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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 la Modélisation de Séquence

La modélisation de séquence est une méthode utilisée pour prédire des valeurs futures en apprenant des motifs dans des données temporelles ou spatiales. Elle est largement appliquée dans l'apprentissage automatique et la science des données pour traiter des données de séries temporelles, telles que la prévision des prix des actions, le traitement du langage naturel (NLP) et la reconnaissance vocale.


L'importance de la modélisation de séquence réside dans sa capacité à traiter des données dynamiques, fournissant un soutien à la prise de décision. Dans le secteur financier, elle aide les investisseurs à prédire les tendances du marché ; dans le domaine de la santé, elle peut prédire la progression des maladies ; dans l'analyse des médias sociaux, elle prédit le comportement des utilisateurs.


La modélisation de séquence implique généralement divers algorithmes, y compris les réseaux de neurones récurrents (RNN), les réseaux de mémoire à long et court terme (LSTM) et les unités récurrentes à portes (GRU). Ces modèles peuvent capturer les dépendances temporelles dans les données séquentielles, permettant des prévisions plus précises.


Par exemple, dans le traitement du langage naturel, la modélisation de séquence est utilisée pour la traduction de langues et la génération de texte. Dans la reconnaissance vocale, elle aide les systèmes à comprendre des signaux vocaux continus. De plus, la modélisation de séquence est également appliquée aux prévisions météorologiques et à la planification de la production.


Avec les avancées dans l'apprentissage profond et la puissance de calcul, les applications de la modélisation de séquence continueront de s'élargir. Les technologies émergentes telles que les réseaux de neurones graphiques (GNN) et les mécanismes d'auto-attention (comme les Transformers) stimuleront le développement de la modélisation de séquence, améliorant encore les performances du modèle.


Bien que la modélisation de séquence ait de fortes capacités d'apprentissage et de prévision, en particulier lorsqu'il s'agit de traiter des motifs complexes, les inconvénients incluent une forte demande en données, ce qui peut rendre le processus d'apprentissage très long, et la complexité du modèle qui peut conduire à un surajustement.


Lors de la mise en œuvre de la modélisation de séquence, il est important de prêter attention à la prétraitement des données, à la sélection des caractéristiques et à l'évaluation des modèles. De plus, maintenir la transparence et l'interprétabilité des résultats du modèle est également crucial.

Qu'est-ce que la Modélisation de Séquence - Glossaire