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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 Modèle Déterministe

Un modèle déterministe est une représentation mathématique où le résultat est prédéterminé par les conditions d'entrée, sans influence de facteurs aléatoires. Ces modèles sont largement utilisés dans divers domaines, notamment la science, l'ingénierie et l'économie.


Le fonctionnement des modèles déterministes repose sur des équations mathématiques ou des algorithmes clairs. En entrant des conditions initiales spécifiques, le modèle peut générer de manière cohérente la même sortie. Contrairement aux modèles stochastiques, les modèles déterministes ne tiennent pas compte des variables aléatoires, ce qui conduit à des résultats cohérents dans des conditions identiques.


Les applications typiques comprennent la météorologie, où les prévisions météorologiques utilisent des modèles déterministes pour prédire les conditions climatiques futures. Par exemple, les modèles de prévision météorologique numérique utilisent des équations de la physique atmosphérique pour simuler les changements climatiques. De plus, l'analyse structurelle en ingénierie s'appuie souvent sur des modèles déterministes pour évaluer la stabilité des bâtiments.


Un avantage majeur des modèles déterministes est leur grande précision et répétabilité, adaptés à des applications nécessitant une fiabilité élevée. Cependant, leur limite réside dans leur incapacité à traiter les incertitudes dans des systèmes complexes, ce qui peut entraîner des écarts dans les prévisions du modèle dans des environnements réels.


À l'avenir, à mesure que les capacités de calcul et la science des données évolueront, on s'attend à ce que les modèles déterministes s'intègrent à d'autres types de modèles, tels que les modèles stochastiques et d'apprentissage automatique, formant des systèmes de prévision plus complets. Cette combinaison contribuera à fournir des solutions plus précises pour résoudre des problèmes complexes du monde réel.


Lors de l'utilisation de modèles déterministes, il est important de prendre conscience de la précision et de la portée des paramètres du modèle. De plus, il est crucial de reconnaître les limitations du modèle pour éviter une dépendance excessive aux résultats du modèle lors de la prise de décisions.