Données d'entraînement pour l'IA
Explorez 15 termes liés à l'IA dans les données d'entraînement de l'IA
Poisoning de curriculum
La poisoning de curriculum implique la manipulation des données d'entraînement pour dégrader la performance du modèle d'IA.
Services d'annotation de données
Les services d'annotation de données fournissent des données étiquetées pour l'entraînement des modèles d'IA, essentiels pour des tâches telles que la reconnaissance d'images et le traitement du langage naturel.
Pipeline d'augmentation de données
Un pipeline d'augmentation de données améliore les ensembles de données d'entraînement en appliquant diverses transformations pour améliorer la performance du modèle d'IA.
Corpus Gutenberg
GCLe Corpus Gutenberg est une collection de textes du Project Gutenberg utilisée pour le traitement du langage et la formation en IA.
Espace d'entrée
L'espace d'entrée fait référence à la gamme de toutes les entrées possibles qu'un modèle d'IA peut accepter et traiter.
Vecteur d'entrée
Un vecteur d'entrée est une représentation mathématique de données utilisée pour alimenter des modèles d'apprentissage automatique.
Biais de label
Le biais de label fait référence aux erreurs systématiques dans l'étiquetage des données qui peuvent affecter la performance du modèle d'IA.
Incertitude des labels
L'incertitude dans l'étiquetage fait référence à l'ambiguïté dans les étiquettes de données utilisées pour entraîner les modèles d'IA.
Données étiquetées
Les données étiquetées sont des informations annotées utilisées pour entraîner des modèles d'apprentissage automatique, leur permettant d'apprendre des motifs et de faire des prédictions.
Fonction d’étiquetage
Les fonctions d'étiquetage sont des heuristiques utilisées pour générer des étiquettes pour les données dans les tâches d'apprentissage automatique.
Annotation manuelle
L'annotation manuelle est le processus d'étiquetage manuel des données pour entraîner des modèles d'IA, garantissant précision et exactitude dans les ensembles de données.
Entrée du modèle
L'entrée du modèle désigne les données fournies à un modèle d'IA pour traitement et prédiction.
Échantillon négatif
Un échantillon négatif est un point de données utilisé en apprentissage automatique pour représenter une instance de la classe non cible.
Formation du réseau
La formation du réseau consiste à enseigner aux modèles d'IA à reconnaître des motifs dans les données par des processus d'apprentissage itératifs.
Données observées
Les données observées se réfèrent aux informations collectées par mesure directe ou observation dans divers domaines.