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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 que le NLP / Traitement du Langage Naturel?

Le Traitement du Langage Naturel (NLP) est un domaine vital en informatique et en intelligence artificielle qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et les langues humaines. Son objectif est de permettre aux ordinateurs de comprendre, d'interpréter et de générer efficacement le langage humain. Les applications du NLP sont variées, y compris la traduction automatique, l'analyse des sentiments, la classification de textes et la reconnaissance vocale.


L'histoire du NLP remonte aux années 1950, et avec les progrès technologiques—en particulier l'émergence de l'apprentissage profond—le NLP a fait des progrès significatifs. Le NLP moderne dépend de grands corpus et d'une puissance de calcul importante pour améliorer la précision et l'efficacité du traitement du langage.


Le NLP fonctionne généralement par plusieurs étapes : prétraitement du texte (comme la suppression de la ponctuation et la tokenisation), extraction de caractéristiques (comme le modèle de sac de mots et le TF-IDF), formation de modèles (en utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique) et enfin, prédictions ou génération de résultats. À mesure que la technologie avance, l'entraînement des systèmes NLP dépend de plus en plus de vastes ensembles de données et d'architectures complexes de réseaux neuronaux.


Les scénarios typiques pour le NLP incluent le service client intelligent, les assistants vocaux et l'analyse des médias sociaux. À l'avenir, à mesure que l'IA continue d'évoluer, le NLP pourrait jouer un rôle plus significatif dans des domaines comme l'éducation, la santé et le droit. Cependant, le NLP fait également face à des défis, comme la diversité et la complexité des langues et la difficulté de compréhension du contexte.


Les avantages du NLP incluent des améliorations significatives de l'efficacité du traitement des informations et une réduction de l'intervention humaine, tout en aidant les entreprises à obtenir des informations sur les émotions et les besoins des utilisateurs. Cependant, les inconvénients comprennent la nécessité de grandes quantités de données pour former des systèmes NLP et la possibilité de biais et de malentendus.


Lors de l'utilisation du NLP, plusieurs considérations doivent être prises en compte : d'abord, garantir la diversité et la représentativité des données pour minimiser les biais du modèle ; ensuite, surveiller et optimiser continuellement les performances du modèle pour s'adapter aux changements de langue et aux besoins des utilisateurs.