Apprentissage par curriculum
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L’apprentissage par curriculum imite l’éducation humaine en présentant les …
Optimization
Terms tagged with Optimization
Détection d'activité vocale
Definition
Les algorithmes DAV analysent les flux audio en temps réel pour distinguer les périodes …
Unsloth
Definition
Unsloth est un outil spécialisé conçu pour optimiser le réglage fin et le déploiement des …
vLLM
Definition
vLLM (Virtual Large Language Model) est une bibliothèque open source conçue pour …
Token maxxing
Definition
Le token maxxing consiste à concevoir soigneusement les entrées pour utiliser pleinement …
Apprentissage à trois facteurs
Definition
L’apprentissage à trois facteurs est une approche spécifique de …
TFLite
Definition
TensorFlow Lite est un cadre open-source conçu pour déployer des modèles …
Inférence de Génération de Texte
Definition
L’inférence de génération de texte (TGI) est un cadre logiciel dédié conçu pour …
Régression symbolique
Definition
La régression symbolique est un type d’analyse de régression qui cherche à trouver …
Modèle substitut
Definition
En apprentissage automatique et en optimisation, un modèle substitut sert de proxy pour …
Minimisation du risque structurel
Definition
La minimisation du risque structurel (MRS) est une méthode visant à minimiser le risque …
Régularisation par parcimonie structurée
Definition
La régularisation par parcimonie structurée étend la régularisation L1 standard en …
Pliage sémantique
Definition
Le pliage sémantique désigne le processus de compression d’embeddings vectoriels …
Astuce de reparamétrisation
Definition
L’astuce de reparamétrisation est une méthode fondamentale utilisée dans les …
Régularisation
Definition
La régularisation est un concept crucial en apprentissage automatique conçu pour réduire …
Caractéristique aléatoire
Definition
Les cartes de caractéristiques aléatoires transforment les entrées dans un nouvel espace …
Quantifié
Definition
La quantification est une technique d’optimisation de modèle qui réduit la …
Méthodes de gradient proximal pour l'apprentissage
Definition
Les méthodes de gradient proximal sont des techniques d’optimisation itératives …
Régulation des invites (Prompt Tuning)
Definition
La régulation des invites consiste à ajouter des invites entraînables continues (vecteurs …
PagedAttention
Definition
PagedAttention est une technique introduite par le projet vLLM pour améliorer …
OpenVINO
Definition
Développé par Intel, OpenVINO (Open Visual Inference and Neural network Optimization) …
Mxfp4
Definition
MXFP4 (Mixed eXtended Floating Point 4-bit) est un format de type de données spécialisé …
Méthode de mise à jour multiplicatif des poids
Definition
La méthode de mise à jour multiplicatif des poids est un algorithme fondamental …
Apprentissage multi-tâches
Definition
Cette technique exploite le biais inductif partagé entre les tâches liées pour améliorer …
Compression de modèle
Definition
Cette catégorie inclut des méthodes telles que l’élagage (pruning), la …
MobileNet
Definition
Les MobileNets utilisent des convolutions séparables en profondeur pour réduire …
Entraînement en précision mixte
Definition
L’entraînement en précision mixte (MPT) combine des types de données en …
Apprentissage méta
Definition
L’apprentissage méta se concentre sur la conception d’algorithmes capables …
Régularisation matricielle
Definition
La régularisation matricielle étend les concepts de régularisation scalaire aux matrices, …
Échantillonnage local cas-témoins
Definition
L’échantillonnage local cas-témoins est une stratégie utilisée principalement pour …
Hypothèse du billet de loterie
Definition
L’hypothèse du billet de loterie suggère qu’au sein d’un grand réseau …
Automate d'apprentissage
Definition
Ce concept provient de l’apprentissage par renforcement et implique un agent …
Normalisation par couche
Definition
La normalisation par couche stabilise l’entraînement en réduisant le décalage de …
Compilation des connaissances
Definition
La compilation des connaissances fait référence aux techniques d’intelligence …
Distillation des connaissances
Definition
La distillation des connaissances est une méthode d’apprentissage automatique …
Sélection d'instances
Definition
La sélection d’instances vise à améliorer l’efficacité computationnelle et …
Recherche Heuristique Incrémentale
Definition
La Recherche Heuristique Incrémentale désigne des algorithmes qui affinent une solution …
Imatrix
Definition
Imatrix, abréviation de Matrice d’Importance, est une technique principalement …
Optimisation des hyperparamètres
Definition
L’Optimisation des Hyperparamètres (OHP) désigne le domaine plus large de …
Réglage des hyperparamètres
Definition
Le réglage des hyperparamètres consiste à évaluer différents ensembles …
Parité hiérarchique des risques
Definition
La parité hiérarchique des risques (HRP) est une méthode de construction de portefeuille …
Accumulation des gradients
Definition
Cette stratégie d’optimisation permet d’entraîner des modèles …
GLM MoE DSA
Definition
Il n’existe pas de terme standard unique « GLM MoE DSA ». Cependant, il combine …
GGUF
Definition
GGUF (Format Unifié Généré par GPT) est un format de fichier binaire conçu spécifiquement …
FP8
Definition
Le virgule flottante 8 (FP8) est un type de données numérique offrant un équilibre entre …
Affiné
Definition
L’affinage fait référence à la technique consistant à prendre un modèle déjà …
Approximation de la fitness
Definition
L’approximation de la fitness est utilisée dans le calcul évolutionnaire lorsque …
Hachage de fonctionnalités
Definition
Le hachage de fonctionnalités, également connu sous le nom d’astuce de hachage …
Mise à l'échelle des fonctionnalités
Definition
La mise à l’échelle des fonctionnalités standardise la plage des variables …
Ingénierie des Fonctionnalités
Definition
L’ingénierie des fonctionnalités est l’art d’exploiter …
Dilemme exploration-exploitation
Definition
Dans les processus de prise de décision, les agents font face à un compromis : ils …
Optimisation extrémale
Definition
Contrairement aux algorithmes génétiques qui maintiennent une population, l’EO …
Évolutivité
Definition
Dans les contextes computationnels, l’évolutivité désigne la facilité avec laquelle …
Minimisation du risque empirique
Definition
La Minimisation du Risque Empirique (ERM) est la fonction objectif standard pour …
EfficientNet
Definition
Développé par Google, EfficientNet utilise une méthode de mise à l’échelle …
Inférence en périphérie
Definition
Cette pratique consiste à déployer des modèles d’IA entraînés directement sur du …
Algorithme EM et modèle GMM
Definition
Ce terme désigne la relation synergique entre l’algorithme Expectation-Maximization …
Arrêt anticipé
Definition
L’arrêt anticipé est une forme de régularisation utilisée principalement dans les …
Descente de gradient stochastique différentiellement privée
Definition
La DP-SGD est une variante de la Descente de Gradient Stochastique conçue pour protéger …
Diffusers : LtxPipeline
Definition
Le pipeline LTX est adapté aux modèles qui privilégient la vitesse et l’efficacité …
Élagage d'arbre de décision
Definition
L’élagage est une méthode utilisée pour prévenir le surapprentissage dans les …
Méthode de l'entropie croisée
Definition
La Méthode de l’Entropie Croisée (MEC) est un algorithme d’optimisation …
Apprentissage automatique sensible au coût
Definition
L’apprentissage automatique sensible au coût étend l’apprentissage supervisé …
Apprentissage contrastif
Definition
L’apprentissage contrastif est une méthode d’apprentissage de représentations …
Intelligence heuristique computationnelle
Definition
L’intelligence heuristique computationnelle implique des algorithmes qui emploient …
Tenseurs compressés
Definition
Les tenseurs compressés sont des tableaux multidimensionnels utilisés en apprentissage …
Élagage (Clipping)
Definition
En ingénierie de l’apprentissage profond, l’élagage est couramment appliqué …
Mise en cache
Definition
En ingénierie de l’IA, la mise en cache optimise les performances en conservant les …
Optimisation bayésienne
Definition
L’optimisation bayésienne utilise un modèle probabiliste substitut, généralement un …
Taille du lot
Definition
La taille du lot est un hyperparamètre critique qui détermine combien …
Normalisation par lot
Definition
Cette méthode ajuste et met à l’échelle les activations pour avoir une moyenne …
AlphaChip
Definition
AlphaChip est un système d’IA spécialisé conçu pour automatiser et améliorer le …
Sélection d'algorithmes
Definition
La sélection d’algorithmes implique l’évaluation de différentes approches …
Heuristique admissible
Definition
Dans les problèmes de recherche de chemin et de recherche générale, une heuristique …
Algèbre linéaire accélérée
Definition
Ce domaine se concentre sur l’accélération des calculs fondamentaux d’algèbre …
Test A/B
Definition
Le test A/B est une expérience contrôlée randomisée où deux variantes, A et B, sont …
Connexion résiduelle
Definition
Les connexions résiduelles, également appelées connexions saut (skip connections), …
QLoRA
Definition
QLoRA combine l’adaptation de faible rang (LoRA) avec une quantification 4 bits …
Quantification
Definition
La quantification convertit les nombres à virgule flottante de haute précision (comme …
Taux d'apprentissage
Definition
Le taux d’apprentissage détermine de combien les poids du modèle sont mis à jour …
Descente de gradient
Definition
La descente de gradient est un algorithme d’optimisation itératif du premier ordre …
Entraînement Distribué
Definition
L’Entraînement Distribué accélère la convergence du modèle en parallélisant les …
Adaptateur
Definition
Les adaptateurs sont une technique d’ajustement fin économe en paramètres, …
spécifique à la tâche
Definition
Le terme spécifique à la tâche désigne les modèles ou composants d’IA adaptés pour …
one-step
Definition
En apprentissage automatique et en optimisation, les méthodes one-step résolvent les …
du premier ordre
Definition
En intelligence artificielle et en mathématiques, « du premier ordre » décrit …
affiné
Definition
L’affinage consiste à prendre un modèle déjà entraîné sur un grand ensemble de …
Apprentissage par transfert
Definition
L’apprentissage par transfert exploite des modèles pré-entraînés pour améliorer les …
Réglage
Definition
Le réglage consiste à affiner un modèle d’apprentissage automatique pour obtenir …
Vers
Definition
Dans le développement de l’IA, ‘vers’ décrit souvent la trajectoire des …
Mise à l'échelle
Definition
La mise à l’échelle est la méthodologie active consistant à étendre les systèmes …
Taux
Definition
En IA, le terme ’taux’ fait le plus souvent référence au taux …
Optimal
Definition
En IA et en théorie de l’optimisation, une solution optimale est celle qui atteint …
Perte
Definition
Les fonctions de perte, également appelées fonctions de coût, mesurent la qualité de …
LoRA
Definition
LoRA gèle les poids pré-entraînés du modèle et insère des matrices de décomposition …
Global
Definition
Le terme « global » en IA s’oppose généralement à « local », faisant référence aux …
Rapide
Definition
Le terme « rapide » décrit l’efficacité computationnelle au sein des modèles …
Efficace
Definition
L’efficacité est une métrique critique en intelligence artificielle qui mesure dans …
Distillation
Definition
Ce processus consiste à transférer les connaissances d’un réseau neuronal complexe …
Divergence
Definition
Dans le contexte de l’optimisation, la divergence se produit lorsque les paramètres …
Combinaison
Definition
Ce concept englobe des méthodes telles que l’apprentissage par ensemble, où les …
Adam
Definition
Adam (Adaptive Moment Estimation) est un algorithme d’optimisation basé sur le …
Affinage
Definition
L’affinage consiste à prendre un modèle déjà entraîné sur un grand ensemble de …
Ingénierie des invites
Definition
L’ingénierie des invites implique la création d’entrées spécifiques, appelées …