Encodages

L'intégration profonde est une technique en IA qui représente les données dans un espace de haute dimension pour un meilleur apprentissage et compréhension.

L'embedding neuronal est une technique qui représente les données dans un espace vectoriel continu pour une meilleure traitement par les modèles d'apprentissage automatique.

L'intégration des paramètres est une technique utilisée pour représenter les paramètres dans un espace de dimension inférieure pour un entraînement efficace du modèle.

L'intégration de sous-mots est une technique qui représente des parties de mots pour améliorer les performances des modèles linguistiques.