Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Factorisation de Matrices avec Contraintes de Régularisation
Technique de décomposition matricielle intégrant des termes de pénalité pour contrôler la complexité du modèle et éviter le surapprentissage, en imposant des contraintes sur les facteurs latents.
Factorisation de Matrices Guidée par la Sémantique
Approche de factorisation où les contraintes sémantiques, issues de connaissances externes comme des ontologies ou des plongements lexicaux, sont incorporées pour aligner les facteurs latents avec des concepts du domaine.
Factorisation de Matrices Spatio-Temporelle
Méthode de décomposition matricielle qui intègre simultanément des contraintes spatiales et temporelles pour capturer la dynamique des données évoluant dans l'espace et le temps, comme les séries géolocalisées.
Factorisation de Matrices avec Contraintes de Non-Négativité (NMF)
Algorithme de factorisation contraignant les matrices de facteurs à contenir uniquement des éléments positifs, permettant une interprétation additive des composantes, utile en traitement d'images et de textes.
Factorisation de Matrices avec Contraintes de Parcimonie
Technique imposant une structure parcimonieuse (creuse) aux matrices de facteurs, favorisant la sélection de caractéristiques pertinentes et améliorant l'interprétabilité du modèle dans des données de haute dimensionnalité.
Factorisation de Matrices avec Contraintes de Lissage Temporel
Approche intégrant des contraintes pour assurer la cohérence temporelle des facteurs latents entre des pas de temps successifs, réduisant le bruit et capturant les tendances évolutives dans les données chronologiques.
Factorisation de Matrices avec Contraintes de Cohérence Spatiale
Méthode qui impose que les facteurs latents pour des entités spatialement proches soient similaires, exploitant l'autocorrélation spatiale pour améliorer la prédiction dans des données géoréférencées.
Factorisation de Matrices avec Contraintes de Graphe
Technique de décomposition où les relations entre entités, modélisées par un graphe, sont utilisées comme contraintes pour régulariser les facteurs latents, préservant la structure de voisinage dans l'espace latent.
Factorisation de Matrices Tensorielle avec Contraintes
Extension de la factorisation matricielle aux tenseurs (tableaux multi-dimensionnels) où des contraintes spécifiques à chaque mode (dimension) sont appliquées pour capturer des structures complexes dans les données multi-axes.
Factorisation de Matrices avec Contraintes d'Orthogonalité
Méthode imposant l'orthogonalité entre les vecteurs de facteurs latents, garantissant l'indépendance des composantes extraites et facilitant l'interprétation, similaire à l'Analyse en Composantes Principales.
Factorisation de Matrices avec Contraintes de Borne
Approche qui limite les valeurs des facteurs latents dans un intervalle prédéfini, utilisée pour garantir la stabilité numérique ou pour respecter des contraintes physiques du problème modélisé.
Factorisation de Matrices avec Contraintes de Monotonie
Technique imposant une relation d'ordre monotone sur les facteurs latents, essentielle pour modéliser des phénomènes où les variables évoluent de manière prévisible (ex: croissance, décroissance).
Factorisation de Matrices avec Contraintes de Rang Fixe
Algorithme de décomposition où le rang des matrices de facteurs est prédéterminé, contrôlant explicitement la dimensionnalité de l'espace latent pour une meilleure généralisation et interprétabilité.
Factorisation de Matrices avec Contraintes de Diversité
Méthode introduisant des contraintes pour maximiser la diversité entre les facteurs latents, évitant la redondance et favorisant la découverte de patterns multiples et distincts dans les données.
Factorisation de Matrices avec Contraintes de Convexité
Approche où les contraintes imposent une structure convexe à l'ensemble des solutions admissibles, garantissant l'existence d'un optimum global et facilitant l'optimisation du modèle.
Factorisation de Matrices avec Contraintes d'Équité (Fairness)
Technique intégrant des contraintes algorithmiques pour atténuer les biais et garantir des prédictions équitables entre différents groupes démographiques, un enjeu éthique majeur en IA.
Factorisation de Matrices avec Contraintes de Causalité
Méthode avancée incorporant des contraintes dérivées de modèles de causalité pour s'assurer que les relations capturées dans les facteurs latents respectent une structure de cause à effet connue.