Automated machine learningAutomated machine learning (AutoML) is the process of automating the tasks of applying machine learning to real-world problems. AutoML potentially includes every stage from beginning with a raw dataset to building a machine learning model ready for deployment. AutoML was proposed as an artificial intelligence-based solution to the growing challenge of applying machine learning. The high degree of automation in AutoML aims to allow non-experts to make use of machine learning models and techniques without requiring them to become experts in machine learning.
Architecture cognitiveUne architecture cognitive est un processus calculatoire artificiel qui tente de simuler le comportement d'un système cognitif (généralement celui d'un humain), ou qui agit intelligemment sous respect d'une certaine définition. Le terme architecture implique une approche qui tente de modéliser les propriétés internes du système cognitif représenté et non seulement le comportement extérieur. Les prochaines sous-sections présentent plusieurs critères pour catégoriser les architectures cognitives.
Génération automatique de textesLa génération automatique de texte (GAT) est une sous discipline de la linguistique computationnelle qui vise à exprimer sous une forme textuelle, syntaxiquement et sémantiquement correcte, une représentation formelle d'un contenu. Outre ses nombreuses applications existantes ou potentielles - par exemple pour produire automatiquement des bulletins météorologiques, ou des rapports automatisés - elle offre par ailleurs un cadre d'investigation des théories linguistiques, et particulièrement de ses mécanismes de production.
Feature (computer vision)In computer vision and , a feature is a piece of information about the content of an image; typically about whether a certain region of the image has certain properties. Features may be specific structures in the image such as points, edges or objects. Features may also be the result of a general neighborhood operation or feature detection applied to the image. Other examples of features are related to motion in image sequences, or to shapes defined in terms of curves or boundaries between different image regions.
Intelligence artificielle distribuéeL'Intelligence Artificielle Distribuée (IAD) est une branche de l'Intelligence artificielle. On distinguera : le principe d'adapter les approches de l'Intelligence Artificielle classique sur une architecture distribuée (par exemple avec une parallélisation des programmes) les approches où l'Intelligence Artificielle est conceptuellement répartie sur un certain nombre d'entités (réseaux de neurones artificiels, systèmes multi-agents) de façon similaire à une Intelligence distribuée.
Analyse d'imageL'analyse d'image est la reconnaissance des éléments et des informations contenus dans une . Elle peut être automatisée lorsque l'image est enregistrée sous forme numérique, au moyen d'outils informatiques. Les tâches relevant de l'analyse d'image sont multiples, depuis la lecture de codes-barres, jusqu'à la reconnaissance faciale. L'analyse d'image intervient également dans le domaine de l'art et du graphisme, pour l'interprétation des compositions et signifiants.
Théorie de l'apprentissage statistiqueLa théorie de l'apprentissage statistique est un système d'apprentissage automatique à partir des domaines de la statistique et de l'analyse fonctionnelle. La théorie de l'apprentissage statistique traite du problème de la recherche d'une fonction prédictive basée sur des données. La théorie de l'apprentissage statistique a conduit à des applications dans des domaines tels que la vision par ordinateur, la reconnaissance de la parole, la bioinformatique. Les objectifs de l'apprentissage sont la prédiction et la compréhension.
ApprentissageL’apprentissage est un ensemble de mécanismes menant à l'acquisition de savoir-faire, de savoirs ou de connaissances. L'acteur de l'apprentissage est appelé apprenant. On peut opposer l'apprentissage à l'enseignement dont le but est de dispenser des connaissances et savoirs, l'acteur de l'enseignement étant l'enseignant.
Adversarial machine learningAdversarial 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).
Langage naturelUn langage naturel, ou langage ordinaire, est une langue « normale » parlée par un être humain. Il s'oppose au langage formel, tel que le langage informatique, ainsi qu'aux langues construites. histoire des langues On désigne par langage naturel le langage parlé par les humains, apparu entre et avant notre ère.
