« Inférence » : différence entre les versions

Dernière version du 20 août 2024 à 15:50

Définition

En apprentissage automatique, l’inférence désigne le résultat de l’application d’un modèle déjà entraîné sur des données. Par exemple, en apprentissage supervisé, l’inférence est l’application d’un modèle entraîné à des exemples sans étiquette pour faire des prédictions.

En IA symbolique, l’inférence permet de créer des liens entre les informations afin d’en tirer une assertion, une conclusion ou une hypothèse. Il s’agit d’un processus de déduction qui fait appel à un ensemble de règles se basant sur un système logique.

L’exemple classique est le modus ponens qui est l’implication « si A alors B » et que sachant A vrai (il pleut), on en déduit B (le sol est humide).

Compléments

Comme la logique, l'inférence est à la base de tout raisonnement. Elle fait appel à un ensemble de règles se basant sur un système de références.

Français

inférence

Anglais

inference

Sources

Source : Google, Machine learning glossary

Source : JDN, Vocabulaire pour comprendre l'IA.

101 MOTS DE L' IA
Ce terme est sélectionné pour le livre « Les 101 mots de l'intelligence artificielle »

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 ==Définition==
-En [https://datafranca.org/wiki/Apprentissage_automatique apprentissage automatique,]l’inférence désigne le résultat de l’application d’un modèle entraîné sur des données.
+En '''[[Apprentissage automatique|apprentissage automatique]]''', l’inférence désigne le résultat de l’application d’un '''[[modèle]]''' déjà entraîné sur des données. Par exemple, en '''[[Apprentissage supervisé|apprentissage supervisé]]''', l’inférence est l’application d’un modèle entraîné à des exemples sans étiquette pour faire des prédictions.
-En [https://datafranca.org/wiki/Intelligence_artificielle_symbolique IA symbolique,] l'inférence permet de créer des liens entre les informations afin d'en tirer une assertion, une conclusion ou une hypothèse. Il s’agit d’un processus de déduction qui fait appel à un ensemble de règles se basant sur un système de références. L'exemple classique est le [https://datafranca.org/wiki/Modus_ponens modus ponens]qui est l’implication « si A alors B » et que sachant A vrai (il pleut), on en déduit B (le sol est humide).
+En '''[[Intelligence artificielle symbolique|IA symbolique,]]''' l’inférence permet de créer des liens entre les informations afin d’en tirer une assertion, une conclusion ou une hypothèse. Il s’agit d’un processus de déduction qui fait appel à un ensemble de règles se basant sur un système logique.
+L’exemple classique est le '''[[modus ponens]]''' qui est l’implication « si '''A''' alors '''B''' » et que sachant '''A''' vrai (il pleut), on en déduit '''B''' (le sol est humide).
 ==Compléments==
-Opération de déduction à partir d'informations implicites. Comme la logique, elle est à la base de tout raisonnement. L'inférence permet de créer des liens entre les informations afin d'en tirer une assertion, une conclusion ou une hypothèse. Elle fait appel à un ensemble de règles se basant sur un système de références. En apprentissage automatique, désigne généralement l'application du modèle entraîné à des exemples sans étiquette pour effectuer des prédictions.
+Comme la logique, l'inférence est à la base de tout raisonnement. Elle fait appel à un ensemble de règles se basant sur un système de références.
 ==Français==
-'''inférence '''
+'''inférence'''
 ==Anglais==
 '''inference'''
-<small>
+==Sources==
+[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/   Source : Google, ''Machine learning glossary'']
-[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google, ''Machine learning glossary'']
-[https://www.journaldunet.com/solutions/dsi/1190593-le-vocabulaire-pour-comprendre-l-intelligence-artificielle/ ''Source: JDN, Vocabulaire pour comprendre l'IA.'']
+[https://www.journaldunet.com/solutions/dsi/1190593-le-vocabulaire-pour-comprendre-l-intelligence-artificielle/  Source : ''JDN, Vocabulaire pour comprendre l'IA.'']
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