Constraint Logic Programming Constraint Logic Programming, ou CLP, est un paradigme de programmation qui étend la programmation logique en y intégrant les concepts et les mécanismes de la programmation par contraintes. Il combine la puissance déclarative de la programmation logique, principalement incarnée par des langages ...
Read moreAutomatic Speech Recognition (ASR) L’Automatic Speech Recognition (ASR), ou reconnaissance automatique de la parole, est une technologie interdisciplinaire relevant de l’informatique, de la linguistique computationnelle et de l’ingénierie acoustique. Son objectif principal est de permettre aux ordinateurs et autres dispositifs de convertir la parole humaine, ...
Read moreCloud Deployment Le terme Cloud Deployment, ou déploiement dans le nuage, désigne l’ensemble des processus, actions et technologies impliqués dans la mise à disposition et l’exécution d’applications logicielles, de services ou de ressources informatiques sur une infrastructure de cloud computing. Il s’agit de l’acte de ...
Read moreLa satisfaction de contraintes (Constraint Satisfaction) est un paradigme fondamental de l’intelligence artificielle et de l’informatique, qui se concentre sur l’identification d’un état ou d’une configuration satisfaisant un ensemble de conditions ou de limitations prédéfinies. Plus formellement, il s’agit du processus de recherche d’une solution ...
Read moreClassification et tri de textes La classification et le tri de textes désignent un ensemble de processus algorithmiques et de techniques relevant du traitement automatique du langage naturel (TALN) et de l’apprentissage automatique, visant à assigner des documents textuels à des catégories prédéfinies ou à ...
Read moreConditional Use Accuracy Equality La Conditional Use Accuracy Equality (CUAE), ou Égalité d’Exactitude en Usage Conditionnel, est un critère d’équité algorithmique. Elle stipule qu’un modèle prédictif doit atteindre des niveaux d’exactitude (accuracy) équivalents ou statistiquement indiscernables pour différents sous-groupes d’une population, lorsque cette exactitude est ...
Read moreModèle de Classification Un modèle de classification est un type d’algorithme utilisé en apprentissage automatique et en statistique dont l’objectif principal est d’assigner une étiquette de catégorie prédéfinie à une nouvelle observation, sur la base de l’analyse d’un ensemble de données d’entraînement contenant des observations ...
Read moreUn intervalle de confiance, en statistiques, est une plage de valeurs, dérivée des données d’un échantillon, qui est susceptible de contenir la valeur d’un paramètre de population inconnu avec un certain degré de confiance. Contrairement à une estimation ponctuelle qui fournit une unique valeur comme ...
Read moreLe terme « Classifiers » désigne, dans son acception la plus courante en informatique et en intelligence artificielle, des algorithmes ou des modèles mathématiques capables d’assigner une catégorie, ou classe, prédéfinie à une nouvelle observation ou instance, sur la base de ses caractéristiques mesurables. Un classifieur apprend ...
Read moreUne « Confidence Metric », ou métrique de confiance en français, est une mesure quantitative conçue pour évaluer le degré de certitude ou de fiabilité associé à une sortie spécifique produite par un système algorithmique, un modèle statistique ou un processus décisionnel. Cette sortie peut prendre diverses ...
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