« Représentation » : différence entre les versions


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En [[intelligence artificielle symbolique]], le terme représentation est surtout utilisé pour la représentation de connaissances au moyen de règles ou de modèles d'objets.  
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En [[apprentissage automatique]] ou [[connexionnisme|intelligence artificielle connexionniste]], le terme représentation désigne le résultat du traitement de données en haute dimension par un [[algorithme d'apprentissage]] du type [[réseau de neurones]]. Le terme désigne parfois, l'[[espace latent]] ou l'état caché résultant de la transformation d'une donnée d'entrée ou d'un autre niveau de représentation.
En [[apprentissage automatique]] ou [[connexionnisme|intelligence artificielle connexionniste]], le terme représentation désigne le résultat du traitement de données en haute dimension par un [[algorithme d'apprentissage]] du type [[réseau de neurones]]. Le terme désigne parfois l'[[espace latent]] ou l'état caché résultant de la transformation d'une donnée d'entrée ou d'un autre niveau de représentation.
 
Voir aussi [[apprentissage de représentations]].


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[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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[[Category:Apprentissage profond]]
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Dernière version du 6 juillet 2024 à 09:47

Définition

En général, une représentation désigne le processus de mise en correspondance des données avec des attributs utiles.

En intelligence artificielle symbolique, le terme représentation est surtout utilisé pour la représentation de connaissances au moyen de règles ou de modèles d'objets.

En apprentissage automatique ou intelligence artificielle connexionniste, le terme représentation désigne le résultat du traitement de données en haute dimension par un algorithme d'apprentissage du type réseau de neurones. Le terme désigne parfois l'espace latent ou l'état caché résultant de la transformation d'une donnée d'entrée ou d'un autre niveau de représentation.

Voir aussi apprentissage de représentations.

Français

représentation

Anglais

representation

Sources

Source : Google machine learning glossary