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==Définition==
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En [https://datafranca.org/wiki/Apprentissage_automatique apprentissage automatique,]l’inférence désigne le résultat de l’application d’un modèle déjà entraîné sur des données.
En [https://datafranca.org/wiki/Apprentissage_automatique apprentissage automatique,]l’inférence désigne le résultat de l’application d’un modèle déjà entraîné sur des données. Plus précisément, en [https://datafranca.org/wiki/Apprentissage_supervis%C3%A9 apprentissage supervisé], l'inférence est l'application d'un modèle entraîné à des exemples sans étiquette pour effectuer 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 [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 logique. 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).


==Compléments==
==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==
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[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.'']


</small><br> <div style="border:2px solid #336699; background: #f6f6f6; padding: 1em; margin-bottom:1em; width: 90%;"><html><a href="https://datafranca.org/wiki/Cat%C3%A9gorie:101"><img src="https://datafranca.org/images/icone-101-mots.png" width="250"></a></html>  
</small><br> <div style="border:2px solid #336699; background: #f6f6f6; padding: 1em; margin-bottom:1em; width: 90%;"><html><a href="https://datafranca.org/wiki/Cat%C3%A9gorie:101"><img src="https://datafranca.org/images/icone-101-mots.png" width="250"></a></html>  

Version du 8 août 2022 à 21:05

Définition

En apprentissage automatique,l’inférence désigne le résultat de l’application d’un modèle déjà entraîné sur des données. Plus précisément, en apprentissage supervisé, l'inférence est l'application d'un modèle entraîné à des exemples sans étiquette pour effectuer 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 ponensqui 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


Source: Google, Machine learning glossary

Source: JDN, Vocabulaire pour comprendre l'IA.