Publication
HotelRec: a Novel Very Large-Scale Hotel Recommendation Dataset
Concepts associés (14)
Filtrage collaboratif
vignette|Illustration d'un filtrage collaboratif où un système de recommandation doit prédire l'évaluation d'un objet par un utilisateur en se basant sur les évaluations existantes. Le filtrage collaboratif (de l’anglais : en) regroupe l'ensemble des méthodes qui visent à construire des systèmes de recommandation utilisant les opinions et évaluations d'un groupe pour aider l'individu. Il existe trois principaux axes de recherche dans ce domaine, dépendant chacun des données recueillies sur les utilisateurs du système : le filtrage collaboratif actif ; le filtrage collaboratif passif ; le filtrage basé sur le contenu.
Système de recommandation
Les systèmes de recommandation sont une forme spécifique de filtrage de l'information (SI) visant à présenter les éléments d'information (films, musique, livres, news, images, pages Web, etc) qui sont susceptibles d'intéresser l'utilisateur. Généralement, un système de recommandation permet de comparer le profil d'un utilisateur à certaines caractéristiques de référence, et cherche à prédire l'« avis » que donnerait un utilisateur.
Apprentissage profond
L'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Fouille de textes
La fouille de textes ou « l'extraction de connaissances » dans les textes est une spécialisation de la fouille de données et fait partie du domaine de l'intelligence artificielle. Cette technique est souvent désignée sous l'anglicisme text mining. Elle désigne un ensemble de traitements informatiques consistant à extraire des connaissances selon un critère de nouveauté ou de similarité dans des textes produits par des humains pour des humains.
Réseau de neurones artificiels
Un réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.
Text-to-image model
A text-to-image model is a machine learning model which takes an input natural language description and produces an image matching that description. Such models began to be developed in the mid-2010s, as a result of advances in deep neural networks. In 2022, the output of state of the art text-to-image models, such as OpenAI's DALL-E 2, Google Brain's , StabilityAI's Stable Diffusion, and Midjourney began to approach the quality of real photographs and human-drawn art.
Adversarial machine learning
Adversarial machine learning is the study of the attacks on machine learning algorithms, and of the defenses against such attacks. A survey from May 2020 exposes the fact that practitioners report a dire need for better protecting machine learning systems in industrial applications. To understand, note that most machine learning techniques are mostly designed to work on specific problem sets, under the assumption that the training and test data are generated from the same statistical distribution (IID).
Opinion mining
En informatique, l'opinion mining (aussi appelé sentiment analysis) est l'analyse des sentiments à partir de sources textuelles dématérialisées sur de grandes quantités de données (big data). Ce procédé apparait au début des années 2000 et connait un succès grandissant dû à l'abondance de données provenant de réseaux sociaux, notamment celles fournies par Twitter. L'objectif de l’opinion mining est d'analyser une grande quantité de données afin d'en déduire les différents sentiments qui y sont exprimés.
Google DeepMind
Google DeepMind est une entreprise spécialisée dans l'intelligence artificielle appartenant à Google. L'entreprise est remarquée notamment pour son programme de jeu de Go AlphaGo, et son logiciel AlphaFold, qui permet de prédire la structure des protéines à partir de leurs séquences en acides aminés. Originellement appelée DeepMind Technologies Limited et fondée en 2010 par Demis Hassabis, Mustafa Suleyman et Shane Legg, elle est rachetée le 26 janvier 2014, par Google pour plus de 628 millions de dollars américains.
Art créé par intelligence artificielle
vignette|Portrait d'Edmond de Belamy, œuvre créée grâce à une intelligence artificielle par le collectif français Obvious en 2018. L'art créé par intelligence artificielle (en Artificial intelligence art ou AI art) est toute œuvre d'art créée par une personne avec l'interventionnisme d'une intelligence artificielle. Il existe de nombreux mécanismes pour créer de l'art IA, notamment la génération procédurale d'images basée sur des règles à l'aide de modèles mathématiques, des algorithmes qui simulent des coups de pinceau et d'autres effets de peinture, et des algorithmes d'intelligence artificielle ou d'apprentissage profond tels que les réseaux antagonistes génératifs et les transformateurs.