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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 l'Estimation d'Incertitude

L'Estimation d'Incertitude est une technique utilisée en statistique, en apprentissage automatique et en science de la décision pour évaluer l'incertitude des prévisions de modèles ou des résultats de décisions. Son importance réside dans le fait que comprendre l'incertitude des prévisions peut aider les décideurs à évaluer les risques et à formuler des stratégies plus efficacement.


Dans l'apprentissage automatique, en particulier dans l'apprentissage profond, les modèles produisent généralement une sortie déterministe qui ne reflète pas toujours la complexité du monde réel. Grâce à l'estimation d'incertitude, les chercheurs peuvent évaluer les niveaux de confiance des prévisions du modèle. Par exemple, dans l'analyse d'images médicales, un modèle peut fournir différents niveaux de confiance pour le diagnostic de certaines lésions, et comprendre ces niveaux peut aider les médecins à prendre des décisions plus éclairées.


Il existe plusieurs méthodes pour l'estimation d'incertitude, notamment les méthodes bayésiennes, les ensembles de modèles et les méthodes de Monte Carlo. Chaque méthode a ses propres avantages et inconvénients ; par exemple, les méthodes bayésiennes ont tendance à être plus précises mais coûteuses en termes de calcul, tandis que les ensembles de modèles peuvent améliorer la précision mais peuvent également conduire à un surajustement.


En regardant vers l'avenir, l'importance de l'estimation d'incertitude continuera de croître avec l'application généralisée de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. Les chercheurs explorent des algorithmes plus efficaces pour améliorer la précision et la rapidité de l'estimation d'incertitude afin de traiter des données et des modèles de plus en plus complexes.


Lors de la réalisation de l'estimation d'incertitude, plusieurs considérations doivent être prises en compte : d'abord, choisir le modèle et l'algorithme appropriés ; ensuite, la qualité et la quantité des données affecteront directement les résultats ; enfin, les décideurs doivent comprendre la signification des sorties du modèle pour prendre des décisions efficaces.