circuits intégrés dotés de spécifications spéciales qui sont personnalisées en fonction des différentes exigences du produit ; au contraire, les circuits intégrés non personnalisés sont des produits standardisés spécifiques à une application (ASSP).
Un agent intelligent fait référence à une entité logicielle ou matérielle capable d’agir de manière autonome. Il a été traduit par « agent », « agent », « sujet intelligent », etc.
La méthode d'échantillonnage originale est une méthode d'échantillonnage de base pour les modèles de graphes orientés, qui fait référence à la génération d'échantillons à partir de la distribution conjointe représentée par le modèle, également connue sous le nom de méthode d'échantillonnage ancestrale.
La détection d'anomalies consiste à trouver des objets différents de la plupart des objets, ce qui revient en fait à trouver des valeurs aberrantes. La détection d’anomalies est parfois également appelée détection d’écart. Les objets anormaux sont relativement rares.
Une règle d’apprentissage est un concept dans les modèles de réseaux neuronaux qui représente la manière dont les poids du réseau s’ajustent au fil du temps. Ceci est généralement considéré comme une règle cinétique à longue échelle de temps.
L'algorithme acteur-critique est un algorithme d'apprentissage par renforcement qui combine un réseau de politiques et une fonction de valeur. Il calcule la probabilité d'entreprendre diverses actions dans différents états grâce aux informations de récompense et de punition des résultats. Également connu sous le nom d'algorithme AC.
La tâche du modèle acoustique est de calculer P(O|W), qui est la probabilité de générer une forme d'onde vocale pour le modèle. Le modèle acoustique est l’un des éléments les plus importants du système de reconnaissance vocale. Il représente la majeure partie de la charge de calcul de la reconnaissance vocale et détermine les performances du système de reconnaissance vocale.
L'algorithme de débit binaire adaptatif est une technologie de transmission vidéo qui ajuste automatiquement le débit binaire du média en streaming. Les facteurs d’ajustement dépendent principalement des conditions du réseau ou du délai du client.
L'unité de traitement des tenseurs (TPU) est un circuit intégré à usage spécifique développé spécifiquement pour l'apprentissage automatique.
Les arbres de décision obliques sont également appelés arbres de décision multivariés. Il s’agit d’un arbre de décision dans lequel les nœuds utilisent des expressions linéaires de plusieurs attributs comme critères d’évaluation.
Les attributs non ordonnés sont des attributs qui ne peuvent pas être organisés dans l’ordre.
La propriété d'isométrie restreinte (RIP) est une propriété utilisée pour décrire la relation entre des matrices presque orthogonales lors du traitement de problèmes tels que les vecteurs clairsemés.
Les exemples de formation font référence aux instances marquées pour la formation au cours du processus de formation.
L'expansion du vecteur de support est l'expansion de la fonction noyau de la solution optimale du modèle à travers les échantillons d'apprentissage.
La parcimonie fait référence à une situation dans laquelle la proportion d’éléments 0 est importante.
La fonction caractéristique d'état est une fonction caractéristique définie sur le nœud et dépend de la position actuelle.
Le taux de prédiction réelle (TPR) est le rapport entre le nombre de prédictions d'échantillons positifs et le nombre réel d'échantillons positifs.
La technologie de reconnaissance automatique de la parole est une technologie qui convertit la parole humaine en texte. En raison de la diversité et de la complexité des signaux vocaux, le système actuel de reconnaissance vocale ne peut atteindre des performances satisfaisantes que sous certaines restrictions (il ne peut être appliqué qu'à certaines occasions spécifiques). Définition de la reconnaissance automatique de la parole L’objectif de la technologie de reconnaissance automatique de la parole est de permettre aux ordinateurs de « […]
Un autoencodeur est un réseau neuronal artificiel utilisé pour un codage efficace dans l'apprentissage non supervisé, souvent pour la réduction de la dimensionnalité. Il s'agit également d'un algorithme de compression de données dans lequel les fonctions de compression et de décompression des données sont avec perte et apprises automatiquement à partir d'échantillons, mais dans la plupart des cas où des auto-encodeurs sont mentionnés, les fonctions de compression et de décompression sont apprises via des réseaux neuronaux […]
Le mécanisme d’attention humaine est basé sur l’intuition. Il s’agit d’un moyen pour les humains d’utiliser des ressources limitées pour filtrer rapidement des informations de grande valeur parmi une grande quantité d’informations. Le mécanisme d'attention dans l'apprentissage profond s'appuie sur le mode de réflexion de l'attention humaine et est largement utilisé dans divers scénarios tels que le traitement du langage naturel, la classification d'images, la reconnaissance vocale, etc., et a obtenu des résultats remarquables.
L'AUC est définie comme la zone sous la courbe ROC et l'axe des coordonnées. Étant donné que la courbe ROC est supérieure à y=x, la plage de valeurs de l'AUC est comprise entre 0,5 et 1. L'AUC peut être utilisée comme indicateur de la qualité du modèle lors de la comparaison de différents modèles de classification. Son importance principale réside dans le fait que l’AUC […]
La matrice hessienne, également connue sous le nom de matrice hessienne ou matrice hessienne, est une matrice de blocs constituée des dérivées partielles du second ordre d'une fonction multivariée à valeurs réelles. Il s'agit d'une généralisation de la dérivée du second ordre aux fonctions multivariées, et elle est étroitement liée aux valeurs extrêmes des fonctions.
L'élagage alpha-bêta est un algorithme de recherche utilisé pour réduire le nombre de nœuds dans l'arbre de recherche Minimax.
La théorie de la résonance adaptative (ART en abrégé) fait référence à un modèle théorique qui stipule que lorsqu'il y a interaction entre un réseau neuronal et l'environnement, l'encodage des informations environnementales se produit spontanément dans le réseau neuronal, et le réseau peut s'auto-organiser pour générer l'encodage des connaissances environnementales.
Les circuits intégrés spécifiques à une application, ou ASIC en abrégé, sont des circuits intégrés dotés de spécifications spéciales qui sont personnalisées en fonction des différentes exigences du produit ; au contraire, les circuits intégrés non personnalisés sont des produits standardisés spécifiques à une application (ASSP).
Un agent intelligent fait référence à une entité logicielle ou matérielle capable d’agir de manière autonome. Il a été traduit par « agent », « agent », « sujet intelligent », etc.
La méthode d'échantillonnage originale est une méthode d'échantillonnage de base pour les modèles de graphes orientés, qui fait référence à la génération d'échantillons à partir de la distribution conjointe représentée par le modèle, également connue sous le nom de méthode d'échantillonnage ancestrale.
La détection d'anomalies consiste à trouver des objets différents de la plupart des objets, ce qui revient en fait à trouver des valeurs aberrantes. La détection d’anomalies est parfois également appelée détection d’écart. Les objets anormaux sont relativement rares.
Une règle d’apprentissage est un concept dans les modèles de réseaux neuronaux qui représente la manière dont les poids du réseau s’ajustent au fil du temps. Ceci est généralement considéré comme une règle cinétique à longue échelle de temps.
L'algorithme acteur-critique est un algorithme d'apprentissage par renforcement qui combine un réseau de politiques et une fonction de valeur. Il calcule la probabilité d'entreprendre diverses actions dans différents états grâce aux informations de récompense et de punition des résultats. Également connu sous le nom d'algorithme AC.
La tâche du modèle acoustique est de calculer P(O|W), qui est la probabilité de générer une forme d'onde vocale pour le modèle. Le modèle acoustique est l’un des éléments les plus importants du système de reconnaissance vocale. Il représente la majeure partie de la charge de calcul de la reconnaissance vocale et détermine les performances du système de reconnaissance vocale.
L'algorithme de débit binaire adaptatif est une technologie de transmission vidéo qui ajuste automatiquement le débit binaire du média en streaming. Les facteurs d’ajustement dépendent principalement des conditions du réseau ou du délai du client.
L'unité de traitement des tenseurs (TPU) est un circuit intégré à usage spécifique développé spécifiquement pour l'apprentissage automatique.
Les arbres de décision obliques sont également appelés arbres de décision multivariés. Il s’agit d’un arbre de décision dans lequel les nœuds utilisent des expressions linéaires de plusieurs attributs comme critères d’évaluation.
Les attributs non ordonnés sont des attributs qui ne peuvent pas être organisés dans l’ordre.
La propriété d'isométrie restreinte (RIP) est une propriété utilisée pour décrire la relation entre des matrices presque orthogonales lors du traitement de problèmes tels que les vecteurs clairsemés.
Les exemples de formation font référence aux instances marquées pour la formation au cours du processus de formation.
L'expansion du vecteur de support est l'expansion de la fonction noyau de la solution optimale du modèle à travers les échantillons d'apprentissage.
La parcimonie fait référence à une situation dans laquelle la proportion d’éléments 0 est importante.
La fonction caractéristique d'état est une fonction caractéristique définie sur le nœud et dépend de la position actuelle.
Le taux de prédiction réelle (TPR) est le rapport entre le nombre de prédictions d'échantillons positifs et le nombre réel d'échantillons positifs.