Modèle d'intelligence artificielle - Historique des versions

Pitpitt le 19 avril 2026 à 22:23

2026-04-19T22:23:16Z

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	'''model'''		'''model'''

			Generally speaking, a model is a simplified logical description of a complex system (environment, process, object, etc.) which considers the behaviors that the creator of the model considers significant.

			In machine learning: A model is a representation of what a learning algorithm learns from training data. It includes parameters or weights, and sometimes the computational structure or the architecture of the model. Once trained, the model can be saved to a file.

			Once trained, the model is applied to new data to obtain results or predictions.

			By abuse of language, we end up no longer distinguishing between the learning algorithm, the model, the neural network and the architecture of the neural network.

			In symbolic artificial intelligence: A model is an explicit representation of a complex system using objects and rules. Simulation can be used to study model behavior.

	==Español==		==Español==

2025-12-10T00:43:54Z

← Version précédente		Version du 9 décembre 2025 à 20:43
Ligne 63 :		Ligne 63 :
	[[Category:Apprentissage automatique]]		[[Category:Apprentissage automatique]]
	[[Catégorie:101]]		[[Catégorie:101]]
	~~[[Catégorie:Publication]]~~

2025-12-08T16:26:34Z

← Version précédente		Version du 8 décembre 2025 à 12:26
Ligne 7 :		Ligne 7 :

	Une fois entraîné, le modèle sera appliqué sur de nouvelles '''[[données]]''' pour obtenir des résultats ou prévisions / prédictions.		Une fois entraîné, le modèle sera appliqué sur de nouvelles '''[[données]]''' pour obtenir des résultats ou prévisions / prédictions.

			(Voir '''[[modèle d'apprentissage automatique]]''')

	En '''[[intelligence artificielle symbolique]]''' :		En '''[[intelligence artificielle symbolique]]''' :

2025-11-30T12:59:52Z

← Version précédente		Version du 30 novembre 2025 à 08:59
Ligne 26 :		Ligne 26 :

	==Anglais==		==Anglais==
	'''model'''		'''Artificial Intelligence Model'''

			'''AI model'''

			'''machine learning model'''

	'''training model''' <small><i>(for machine learning)</i></small>		'''training model''' <small><i>(for machine learning)</i></small>

			'''model'''

	==Español==		==Español==
Ligne 55 :		Ligne 61 :
	[[Category:Apprentissage automatique]]		[[Category:Apprentissage automatique]]
	[[Catégorie:101]]		[[Catégorie:101]]
			[[Catégorie:Publication]]

2025-11-30T12:55:30Z

← Version précédente	Version du 30 novembre 2025 à 08:55
(Aucune différence)

2025-11-30T12:55:00Z

← Version précédente		Version du 30 novembre 2025 à 08:55
Ligne 18 :		Ligne 18 :

	==Français==		==Français==
	'''modèle'''		'''modèle d'intelligence artificielle'''

			'''modèle d'IA'''

	'''modèle d'apprentissage''' <small><i>(en apprentissage automatique)</i></small>		'''modèle d'apprentissage''' <small><i>(en apprentissage automatique)</i></small>


	==Anglais==		==Anglais==

2025-09-24T00:57:42Z

Remplacement de texte : « ==Español== » par « ==Español== Catégorie:es »

2025-07-22T15:17:32Z

← Version précédente		Version du 22 juillet 2025 à 11:17
Ligne 26 :		Ligne 26 :

	'''training model''' <small><i>(for machine learning)</i></small>		'''training model''' <small><i>(for machine learning)</i></small>

			==Español==

			''''' modelo '''''

			''En términos generales, un modelo es una descripción lógica simplificada de un sistema complejo (entorno, proceso, objeto, etc.) que tiene en cuenta los comportamientos que el creador del modelo considera significativos.''

			''En aprendizaje automático: un modelo es una representación de lo que un algoritmo de aprendizaje automático aprende a partir de los datos de entrenamiento. Incluye parámetros o pesos y, a veces, la estructura del cálculo o la arquitectura del modelo. Una vez entrenado, el modelo puede guardarse en un archivo.''

			''Una vez entrenado, el modelo se aplicará a nuevos datos para obtener resultados o predicciones.''

			''Por abuso del lenguaje, acabamos dejando de distinguir entre el algoritmo de aprendizaje, el modelo, la red neuronal y la arquitectura de la red neuronal.''

			''En inteligencia artificial simbólica: Un modelo es una representación explícita de un sistema complejo mediante objetos y reglas. La simulación permite estudiar el comportamiento del modelo.''

	==Sources==		==Sources==

2025-03-22T23:23:57Z

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Ligne 13 :		Ligne 13 :

	==Compléments==		==Compléments==
	En [[apprentissage automatique]], [[modèle paramétrique]] comporte des '''[[Paramètre\|paramètres]]''' ou des '''[[poids]]''' et parfois la structure du calcul ou l’architecture du modèle. Le modèle entraîné peut être sauvegardé dans un fichier. Un [[modèle non paramétrique]] est défini par les données elles-mêmes, sans paramètres spécifiques ou plutôt toutes les données sont des paramètres.		En [[apprentissage automatique]], [[modèle paramétrique]] comporte des '''[[Paramètre\|paramètres]]''' ou des '''[[poids]]''' et parfois la structure du calcul ou l’architecture du modèle. Le modèle entraîné peut être sauvegardé dans un fichier. Un [[modèle non paramétrique]] est défini par les données elles-mêmes, sans paramètres spécifiques ou plutôt toutes les données sont des paramètres du modèle.

	Par abus de langage, on finit par ne plus distinguer entre l’algorithme d’apprentissage, le modèle, le réseau de neurones et l’architecture du réseau de neurones.		Par abus de langage, on finit par ne plus distinguer entre l’algorithme d’apprentissage, le modèle, le réseau de neurones et l’architecture du réseau de neurones.

2025-03-22T23:22:25Z

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Ligne 7 :		Ligne 7 :

	Une fois entraîné, le modèle sera appliqué sur de nouvelles '''[[données]]''' pour obtenir des résultats ou prévisions / prédictions.		Une fois entraîné, le modèle sera appliqué sur de nouvelles '''[[données]]''' pour obtenir des résultats ou prévisions / prédictions.

	~~Par abus de langage, on finit par ne plus distinguer entre l’'''[[algorithme d’apprentissage]]''', le modèle, le '''[[réseau de neurones]]''' et l’architecture du réseau de neurones.~~

	En '''[[intelligence artificielle symbolique]]''' :		En '''[[intelligence artificielle symbolique]]''' :