TopAIToolsTopAITools

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 que Classificateur / Classification

Les termes classificateur et classification sont fondamentaux dans les domaines de l'apprentissage automatique et de la science des données. Un classificateur est un algorithme ou un modèle qui attribue des échantillons de données à des catégories spécifiques, tandis que la classification se réfère à l'activité générale de ce processus. Cette tâche est cruciale dans diverses applications telles que la détection de spam, la reconnaissance d'images et l'analyse des sentiments.


Les classificateurs apprennent généralement des caractéristiques et des motifs à partir de données d'entraînement pour classer efficacement de nouvelles données lorsqu'elles sont rencontrées. Les algorithmes de classification courants comprennent les arbres de décision, les machines à vecteurs de support (SVM) et les réseaux neuronaux. Chaque algorithme a ses avantages et ses inconvénients uniques, ce qui les rend adaptés à différents types de données et de tâches.


Dans le domaine médical, les classificateurs peuvent aider les médecins à catégoriser les patients en différentes maladies en fonction des symptômes ; dans le secteur financier, ils peuvent être utilisés pour identifier des transactions potentiellement frauduleuses. De plus, les plateformes de médias sociaux utilisent des algorithmes de classification pour recommander du contenu aux utilisateurs, augmentant ainsi l'engagement des utilisateurs.


À mesure que les technologies d'intelligence artificielle continuent de progresser, il est probable que la précision et l'efficacité des classificateurs s'améliorent considérablement. À l'avenir, l'application de modèles d'apprentissage profond stimulera encore le développement des techniques de classification, leur permettant de traiter des ensembles de données et des tâches plus complexes.


Le principal avantage des classificateurs est leur capacité à automatiser et à optimiser le traitement des données, mais leurs inconvénients incluent la dépendance aux données d'entraînement et la possibilité de surajustement. Lors du choix d'un classificateur, les utilisateurs doivent tenir compte des caractéristiques des données, de la complexité de la tâche et de l'interprétabilité du modèle.


Lors de l'utilisation de classificateurs, le prétraitement des données, la sélection des caractéristiques et l'évaluation du modèle sont des étapes cruciales. Assurer la qualité et la diversité des données contribuera à améliorer les performances et la fiabilité des modèles de classification.