Catégorie:Apprentissage automatique
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Sous-catégories
Cette catégorie comprend les 3 sous-catégories suivantes.
A
- Accélérateur d'IA – 4 P
- Algorithme de classification – 20 P
R
Pages dans la catégorie « Apprentissage automatique »
Cette catégorie contient les 172 pages suivantes.
A
- AdaBoost
- Adaptation de domaine
- Algorithme acteur-critique
- Algorithme C4.5
- Algorithme de Baum-Welch
- Algorithme de fouille de flots de données
- Algorithme de l'arbre de jonction
- Algorithme du gradient stochastique
- Algorithme espérance-maximisation
- Algorithme ID3
- Algorithme UCB
- Allocation de Dirichlet latente
- Analyse formelle de concepts
- Analyse sémantique latente probabiliste
- Apache Mahout
- Apache MXNet
- Apache SINGA
- Apprentissage actif
- Apprentissage auto-supervisé
- Apprentissage automatique
- Apprentissage automatique appliqué aux systèmes de détection d'intrusion réseau
- Apprentissage de métriques
- Apprentissage de représentations
- Apprentissage ensembliste
- Apprentissage fédéré
- Apprentissage fondé sur l'explication
- Apprentissage incrémental
- Apprentissage non supervisé
- Apprentissage PAC
- Apprentissage PAC-Bayésien
- Apprentissage par renforcement
- Apprentissage par renforcement à partir de rétroaction humaine
- Apprentissage par renforcement hors ligne
- Apprentissage par renforcement inverse
- Apprentissage par transfert
- Apprentissage profond
- Apprentissage semi-supervisé
- Apprentissage supervisé
- Arbre de décision
- Arbre de décision (apprentissage)
- Astuce du noyau
- Attention (apprentissage automatique)
- Augmentation de donnée
B
C
- Champ aléatoire conditionnel
- François Chollet
- Classement automatique
- Classification bayésienne naïve aléatoire
- Classification en classes multiples
- Classification naïve bayésienne
- Classification sous contrainte
- Classifieur linéaire
- Claude (modèle de langage)
- Complexité de Rademacher
- Couverture de Markov
D
E
I
- IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems
- Indice de Calinski-Harabasz
- Indice de Davies-Bouldin
- Indice de Dunn
- Silhouette (clustering)
- Inférence bayésienne
- Ingénierie de prompt
- Intelligence artificielle et droit d'auteur dans l'art
- Intelligence artificielle générale
- Intelligence artificielle générative
- International Conference on Learning Representations
- International Machine Learning Society
M
- Machine à état liquide
- Machine à vecteurs de support
- Machine d'apprentissage logique
- Machine Learning (revue)
- Max pooling
- Utilisateur:Melio the Math guy/Brouillontest
- Mémoire temporelle et hiérarchique
- Méthode de l'entropie croisée
- Méthode des k plus proches voisins
- Méthode des poids multiplicatifs
- Méthode policy-gradient
- Méthodes à noyaux
- Microsoft Cognitive Toolkit
- Modèle de fondation
- Modèle de Markov caché
- Modèle de mélange gaussien
- Modèle génératif
- Modèle graphique
- Modèles à base d’énergie
P
R
- RankBrain
- Recherche des plus proches voisins
- Réduction de la dimensionnalité
- Réglage fin
- Régression (statistiques)
- Régression logistique
- Régularisation (mathématiques)
- REINFORCE
- Réseau bayésien
- Réseau bayésien dynamique
- Réseau de neurones à impulsions
- Réseau de neurones artificiels
- Algorithme de Frank-Wolfe
- Codage parcimonieux
- Extreme learning machine
- Gaz neuronal
- Machine de Boltzmann restreinte
- Réseaux antagonistes génératifs
- Rétro-ingénierie assistée par l'IA
- Rétropropagation du gradient