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AI Glossary

The complete dictionary of Artificial Intelligence

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Algorithme K2

Algorithme d'apprentissage de structure heuristique qui recherche le meilleur réseau bayésien en supposant un ordre prédéfini des nœuds et en maximisant un score bayésien local pour chaque variable.

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Score BIC

Critère d'évaluation des réseaux bayésiens qui combine la vraisemblance des données avec une pénalité pour la complexité du modèle afin d'éviter le surapprentissage.

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Score BDeu

Score bayésien basé sur l'équivalence de Dirichlet uniforme, utilisant des a priori non-informatifs pour évaluer la qualité d'une structure de réseau bayésien.

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Algorithme PC

Algorithme basé sur les contraintes qui découvre la structure du graphe en effectuant des tests d'indépendance conditionnelle pour supprimer progressivement les arêtes.

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Recherche hill-climbing

Méthode d'optimisation locale qui améliore itérativement la structure du réseau en ajoutant, supprimant ou inversant des arêtes pour maximiser un score donné.

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Test de Fisher exact

Test statistique non-paramétrique utilisé pour évaluer l'indépendance conditionnelle entre variables dans les algorithmes d'apprentissage basés sur les contraintes.

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Équivalence Markov

Propriété selon laquelle différentes structures de réseaux bayésiens peuvent représenter les mêmes indépendances conditionnelles, formant des classes d'équivalence.

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Séparation D

Critère graphique pour déterminer l'indépendance conditionnelle dans les réseaux bayésiens en analysant les chemins actifs et bloqués dans le graphe.

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Algorithme GES

Algorithme hybride qui effectue d'abord une recherche forward dans l'espace des classes d'équivalence, puis une recherche backward pour affiner la structure optimale.

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Score MDL

Principe d'évaluation qui minimise la somme de la longueur de description des données et du modèle, favorisant les structures plus simples avec bonne capacité de généralisation.

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Algorithme TAN

Variante des réseaux bayésiens qui étend le modèle Naive Bayes en permettant des dépendances entre variables prédictrices sous forme d'arbre augmenté.

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V-structure

Configuration structurelle de trois nœuds où deux arêtes convergent vers un nœud central (collider), créant des dépendances conditionnelles spécifiques importantes.

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Algorithme MMHC

Algorithme hybride combinant une phase de restriction basée sur les contraintes (MMPC) avec une recherche méta-heuristique pour optimiser la structure finale.

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Score K2

Fonction d'évaluation spécifique utilisée par l'algorithme K2, calculant la probabilité postérieure de la structure en supposant des distributions de Dirichlet comme a priori.

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Algorithme Chow-Liu

Méthode d'apprentissage qui construit un arbre de dépendance optimal en maximisant la vraisemblance, utilisant l'information mutuelle pour sélectionner les arêtes.

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