Glossary

0-9

2-stage detector 9-layer network 5G + AI 0-shot learning 6DoF pose estimation 3D convolution 8-bit quantization 7D representation 1-shot learning 4D data

A

Algorithm Autoencoder AGI / Artificial General Intelligence Attention Artificial Intelligence (AI)

B

BERT Batch Normalization Backpropagation Bias Boosting

C

Chatbot Classifier / Classification CNN / Convolutional Neural Network Cross-Validation Clustering

D

Deterministic Model Discriminative Model Deepfake Data Augmentation Deep Learning

E

Epoch Encoder Ensemble Learning Embedding Explainable AI (XAI)

F

Foundation Model Feature Extraction Fusion / Multimodal Fusion Forward Propagation Fine-tuning

G

GAN / Generative Adversarial Network Generative AI Gradient Descent Grounding Graph Neural Network (GNN)

H

Hyperparameter Hidden Layer Hallucination Heuristic Hierarchical Model

I

Instance / Sample Instruction tuning Intelligence Amplification / Augmentation Interpretability Imbalanced Data

J

JAX Joint Embedding JSONL / JSON-lines Juxtaposition Jittering

K

Knowledge Distillation KL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means Clustering K-Shot Learning Kernel Trick

L

Large Language Model (LLM)Latent Variable Loss Function Learning Rate LSTM / Long Short-Term Memory

M

Model Machine Learning (ML)Meta-learning Multi-head Attention Multimodal / Multimodality

N

Neural Network Novelty Detection / Anomaly Detection NLP / Natural Language Processing NLU / Natural Language Understanding Normalization

O

Optimizer Online Learning Objective Function Overfitting One-hot Encoding

P

Parameter Prompt Policy / Reinforcement Learning Policy Pooling Pretraining

Q

Query Quality Estimation Quantization Q-learning Queue / Buffer

R

Representation Learning Reinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)Regularization RNN / Recurrent Neural Network

S

Self-Supervised Learning Supervised Learning Sampling Sequence Modeling Softmax

T

Tokenizer Transfer Learning Transformer Tuning / Hyperparameter Tuning Training Data

U

Unsupervised Learning Uncertainty Estimation Underfitting Universal Approximation Theorem U-Net

V

Variational Autoencoder (VAE)Vector Embedding Validation Set Vanishing / Exploding Gradient Vision Transformer (ViT)

W

Weak Supervision Weight Decay Whitening / Whitening Transformation Word Embedding Workflow

X

X-axis / feature axis XOR problem XAI / Explainable AI XLM XLNet

Y

Y-axis / feature axis Yield (model yield / throughput)Yoga of AI Y-transform / YUV YAGNI (You Aren't Gonna Need It)

Z

Zero-shot Learning / Zero-shot inference Zero-centric / Zero-bias initialization Z-score Normalization Zygosity in augmentation Zero-gradient phenomenon

Qu'est-ce qu'un Réseau de Neurones

Un réseau de neurones est un modèle informatique inspiré de la manière dont les réseaux neuronaux biologiques traitent les informations. Il est composé de groupes interconnectés de neurones artificiels qui travaillent ensemble pour analyser différents types de données.

La structure fondamentale d'un réseau de neurones comprend une couche d'entrée, une ou plusieurs couches cachées et une couche de sortie. Chaque neurone de ces couches reçoit des entrées de la couche précédente, les traite et passe sa sortie à la couche suivante. Cette architecture permet aux réseaux de neurones d'apprendre des motifs et des relations complexes dans les données.

Les réseaux de neurones sont largement utilisés dans des applications telles que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et la conduite autonome. Ils ont révolutionné ces domaines en permettant aux ordinateurs d'atteindre des performances équivalentes à celles des humains dans des tâches jugées auparavant trop complexes pour les machines.

Cependant, ils présentent des défis, comme la nécessité de grandes quantités de données étiquetées pour l'entraînement et leur nature computationnelle intensive. De plus, leur processus de prise de décision peut être opaque, soulevant des préoccupations concernant la responsabilité et le biais.

L'avenir des réseaux de neurones pourrait impliquer des algorithmes plus efficaces nécessitant moins de données, une plus grande transparence dans la prise de décision et des intégrations potentielles avec des technologies émergentes telles que l'informatique quantique.