L’intelligence artificielle (IA) :

  1. Apprentissage Automatique (Machine Learning) :
  1. Réseaux de Neurones Artificiels (ANN) :
  1. Apprentissage Profond (Deep Learning) :
  1. Traitement du Langage Naturel (NLP) :
  1. Vision par Ordinateur :
  1. Apprentissage Non Supervisé :
  1. Apprentissage Supervisé :
  1. Régression :
  1. Classification :
  1. Ensemble Learning :
    • L’ensemble learning combine les prédictions de plusieurs modèles pour améliorer la performance globale.
  2. Sélection de Caractéristiques :
    • La sélection de caractéristiques consiste à choisir les variables les plus importantes pour un modèle.
  3. Surapprentissage (Overfitting) :
    • Le surapprentissage se produit lorsque le modèle s’adapte trop bien aux données d’entraînement et ne généralise pas bien aux nouvelles données.
  4. Sous-apprentissage (Underfitting) :
    • Le sous-apprentissage se produit lorsque le modèle est trop simple pour capturer les relations dans les données.
  5. Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN) :
    • Les CNN sont utilisés pour la vision par ordinateur. Ils sont conçus pour détecter des motifs dans des images.
  6. Réseaux de Neurones Récursifs (RNN) :
    • Les RNN sont utilisés pour le traitement du langage naturel. Ils sont capables de traiter des séquences de données.

Ces concepts sont essentiels pour comprendre et travailler efficacement dans le domaine de l’intelligence artificielle.