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Explorer l'intelligence artificielle (IA) peut donner l'impression d'entrer dans un labyrinthe de termes techniques déroutants et de jargon absurde. Il n'est pas étonnant que même ceux qui connaissent l'IA puissent se gratter la tête dans la confusion.
Dans cet esprit, nous avons créé un glossaire complet sur l'IA pour vous fournir les connaissances nécessaires. De l'intelligence artificielle elle-même à l'apprentissage automatique et à l'exploration de données, nous décoderons tous les termes essentiels de l'IA dans un langage clair et simple.
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Que vous soyez un débutant curieux ou un passionné d'IA, comprendre les concepts d'IA suivants vous rapprochera de l'exploitation de la puissance de l'IA.
1. Algorithme
Un algorithme est un ensemble d'instructions ou de règles que les machines suivent pour résoudre un problème ou accomplir une tâche.
2. Intelligence artificielle
L'IA est la capacité des machines à imiter l'intelligence humaine et à effectuer des tâches généralement associées à des êtres intelligents.
3. Intelligence générale artificielle (IAG)
L'IAG, également appelée IA forte, est un type d'IA qui possède des capacités d'intelligence avancées similaires à celles des êtres humains. Alors que intelligence artificielle générale était autrefois principalement un concept théorique et un terrain de jeu riche pour la recherche, de nombreux développeurs d'IA pensent maintenant que l'humanité atteindra l'AGI au cours de la prochaine décennie.,
4. Rétropropagation
La rétropropagation est un algorithme utilisé par les réseaux de neurones pour améliorer leur précision et leurs performances. Cela fonctionne en calculant l'erreur dans la sortie, en la propageant à travers le réseau et en ajustant les poids et les biais des connexions pour obtenir de meilleurs résultats.
5. Biais
Biais de l'IA fait référence à la tendance d'un modèle à faire certaines prédictions plus souvent que d'autres. Un biais peut être dû aux données d'apprentissage d'un modèle ou à ses hypothèses inhérentes.
6. Mégadonnées
Les mégadonnées sont un terme qui décrit des ensembles de données trop volumineux ou trop complexes pour être traités à l'aide de méthodes traditionnelles. Cela implique d'analyser de vastes ensembles d'informations pour en extraire des informations et des modèles précieux afin d'améliorer la prise de décision.
7. Chatbot
Un chatbot est un programme qui peut simuler des conversations avec des utilisateurs humains par le biais de commandes textuelles ou vocales. Les chatbots peuvent comprendre et générer des réponses de type humain, ce qui en fait un outil puissant pour les applications de service client.
8. Informatique cognitive
L'informatique cognitive est un domaine de l'IA axé sur le développement de systèmes qui imitent les capacités cognitives humaines, telles que la perception, l'apprentissage, le raisonnement et la résolution de problèmes.
9. Théorie de l'apprentissage informatique
Une branche de l'intelligence artificielle qui étudie les algorithmes et les modèles mathématiques de l'apprentissage automatique. Il se concentre sur les fondements théoriques de l'apprentissage pour comprendre comment les machines peuvent acquérir des connaissances, faire des prédictions et améliorer leurs performances.
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10. Vision par ordinateur
Vision par ordinateur fait référence à la capacité des machines à extraire des informations visuelles à partir d'images et de vidéos numériques. Les algorithmes de vision par ordinateur sont largement utilisés dans des applications telles que la détection d'objets, la reconnaissance faciale, l'imagerie médicale et les véhicules autonomes.
11. Exploration de données
L'exploration de données est le processus d'acquisition de connaissances précieuses à partir de grands ensembles de données. Il utilise des techniques d'analyse statistique et d'apprentissage automatique pour identifier les modèles, les relations et les tendances dans les données afin d'améliorer la prise de décision.
12. Sciences des données
La science des données consiste à extraire des informations à partir de données à l'aide de méthodes, d'algorithmes et de systèmes scientifiques. Il est plus complet que l'exploration de données et englobe un large éventail d'activités, y compris la collecte de données, la visualisation de données et la modélisation prédictive pour résoudre des problèmes complexes.
13. Apprentissage en profondeur
L'apprentissage en profondeur est une branche de l'IA qui utilise des réseaux de neurones artificiels à plusieurs couches (nœuds interconnectés au sein du réseau de neurones) pour apprendre à partir de grandes quantités de données. Il permet aux machines d'effectuer des tâches complexes, telles que traitement du langage naturel , image et reconnaissance vocale.
14. IA générative
L'IA générative décrit les systèmes et les algorithmes d'intelligence artificielle qui peuvent créer du texte, de l'audio, de la vidéo et des simulations. Ces systèmes d'IA apprennent des modèles et des exemples à partir de données existantes et utilisent ces connaissances pour créer des sorties nouvelles et originales.
15. Hallucinations
Hallucination de l'IA fait référence aux cas où un modèle produit des résultats factuellement incorrects, non pertinents ou absurdes. Cela peut se produire pour plusieurs raisons, notamment le manque de contexte, les limites des données de formation ou l'architecture.
16. Hyperparamètres
Les hyperparamètres sont des paramètres qui définissent la façon dont un algorithme ou un modèle d'apprentissage automatique apprend et se comporte. Les hyperparamètres incluent le taux d'apprentissage, la force de régularisation et le nombre de couches cachées dans le réseau. Vous pouvez modifier ces paramètres pour affiner les performances du modèle en fonction de vos besoins.
17. Grand modèle de langue (LLM)
Un LLM est un modèle d'apprentissage automatique formé sur de grandes quantités de données et utilise l'apprentissage supervisé pour produire le jeton suivant dans un contexte donné afin de produire des réponses contextuelles significatives aux entrées de l'utilisateur. Le mot 'large' indique l'utilisation de paramètres étendus par le modèle de langage. Par exemple, Les modèles GPT utilisent des centaines de milliards de paramètres pour effectuer un large éventail de tâches PNL.
18. Apprentissage automatique
Apprentissage automatique est un moyen pour les machines d'apprendre et de faire des prédictions sans être explicitement programmées. C'est comme alimenter un ordinateur avec des données et lui donner les moyens de prendre des décisions ou de faire des prédictions en identifiant des modèles dans les données.
19. Réseau neuronal
Un réseau de neurones est un modèle informatique inspiré du cerveau humain. Il est constitué de nœuds interconnectés, ou neurones, organisés en couches. Chaque neurone reçoit des informations d'autres neurones du réseau, ce qui lui permet d'apprendre des modèles et de prendre des décisions. Les réseaux de neurones sont un élément clé des modèles d'apprentissage automatique qui leur permettent d'exceller dans un large éventail de tâches.
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20. Génération de langage naturel (NLG)
La génération de langage naturel traite de la création de texte lisible par l'homme à partir de données structurées. NLG trouve des applications dans la création de contenu, les chatbots et les assistants vocaux.
21. Traitement du langage naturel (TAL)
Traitement du langage naturel est la capacité des machines à interpréter, comprendre et répondre à un texte ou à un discours lisible par l'homme. Il est utilisé dans diverses applications, notamment l'analyse des sentiments, la classification de texte et la réponse aux questions.
22. OpenAI
OpenAI est un laboratoire de recherche en intelligence artificielle, fondé en 2015 et basé à San Francisco, USA. L'entreprise développe et déploie des outils d'IA qui peuvent sembler aussi intelligents que les humains. Le produit le plus connu d'OpenAI, ChatGPT, est sorti en novembre 2022 et est présenté comme le chatbot le plus avancé pour sa capacité à fournir des réponses sur un large éventail de sujets.
23. Reconnaissance de formes
La reconnaissance de modèles est la capacité d'un système d'IA à identifier et à interpréter des modèles dans les données. Les algorithmes de reconnaissance de formes trouvent des applications dans la reconnaissance faciale, la détection de fraude et la reconnaissance vocale.
24. Réseau neuronal récurrent (RNN)
Type de réseau neuronal capable de traiter des données séquentielles à l'aide de connexions de rétroaction. Les RNN peuvent conserver la mémoire des entrées précédentes et conviennent à des tâches telles que la PNL et la traduction automatique.
25. Apprentissage par renforcement
L'apprentissage par renforcement est une technique d'apprentissage automatique dans laquelle un agent d'intelligence artificielle apprend à prendre des décisions par le biais d'interactions par essais et erreurs. L'agent reçoit des récompenses ou des punitions d'un algorithme basé sur ses actions, le guidant pour améliorer ses performances au fil du temps.
26. Apprentissage supervisé
Une méthode d'apprentissage automatique dans laquelle le modèle est formé à l'aide de données étiquetées avec la sortie souhaitée. Le modèle généralise à partir des données étiquetées et fait des prédictions précises sur de nouvelles données.
27. Tokénisation
La tokenisation est le processus de division d'un document texte en unités plus petites appelées jetons. Ces jetons peuvent représenter des mots, des nombres, des phrases, des symboles ou tout élément de texte avec lequel un programme peut fonctionner. Le but de la tokenisation est de tirer le meilleur parti des données non structurées sans traiter l'intégralité du texte comme une seule chaîne, ce qui est inefficace en termes de calcul et difficile à modéliser.
28. Test de Turing
Introduit par Alan Turing en 1950, ce test évalue la capacité d'une machine à faire preuve d'une intelligence indiscernable de celle d'un humain. Le Essai de Turing implique un juge humain interagissant avec un humain et une machine sans savoir lequel est lequel. Si le juge ne parvient pas à distinguer la machine de l'humain, la machine est considérée comme ayant réussi le test.
29. Apprentissage non supervisé
Une méthode d'apprentissage automatique dans laquelle le modèle fait des inférences à partir d'ensembles de données non étiquetés. Il découvre des modèles dans les données pour faire des prédictions sur des données invisibles.
Adopter le langage de l'intelligence artificielle
L'IA est un domaine en évolution rapide qui modifie la façon dont nous interagissons avec la technologie. Cependant, avec tant de nouveaux mots à la mode qui émergent constamment, il peut être difficile de suivre les derniers développements dans le domaine.
Alors que certains termes peuvent sembler abstraits sans contexte, leur signification devient claire lorsqu'ils sont combinés avec une compréhension de base de l'apprentissage automatique. La compréhension de ces termes et concepts peut constituer une base solide qui vous permettra de prendre des décisions éclairées dans le domaine de l'intelligence artificielle.