Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Classification d'images
Tâche de vision par ordinateur consistant à assigner une étiquette prédéfinie à une image entière selon son contenu principal, en utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique.
Réseau de neurones convolutifs
Architecture de deep learning spécialisée dans le traitement d'images, utilisant des couches de convolution pour extraire automatiquement des caractéristiques hiérarchiques.
Convolution
Opération mathématique appliquant un filtre (kernel) sur une image pour détecter des motifs spécifiques comme les contours, textures ou formes.
Pooling
Opération de réduction dimensionnelle qui échantillonne les caractéristiques extraites, permettant de réduire la complexité computationnelle tout en préservant l'information essentielle.
Softmax
Fonction d'activation de sortie convertissant les logits en distribution de probabilités sur les classes, assurant que la somme des probabilités égale 1.
Matrice de confusion
Tableau d'évaluation des performances montrant les prédictions correctes et incorrectes du modèle pour chaque classe, permettant d'identifier les erreurs systématiques.
One-hot encoding
Représentation vectorielle des étiquettes de classe où chaque vecteur contient un seul élément égal à 1 et tous les autres égaux à 0.
Architecture ResNet
Famille de réseaux de neurones profonds utilisant des connexions résiduelles pour permettre l'entraînement de réseaux très profonds sans dégradation des performances.
Couches entièrement connectées
Dernières couches d'un CNN où chaque neurone est connecté à tous les neurones de la couche précédente pour combiner les caractéristiques extraites en prédictions finales.
Cross-entropy loss
Fonction de perte standard pour les problèmes de classification multi-classe mesurant la divergence entre les probabilités prédites et les étiquettes réelles.
Stratified sampling
Méthode d'échantillonnage préservant la distribution des classes lors de la division du dataset en ensembles d'entraînement, validation et test.
Grad-CAM
Technique de visualisation générant des cartes de chaleur pour interpréter les décisions du CNN en identifiant les régions de l'image influençant la classification.
Top-k accuracy
Métrique de performance considérant une prédiction correcte si l'étiquette réelle apparaît parmi les k prédictions les plus probables du modèle.