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Nous avons compilé des centaines d'entrées connexes pour vous aider à comprendre "l'intelligence artificielle"
L'apprentissage ponctuel fait référence à la capacité d'une machine à travailler de manière répétée dans différents environnements sans connaissance préalable du nouveau scénario d'environnement après une seule démonstration.
Différentes stratégies font référence à la stratégie de génération de nouveaux échantillons qui est différente de la stratégie utilisée lorsque le réseau met à jour les paramètres.
L'estimation du contraste du bruit (NCE) est une méthode d'estimation de modèle statistique proposée par Gutmann et Hyv¨arinen pour résoudre des problèmes de calcul complexes des réseaux neuronaux et est largement utilisée dans le traitement d'images et le traitement du langage naturel.
Il n’y a pas de repas gratuit (théorème de la NFL) qui stipule qu’il n’existe pas d’algorithme d’apprentissage unique capable de produire l’apprenant le plus précis dans tous les domaines. Autrement dit, pour les problèmes d’un certain domaine, les performances attendues de tous les algorithmes sont les mêmes.
La méthode de Newton, également connue sous le nom de méthode de Newton-Raphson, est une méthode permettant de résoudre approximativement des équations dans les domaines des nombres réels et complexes. Il utilise les premiers termes de la série de Taylor de la fonction f ( x ) pour trouver les racines de l'équation f ( y ) = 0.
La classe négative fait référence à la classe opposée à la classe positive dans la classification binaire.
Le traitement du langage naturel est un sujet interdisciplinaire qui implique l’intelligence artificielle, la linguistique, l’informatique et d’autres disciplines. Il explore le problème de la capacité des ordinateurs à traiter le langage naturel.
L'apprentissage non supervisé est une méthode d'apprentissage qui ne fournit pas d'étiquettes de catégorie correspondantes pour l'ensemble d'apprentissage.
L'espace échantillon est l'ensemble de tous les résultats possibles d'une expérience ou d'un essai aléatoire, et chaque résultat possible dans un essai aléatoire est appelé un point d'échantillonnage.
Une carte auto-organisée (SOM) ou une carte de caractéristiques auto-organisée (SOFM) est un réseau neuronal artificiel (ANN) qui utilise l'apprentissage non supervisé pour produire une représentation discrétisée à faible dimension (généralement bidimensionnelle) de l'espace d'entrée des exemples de formation.
Le réseau neuronal récurrent est un modèle de réseau utilisé pour traiter des données de séquence. Il s'agit d'une séquence dans laquelle la sortie actuelle est liée à la sortie précédente.
L'unité linéaire rectifiée (ReLU), également connue sous le nom de fonction de rectification linéaire, est une fonction d'activation couramment utilisée dans les réseaux de neurones artificiels, faisant généralement référence aux fonctions non linéaires représentées par des fonctions de rampe et leurs variantes.
La compréhension du langage naturel (NLU) est une technologie qui obtient la représentation sémantique du langage naturel grâce à une analyse grammaticale, sémantique et pragmatique. C'est une étape importante dans le traitement du langage naturel.
La génération de langage naturel (NLG) est l’étude de la technologie qui permet aux ordinateurs d’avoir des capacités d’expression et d’écriture semblables à celles des humains. Autrement dit, il peut générer automatiquement un texte en langage naturel de haute qualité basé sur certaines informations clés et leur expression au sein de la machine grâce à un processus de planification.
L'équilibre de Nash, également connu sous le nom d'équilibre de jeu non coopératif, est une combinaison de stratégies importante dans la théorie des jeux, nommée d'après l'économiste John Nash.
La reconnaissance d'entités nommées (NER), également connue sous le nom de « reconnaissance de nom propre », fait référence au processus par lequel un ordinateur reconnaît les entités nommées dans un texte. Il s’agit d’une tâche de base du PNL (traitement du langage naturel).