Glossaire de l'intelligence artificielle (IA)

En informatique, une ontologie est la modélisation d’un ensemble de données par des concepts et relations issues de connaissances dans un domaine donné (par exemple, géographie, médecine, agriculture, etc.).

Dans le domaine de l'intelligence artificielle, le paramètre est la propriété apprise des données utilisées pour l’entraînement (par exemple le poids de chaque neurone d’un réseau).

Le partitionnement de données (clustering en anglais) est une méthode ayant pour but de diviser un ensemble de données en différents sous-ensembles homogènes, c’est-à-dire partageant des caractéristiques communes. Ces caractéristiques reposent sur des critères de proximité définis en…

En anglais « Named-entity recognition » (NER), sous-tâche d’extraction d’informations qui cherche à localiser et classifier les mentions d’entités nommées dans du texte non structuré en catégories prédéfinies, emplacements, codes médicaux, expressions de temps, quantités, valeurs monétaires,…

Méthode permettant de diminuer la quantité d’information en ne conservant que le strict nécessaire, permettant ainsi d'obtenir plus d'efficacité en termes de résultats et de temps d'analyse. Cette réduction de l’information utile peut se faire par sélection des caractéristiques les plus…

La régression est un ensemble de méthodes d’analyse statistique permettant d’approcher une variable à partir d’autres qui lui sont corrélées. En apprentissage automatique, on distingue les problèmes de régression des problèmes de classification. Ainsi, on considère que les problèmes de prédiction d…