Terme IA

Les réseaux de neurones artificiels sont simplement des systèmes inspirés du fonctionnement des neurones biologiques. Le plus célèbre d’entre eux est le perceptron multicouche (écrit également multi-couches), un système artificiel capable d’apprendre par… l’expérience ! Introduit en 1957 par Franck Rosenblatt, il n’est véritablement utilisé que depuis 1982 après son perfectionnement. Grâce à la puissance de calcul des années 2000, le perceptron s’est largement démocratisé et est de plus en plus utilisé.

API signifie "Application Programming Interface" (Interface de Programmation d'Application). En termes simples, une API est un ensemble de règles et de définitions qui permet à des logiciels ou applications de communiquer entre eux.

C'est un ensemble normalisé de classes, de méthodes, de fonctions et de constantes qui sert de façade par laquelle un logiciel offre des services à d'autres logiciels. 

Le plus souvent, une interface de programmation est mise en œuvre par une bibliothèque logicielle qui fournit une solution à un problème informatique en faisant abstraction de son fonctionnement.

La description de l'interface de programmation spécifie comment des clients peuvent interagir avec un logiciel en mettant l'accent sur les fonctionnalités offertes par le logiciel et en cachant les détails de son fonctionnement.

Source  Interface de programmation — Wikipédia (wikipedia.org)

L'apprentissage supervisé est une technique d'apprentissage automatique où un modèle est entraîné sur un ensemble de données étiquetées. En d'autres termes, chaque exemple de l'ensemble de données d'entraînement est associé à une étiquette ou une réponse correcte. L'objectif est que le modèle apprenne à faire des prédictions ou à classifier de nouvelles données en fonction des exemples qu'il a déjà vus.

Par exemple, dans un problème de classification d'images, un modèle d'apprentissage supervisé pourrait être entraîné sur des images d'animaux (comme des chats et des chiens) avec des étiquettes correspondantes. Après l'entraînement, le modèle devrait être capable de classer correctement de nouvelles images d'animaux en fonction des catégories apprises.

Un arbre de décision est un outil d'aide à la décision représentant un ensemble de choix sous la forme graphique d'un arbre. Les différentes décisions possibles sont situées aux extrémités des branches, et sont atteintes en fonction de décisions prises à chaque étape.

Sources : Wikipédia

Un processus autorégressif est un modèle de régression pour séries temporelles dans lequel la série est expliquée par ses valeurs passées plutôt que par d'autres variables.

Sources : Wikipédia

L’apprentissage autosupervisé est un type d’entraînement dans lequel l’objectif est automatiquement calculé à partir des entrées du modèle. 

Cela signifie que les humains ne sont pas nécessaires pour étiqueter les données.

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Un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel. Leur fonctionnement est inspiré par les processus biologiques, ils consistent en un empilage multicouche de perceptrons, dont le but est de prétraiter de petites quantités d'informations. Les réseaux neuronaux convolutifs ont de larges applications dans la reconnaissance d'image et vidéo.
Sources Wikipédia

Le "Chain of Thought" (Chaîne de pensée, en français) prompting est une technique utilisée avec les modèles de langage pour résoudre des problèmes complexes ou des questions en plusieurs étapes, en décomposant le processus de réflexion en une série d'étapes explicites. Cela aide le modèle à suivre et à résoudre chaque partie du problème de manière séquentielle, facilitant ainsi la compréhension et la résolution du problème dans son ensemble.