« Intelligence artificielle causale » : différence entre les versions
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L'intelligence artificielle causale est une technique d''''[[intelligence artificielle]]''' qui construit des modèles de causalité et assiste les décisions humaines en identifiant la cause et l'effet. Elle permet à l''''[[apprentissage automatique]]''' de décrire les raisons cognitives des résultats prédits basées sur une interprétation semblable à celle de l'homme et elle assure l'inférence en utilisant la causalité, sur des données existantes, et pas seulement la corrélation. | |||
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''Causal artificial intelligence is a technique in artificial intelligence that builds causal models and helps human decisions by identifying the cause and effect. It lets machine learning describe the cognitive reasons for predicted output based on human-like interpretation and ensures inference using causality on existing data instead of correlation only.'' | |||
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[https://en.wikipedia.org/wiki/Causal_AI Source : Wikipédia] | [https://en.wikipedia.org/wiki/Causal_AI Source : Wikipédia] | ||
[https://www.researchgate.net/publication/359132879_Causal_Artificial_Intelligence_for_High-Stakes_Decisions_The_Design_and_Development_of_a_Causal_Machine_Learning_Model Source : ResearchGate] | |||
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Dernière version du 22 octobre 2024 à 09:26
Définition
L'intelligence artificielle causale est une technique d'intelligence artificielle qui construit des modèles de causalité et assiste les décisions humaines en identifiant la cause et l'effet. Elle permet à l'apprentissage automatique de décrire les raisons cognitives des résultats prédits basées sur une interprétation semblable à celle de l'homme et elle assure l'inférence en utilisant la causalité, sur des données existantes, et pas seulement la corrélation.
Français
intelligence artificielle causale
IA causale
Anglais
causal artificial intelligence
causal AI
Causal artificial intelligence is a technique in artificial intelligence that builds causal models and helps human decisions by identifying the cause and effect. It lets machine learning describe the cognitive reasons for predicted output based on human-like interpretation and ensures inference using causality on existing data instead of correlation only.
Sources
Contributeurs: Arianne
