Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS
Le Grand lexique français de l’intelligence artificielle est le premier outil exhaustif de référence de langue française en science des données et en intelligence artificielle pour la fonction publique, les entreprises, la recherche et l’enseignement.
« Ce que l'on conçoit bien s'énonce clairement, et les mots pour le dire arrivent aisément. » - Nicolas Boileau (1636 – 1711), poète et traducteur
NOTE : Les termes en italique sont des redirections.
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- Apprentissage machine
- Apprentissage multitâche
- Apprentissage non supervisé
- Apprentissage non-supervisé
- Apprentissage PAC
- Apprentissage par analogie
- Apprentissage par arbre de décision
- Apprentissage par combinaison de décisions
- Apprentissage par combinaison de modèles
- Apprentissage par combinaison d’algorithmes
- Apprentissage par curriculum
- Apprentissage par cœur
- Apprentissage par différence temporelle
- Apprentissage par détection des similarités
- Apprentissage par essai et erreur
- Apprentissage par flux
- Apprentissage par fonction Q
- Apprentissage par fonction état-action
- Apprentissage par imitation
- Apprentissage par instruction
- Apprentissage par interaction
- Apprentissage par l'action
- Apprentissage par lots
- Apprentissage par modèle d'action
- Apprentissage par mémorisation
- Apprentissage par renforcement
- Apprentissage par renforcement avec borne de confiance supérieure
- Apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine
- Apprentissage par renforcement basé sur un modèle
- Apprentissage par renforcement différé
- Apprentissage par renforcement en lots
- Apprentissage par renforcement hors ligne
- Apprentissage par renforcement hors-ligne
- Apprentissage par renforcement inverse
- Apprentissage par renforcement par lots
- Apprentissage par renforcement profond
- Apprentissage par renforcement sans modèle
- Apprentissage par renforcement verbal
- Apprentissage par renforcement vérifiable
- Apprentissage par renforcement à base de modèles
- Apprentissage par renforcement à partir de la rétroaction humaine
- Apprentissage par renforcement à partir de récompenses vérifiables
- Apprentissage par renforcement à partir de résultats vérifiables
- Apprentissage par représentation dissociée
- Apprentissage par retour unifié
- Apprentissage par transfert
- Apprentissage paresseux
- Apprentissage partiellement supervisé
- Apprentissage peu profond
- Apprentissage piloté par erreur
- Apprentissage probablement approximativement correct
- Apprentissage profond
- Apprentissage profond bayésien
- Apprentissage profond causal
- Apprentissage relationnel statistique
- Apprentissage S2ES
- Apprentissage sans données de référence
- Apprentissage sans professeur
- Apprentissage semi-dirigé
- Apprentissage semi-supervisé
- Apprentissage skinnerien
- Apprentissage statique
- Apprentissage statistique
- Apprentissage structuré
- Apprentissage subsymbolique
- Apprentissage supervisé
- Apprentissage symbolique
- Apprentissage transductif
- Apprentissage un coup
- Apprentissage zéro coup
- Apprentissage zéro exemple
- Apprentissage zéro-coup
- Apprentissage à base d'exemples
- Apprentissage à base de séquences d'espaces d'états structurés
- Apprentissage à base de voisinage
- Apprentissage à multiple coups
- Apprentissage à noyaux multiples
- Apprentissage à partir d'exemples
- Apprentissage à partir d'explications
- Apprentissage à partir d'observations
- Apprentissage à partir d'un exemple unique
- Apprentissage à partir de noyaux multiples
- Apprentissage à zéro exemple
- Apprentissage éphémère contextuel
- Approche animat
- Approche connexionniste
- Approche des ensembles approximatifs basée sur la dominance
- Approche fondée sur la connaissance
- Approche fréquentiste de la probabilité
- Approche multiagent
- Approche neuronale
- Approche probabiliste fréquentiste
- Approche statistique
- Approche symbolique
- Approfondissement itératif
- Approximation et projection uniforme de variétés
- Approximation ratée de l'IA
- Arborescence
- Arbre binaire
- Arbre couvrant de longueur minimale
