Glossaire IA

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Décomposition en Valeurs Singulières (SVD)

Méthode fondamentale de factorisation matricielle décomposant une matrice en trois matrices orthogonales pour réduire la dimensionnalité.

16 termes

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Factorisation de Matrices Non-Négative (NMF)

Technique de décomposition où tous les éléments des matrices facteurs sont contraints à être non-négatifs, idéale pour l'interprétabilité.

17 termes

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Factorisation de Matrices Probabiliste (PMF)

Approche bayésienne de la factorisation modélisant les données avec des distributions probabilistes pour gérer l'incertitude.

10 termes

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Factorisation de Matrices Tensorielle

Extension de la factorisation matricielle aux tenseurs multidimensionnels pour analyser des données avec plus de deux dimensions.

20 termes

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Factorisation de Matrices avec Régularisation

Incorporation de termes de régularisation (L1, L2) pour prévenir le surapprentissage et améliorer la généralisation du modèle.

12 termes

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Factorisation de Matrices en Ligne

Algorithmes adaptatifs mettant à jour les facteurs matriciels en temps réel avec l'arrivée de nouvelles données.

14 termes

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Factorisation de Matrices Distribuée

Approches parallélisées pour factoriser des matrices massives sur des systèmes distribués comme Spark ou Hadoop.

16 termes

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Factorisation de Matrices pour Données Manquantes

Techniques spécialisées dans la complétion de matrices avec nombreuses valeurs manquantes, typique des systèmes de recommandation.

9 termes

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Factorisation de Matrices Robuste

Méthodes résistantes aux valeurs aberrantes et aux bruits dans les données initiales pour une décomposition plus stable.

15 termes

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Factorisation de Matrices avec Contraintes

Incorporation de contraintes spécifiques (spatiales, temporelles, sémantiques) pour guider la factorisation selon le domaine d'application.

17 termes

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Factorisation de Matrices Hiérarchique

Approches multi-niveaux capturant des structures hiérarchiques dans les données pour une représentation plus riche.

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Factorisation de Matrices pour Séries Temporelles

Techniques adaptées pour décomposer des données temporelles en tendances, saisonnalités et composantes latentes.

14 termes