Algorithmes d’IA
Explorez 240 termes liés à l'IA dans AI Algorithms
Estimation du moment adaptatif
AdamL'estimation du moment adaptatif (Adam) est un algorithme d'optimisation pour l'entraînement de modèles d'apprentissage automatique, équilibrant vitesse et précision.
Propagation par affinité
La propagation par affinité est un algorithme de regroupement qui assemble des points de données en échangeant des messages entre eux en fonction de leur similarité.
Bêtise de l'IA
Le dérapage de l'IA désigne des sorties d'IA de faible qualité, mal construites, manquant de cohérence et de fiabilité.
Algorithme
Un algorithme est une procédure étape par étape pour résoudre un problème ou effectuer une tâche en informatique et en mathématiques.
Biais algorithmique
Le biais algorithmique désigne une discrimination systématique et injuste dans les processus de prise de décision algorithmique.
Méthode de décomposition par directions alternées
ADMMLa méthode des multiplicateurs par la méthode de la direction alternée (ADMM) est un algorithme d'optimisation pour résoudre des problèmes complexes en les décomposant en sous-problèmes plus simples.
Big Data
Un algorithme d'approximation fournit des solutions proches de l'optimum pour des problèmes complexes où les solutions exactes sont impraticables.
Variable assignée
Une variable assignée est une variable à laquelle une valeur ou une référence spécifique a été donnée en programmation, en particulier dans les algorithmes d'IA.
Perceptron Moyenné
APLe perceptron moyen est un type d'algorithme d'apprentissage automatique utilisé pour les tâches de classification binaire.
Recherche par retour en arrière
La recherche par retour en arrière est une technique algorithmique pour résoudre des problèmes en construisant progressivement des solutions et en abandonnant celles qui ne respectent pas les contraintes.
Forêt aléatoire équilibrée
BRFLa forêt aléatoire équilibrée est une méthode d'apprentissage en ensemble qui traite le déséquilibre des classes dans les tâches de classification.
Algorithme de Baum-Welch
L'algorithme de Baum-Welch est utilisé pour estimer les paramètres des modèles de Markov cachés à partir de données observées.
Naive Bayes de Bernoulli
BNBBernoulli Naive Bayes is a probabilistic classifier based on Bayes' theorem, suitable for binary features.
Recherche bidirectionnelle
La recherche bidirectionnelle est un algorithme de recherche en IA qui explore simultanément les chemins depuis l'état initial et l'état final.
Recherche aveugle
La recherche aveugle est une approche algorithmique qui explore les espaces de solutions sans connaissance du domaine.
Algorithme Branch and Bound
La méthode Branch and Bound est une méthode algorithmique pour résoudre des problèmes d'optimisation en explorant efficacement toutes les solutions possibles.
Mouvement brownien
Le mouvement brownien est le mouvement aléatoire de particules en suspension dans un fluide, illustrant les processus stochastiques en physique et en mathématiques.
Tri par seaux
Bucket Sort is a sorting algorithm that distributes elements into several 'buckets' for efficient sorting.
Algorithme C5.0
C5.0 est un algorithme d'arbre de décision utilisé pour les tâches de classification en apprentissage automatique.
Factorisation de Cholesky
La factorisation de Cholesky décompose une matrice définie positive en un produit d'une matrice triangulaire inférieure et de sa transpose.
Qu'est-ce que Fast R-CNN ? Fast R-CNN est un cadre de détection d'objets efficace qui améliore la vitesse et la précision dans l'identification des objets dans les images. En savoir plus dans le Glossaire IA de SEOFAI.
La classification est une technique d'apprentissage automatique utilisée pour catégoriser des données en classes prédéfinies.
Arbres de classification et de régression
PANIERLes arbres de classification et de régression (CART) sont des algorithmes d'arbres de décision utilisés pour prédire des résultats en fonction de caractéristiques d'entrée.
Chaîne de classificateurs
Une chaîne de classificateurs est une méthode en apprentissage automatique qui aborde la classification multi-étiquette en reliant les classificateurs de manière séquentielle.
Algorithme de filtrage collaboratif
CFUn algorithme de filtrage collaboratif recommande des éléments en fonction des préférences et des comportements des utilisateurs.
Recherche combinatoire
La recherche combinatoire est une technique pour résoudre des problèmes en explorant toutes les configurations ou combinaisons possibles de variables.
Champs Aléatoires Conditionnels
CRFLes champs aléatoires conditionnels (CRFs) sont une méthode de modélisation statistique utilisée pour la prédiction structurée en apprentissage automatique.
Méthode du gradient conjugué
CGUne méthode itérative pour résoudre les systèmes linéaires, particulièrement efficace pour les grands systèmes creux.
Problème de satisfaction de contraintes
CSPUn problème de satisfaction de contraintes (CSP) consiste à trouver une solution qui satisfait un ensemble de contraintes dans des variables données.