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Glossary

0-9
2-stage detector9-layer network5G + AI0-shot learning6DoF pose estimation3D convolution8-bit quantization7D representation1-shot learning4D data
A
AlgorithmAutoencoderAGI / Artificial General IntelligenceAttentionArtificial Intelligence (AI)
B
BERTBatch NormalizationBackpropagationBiasBoosting
C
ChatbotClassifier / ClassificationCNN / Convolutional Neural NetworkCross-ValidationClustering
D
Deterministic ModelDiscriminative ModelDeepfakeData AugmentationDeep Learning
E
EpochEncoderEnsemble LearningEmbeddingExplainable AI (XAI)
F
Foundation ModelFeature ExtractionFusion / Multimodal FusionForward PropagationFine-tuning
G
GAN / Generative Adversarial NetworkGenerative AIGradient DescentGroundingGraph Neural Network (GNN)
H
HyperparameterHidden LayerHallucinationHeuristicHierarchical Model
I
Instance / SampleInstruction tuningIntelligence Amplification / AugmentationInterpretabilityImbalanced Data
J
JAXJoint EmbeddingJSONL / JSON-linesJuxtapositionJittering
K
Knowledge DistillationKL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means ClusteringK-Shot LearningKernel Trick
L
Large Language Model (LLM)Latent VariableLoss FunctionLearning RateLSTM / Long Short-Term Memory
M
ModelMachine Learning (ML)Meta-learningMulti-head AttentionMultimodal / Multimodality
N
Neural NetworkNovelty Detection / Anomaly DetectionNLP / Natural Language ProcessingNLU / Natural Language UnderstandingNormalization
O
OptimizerOnline LearningObjective FunctionOverfittingOne-hot Encoding
P
ParameterPromptPolicy / Reinforcement Learning PolicyPoolingPretraining
Q
QueryQuality EstimationQuantizationQ-learningQueue / Buffer
R
Representation LearningReinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)RegularizationRNN / Recurrent Neural Network
S
Self-Supervised LearningSupervised LearningSamplingSequence ModelingSoftmax
T
TokenizerTransfer LearningTransformerTuning / Hyperparameter TuningTraining Data
U
Unsupervised LearningUncertainty EstimationUnderfittingUniversal Approximation TheoremU-Net
V
Variational Autoencoder (VAE)Vector EmbeddingValidation SetVanishing / Exploding GradientVision Transformer (ViT)
W
Weak SupervisionWeight DecayWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWorkflow
X
X-axis / feature axisXOR problemXAI / Explainable AIXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisYield (model yield / throughput)Yoga of AIY-transform / YUVYAGNI (You Aren't Gonna Need It)
Z
Zero-shot Learning / Zero-shot inferenceZero-centric / Zero-bias initializationZ-score NormalizationZygosity in augmentationZero-gradient phenomenon

Qu'est-ce qu'un Chatbot

Un chatbot est un programme logiciel conçu pour simuler la conversation humaine à l'aide de technologies d'intelligence artificielle (IA). Son principal objectif est d'interagir avec les utilisateurs, de fournir des informations, de répondre à des questions ou d'effectuer des tâches. Avec l'avancement rapide du traitement du langage naturel (NLP) et des technologies d'apprentissage automatique, les applications des chatbots s'étendent constamment.


Les chatbots jouent un rôle crucial dans plusieurs secteurs, en particulier dans le service client, la vente, l'éducation et le divertissement. Ils peuvent fournir un service 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, améliorant ainsi considérablement l'efficacité opérationnelle des entreprises, réduisant les coûts de main-d'œuvre et améliorant l'expérience utilisateur.


Un chatbot fonctionne généralement en étant formé sur des algorithmes spécifiques et des ensembles de données pour comprendre l'intention de l'utilisateur et générer des réponses appropriées. Ils peuvent être des systèmes basés sur des règles utilisant des réponses prédéfinies ou des systèmes basés sur l'IA qui apprennent et améliorent continuellement leur capacité de réponse.


De nombreuses entreprises ont déjà déployé des chatbots sur leurs sites Web et plateformes de médias sociaux. Par exemple, de nombreux sites de commerce électronique utilisent des chatbots pour aider les clients à vérifier l'état de leurs commandes et les informations sur les produits. Les plateformes de médias sociaux comme Facebook Messenger permettent également aux utilisateurs d'interagir avec des chatbots.


L'avenir des chatbots promet un niveau d'intelligence toujours plus élevé. En combinant des réseaux neuronaux plus avancés et des technologies d'apprentissage profond, les chatbots seront capables de comprendre des conversations plus complexes et d'offrir des services plus personnalisés. De plus, l'application des chatbots dans les assistants vocaux deviendra de plus en plus courante.


Les avantages des chatbots incluent une efficacité accrue, une réduction des coûts et la fourniture de services 24 heures sur 24, mais ils présentent également des limitations dans la compréhension des problèmes complexes, ce qui peut conduire à une expérience utilisateur insatisfaisante. Les entreprises doivent équilibrer ces facteurs lors de la mise en œuvre de chatbots et s'assurer qu'une assistance humaine est disponible si nécessaire.


Lors de la conception et de la mise en œuvre de chatbots, les entreprises doivent prêter attention à la confidentialité des utilisateurs et à la sécurité des données, en s'assurant qu'elles respectent les lois et règlements pertinents. Surveiller et optimiser en continu les performances du chatbot est également crucial pour améliorer l'expérience utilisateur.