Carte des éléments d'IA

L'IA est un terme large qui englobe une gamme de technologies en informatique. Quelles sont-elles ?

• Composants principaux : Algorithmes d'apprentissage automatique, Réseaux de neurones, Apprentissage profond, Vision par ordinateur, NLP et plus.

• Gestion des données : Collecte de données, Nettoyage, Stockage, Annotation, Intégration et Sécurité.

• Formation de modèles : Apprentissage supervisé, Apprentissage non supervisé, Apprentissage par renforcement, Apprentissage fédéré et Apprentissage actif.

• Évaluation de modèles : Précision, Précision, Rappel, Score F1, ROC-AUC et Validation croisée.

• Déploiement : TensorFlow Serving, ONNX, Docker, Kubernetes, API REST et Déploiement en périphérie.

• Surveillance et gestion : Détection de dérive, Métriques de performance, MLflow, Airflow et Alertes.

• Sécurité et éthique : Confidentialité des données, Atténuation des biais, Explicabilité, Conformité RGPD et Lignes directrices pour une IA éthique.

• Applications : Classification de texte, Analyse de sentiments, Chatbots, Classification d'images et Systèmes de recommandation.

• Tendances émergentes : GAN, VAE, Informatique en périphérie, ML quantique, Apprentissage fédéré et IA explicative.

• Intégration et apprentissage continu : CI/CD, MLOps, Ré-entraînement automatisé, Surveillance de modèles et Infrastructure en tant que code.

Veuillez noter que la version française est assistée par Ai, des erreurs mineures peuvent donc exister.

Auteur

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