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soning : Processus qui utilise des données probantes et des ensembles de données pour atteindre des objectifs précis. Cela ne devrait pas différer de manière significative de la programmation normale, car il fonctionne sur des ensembles de données existants au lieu de les construire. Le processus de collecte et d’agrégation des données est appelé Data Mining et la pensée inductive utilise les ensembles de données générés par le Data Mining.
Apprentissage machine : Un autre des termes effrayants utilisés dans l’intelligence artificielle se réfère aux machines qui agissent sans être alimentées par des programmes pour exécuter des tâches. L’apprentissage machine est ajouté et s’améliore avec l’augmentation de la durée de vie du système. Il utilise les résultats obtenus dans le passé pour agir en fonction des objectifs actuels.
NLP – Natural Speech Processing : Autre terme populaire en intelligence artificielle, le traitement naturel de la parole, basé sur la reconnaissance vocale ou la saisie gestuelle. Il s’agit de comprendre le langage humain en tant que commandes. Plus vous interagissez avec la machine via NLP, mieux vous comprendrez et traiterez vos commandes.
Crop : Le processus de nettoyage du code afin d’éliminer les solutions indésirables. Mais avec la réduction du code (trimming), le nombre de décisions qui peuvent être prises par les machines est limité.
IA forte : se réfère fortement au domaine de l’intelligence artificielle, qui vise à donner des pouvoirs de cerveau aux machines d’IA ; en fait, il s’efforce de rendre les machines aussi intelligentes que les humains
.
Faible IA : La plupart des systèmes d’IA sur le marché aujourd’hui sont de faibles IA (intelligence artificielle). Les machines à IA faibles peuvent encore prendre leurs propres décisions sur la base d’arguments et d’ensembles de données passées.
Selon moi, ce sont les termes les plus importants de l’intelligence artificielle.
Lire : Faits et mythes de l’intelligence artificielle : IA faible, IA forte et Super IA.
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