Science des données

L'apprentissage actif est une approche d'apprentissage automatique où le modèle sélectionne les données à partir desquelles il apprend pour améliorer ses performances.

L'IA en science fait référence à l'application des technologies d'intelligence artificielle pour améliorer la recherche scientifique et la découverte.

La sélection d'algorithme est le processus consistant à choisir l'algorithme le plus adapté à un problème ou un ensemble de données spécifique.

L'équité algorithmique garantit que les algorithmes traitent équitablement les individus et les groupes, en minimisant les biais et la discrimination.

La détection d'anomalies est l'identification de motifs dans les données qui ne correspondent pas au comportement attendu.

Les voisins approximatifs (ANN) sont des algorithmes qui trouvent rapidement les points dans un ensemble de données qui sont les plus proches d'un point de requête donné.

L'erreur d'approximation mesure la différence entre une valeur estimée et la valeur réelle.

L'intelligence artificielle (IA) désigne des systèmes informatiques conçus pour effectuer des tâches qui nécessitent généralement l'intelligence humaine.

L'apprentissage automatique automatisé (AutoML) simplifie le processus de création de modèles d'apprentissage automatique en automatisant les tâches clés.

AutoML (Apprentissage Automatisé) simplifie le processus d'application de l'apprentissage automatique en automatisant les tâches traditionnellement effectuées par les data scientists.

Un pipeline AutoML automatise le processus de construction et d'optimisation des modèles d'apprentissage automatique.

Azure Machine Learning est un service basé sur le cloud pour construire, entraîner et déployer des modèles d'apprentissage automatique.

Un réseau bayésien est un modèle graphique représentant des relations probabilistes entre les variables.

L'informatique comportementale est l'étude des données liées au comportement humain à l'aide de méthodes computationnelles.

Un jeu de données de référence est un ensemble standard de données utilisé pour évaluer la performance des modèles d'apprentissage automatique.

Le biais dans l'IA fait référence à des erreurs systématiques dans les algorithmes qui conduisent à des résultats injustes en fonction d'attributs tels que la race ou le genre.

L'analyse de Big Data consiste à examiner de grands ensembles de données pour découvrir des modèles et des insights afin d'améliorer la prise de décision.

La calibration est le processus d'ajustement d'un système pour garantir que ses résultats sont précis et fiables.

CatBoost est un algorithme d'apprentissage automatique qui utilise le gradient boosting sur des arbres de décision, conçu pour les caractéristiques catégoriques.

Une variable catégorique représente des catégories ou groupes distincts au sein des données, souvent utilisée en analyse statistique.

Une mesure de centralité quantifie l'importance des nœuds dans un réseau.

La prédiction de churn est une technique utilisée pour identifier les clients susceptibles d'arrêter d'utiliser un service.

Le déséquilibre de classe se produit lorsque les classes dans un ensemble de données ne sont pas représentées de manière égale, ce qui affecte la performance du modèle.

ClearML est une plateforme open-source pour gérer les expériences, pipelines et modèles d'apprentissage automatique.

Client Drift refers to the phenomenon where a model's performance declines due to changes in client data over time.

Une collection de concours de programmation et de solutions utilisées pour la formation en IA et en algorithmes.

A cold start refers to the challenge of making accurate predictions or recommendations when there's little or no data available.

Common Crawl est une organisation à but non lucratif qui fournit une archive gratuite et ouverte de données web pour la recherche et l'analyse.