Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Deep Learning Recommendation Systems
Systèmes de recommandation utilisant des réseaux de neurones profonds pour modéliser des relations complexes entre utilisateurs et items. Ces systèmes surpassent les méthodes traditionnelles en capturant des interactions non linéaires et des patterns latents dans les données.
Embedding Layers
Couches de réseaux de neurones qui transforment des variables catégorielles éparses en vecteurs denses de faible dimension. Les embeddings capturent les similarités sémantiques entre items et utilisateurs dans un espace vectoriel continu.
Neural Collaborative Filtering
Architecture de réseau neuronal remplaçant les modèles factoriels traditionnels par des réseaux de neurones profonds pour modéliser les interactions utilisateur-item. NCF apprend des fonctions d'interaction complexes au-delà de la simple multiplication matricielle.
Wide & Deep Learning
Architecture hybride combinant un modèle large (régression logistique) pour la mémorisation et un modèle profond (réseau neuronal) pour la généralisation. Cette approche capture efficacement à la fois les patterns explicites et implicites dans les données.
DeepFM (Deep Factorization Machine)
Modèle unifiant les Factorization Machines et les réseaux de neurones pour l'apprentissage de caractéristiques de bas et haut niveau simultanément. DeepFM partage les embeddings entre les composants FM et DNN, optimisant l'efficacité et la performance.
Autoencoders for Recommendations
Réseaux de neurones non supervisés apprenant des représentations compressées des préférences utilisateur pour la recommandation collaborative. Les autoencoders dénoiseurs sont particulièrement efficaces pour gérer les données éparses et bruitées.
Session-based Recommendations
Systèmes de recommandation utilisant des réseaux de neurones récurrents (RNN) pour modéliser les séquences d'interactions dans une session utilisateur. Ces modèles capturent l'intention temporelle et contextuelle sans nécessiter de profil utilisateur historique.
Graph Neural Networks for Recommendations
Approche représentant les systèmes de recommandation comme des graphes hétérogènes avec des nœuds utilisateurs, items et attributs. Les GNNs propagent l'information à travers les structures graphiques pour capturer des relations de haut ordre.
Attention Mechanism in Recommendations
Mécanisme permettant aux modèles de recommandation de pondérer différemment les éléments historiques selon leur pertinence pour la prédiction actuelle. L'attention améliore significativement la performance dans les recommandations séquentielles et contextuelles.
Transformer Models for Recommendations
Architecture basée sur les mécanismes d'attention multi-têtes pour modéliser les dépendances à longue distance dans les séquences de comportement utilisateur. Les Transformers surpassent les RNNs dans la capture de patterns complexes et dynamiques.
Two-Tower Architecture
Modèle dual avec des tours séparées pour encoder les caractéristiques utilisateur et item dans un espace embedding commun. Cette architecture scale efficacement pour des millions d'items grâce au pré-calcul des embeddings items.
Sequential Recommendation Models
Modèles deep learning capturant l'évolution dynamique des préférences utilisateur à travers des séquences temporelles d'interactions. Ces architectures utilisent RNNs, Transformers ou GNNs pour modéliser les dépendances séquentielles.
Deep Cross Network
Architecture spécialement conçue pour apprendre efficacement les interactions croisées explicites de degré arbitraire entre caractéristiques. DCN combine des couches croisées efficientes avec des couches profondes pour la généralisation.
Variational Autoencoders for Recommendations
Modèles génératifs probabilistes apprenant des distributions latentes des préférences utilisateur pour des recommandations robustes. Les VAEs gèrent naturellement l'incertitude et améliorent la diversité des recommandations.
Reinforcement Learning for Recommendations
Approche formulant la recommandation comme un processus de décision markovien optimisant les récompenses à long terme. Les agents RL apprennent des politiques de recommandation adaptatives maximisant l'engagement utilisateur durable.
Multi-task Learning for Recommendations
Paradigme d'apprentissage simultané de multiples objectifs (CTR, CVR, temps de session) pour améliorer la généralisation et l'efficacité. MTL partage des représentations tout en spécialisant des tâches spécifiques.
Cold Start Problem with Deep Learning
Défi adressé par des architectures deep learning utilisant des métadonnées et des réseaux de neurones pour générer des embeddings initiaux. Les modèles de transfert d'apprentissage et les GNNs sur les graphes de contenu sont particulièrement efficaces.
Neural Factorization Machines
Extension des Factorization Machines intégrant des réseaux de neurones pour capturer des interactions non linéaires complexes entre caractéristiques. NFM combine l'efficacité du FM avec la puissance expressive du deep learning.