Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Platt Scaling
Technique de calibration paramétrique utilisant une régression logistique sur les scores du modèle pour ajuster les probabilités prédites.
Isotonic Regression
Méthode de calibration non-paramétrique qui ajuste une fonction monotone piecewise-constante pour calibrer les prédictions.
Temperature Scaling
Technique simple de calibration qui ajuste un paramètre de température dans la fonction softmax pour améliorer la calibration des réseaux de neurones.
Brier Score
Métrique d'évaluation qui mesure la moyenne des carrés des différences entre probabilités prédites et résultats réels pour évaluer la calibration.
Reliability Diagram
Outil de visualisation qui compare les probabilités prédites aux fréquences observées dans des bins pour diagnostiquer la calibration.
Expected Calibration Error (ECE)
Mesure quantitative qui calcule l'erreur moyenne de calibration pondérée par la distribution des prédictions du modèle.
Bayesian Calibration
Approche bayésienne qui utilise des distributions a priori pour estimer l'incertitude et calibrer les prédictions probabilistes.
Venn-Abers Calibration
Méthode de calibration probabiliste qui garantit des prédictions valides même sous des hypothèses faibles sur la distribution des données.
Conformal Prediction
Framework statistique qui fournit des ensembles de prédictions avec garantie de couverture, complémentaire à la calibration des probabilités.
Multi-class Calibration
Extension des techniques de calibration au cas multi-classe où l'alignement doit être maintenu sur l'ensemble des classes.
Calibration for Imbalanced Data
Techniques spécialisées pour calibrer les modèles sur des ensembles de données déséquilibrés où les fréquences de classes varient considérablement.
Post-hoc Calibration
Méthodes appliquées après l'entraînement complet du modèle pour ajuster les probabilités sans modifier les performances de prédiction.