Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Zero-Shot Learning (ZSL)
Paradigme d'apprentissage automatique où le modèle reconnaît des classes jamais vues lors de l'entraînement en utilisant des informations sémantiques auxiliaires comme des descriptions textuelles ou des attributs.
Décomposition Sémantique
Processus de décomposition des classes complexes en attributs fondamentaux et partagés, facilitant la généralisation à de nouvelles classes par composition de ces éléments atomiques.
Espace d'Attributs
Espace vectoriel de haute dimension où chaque dimension représente un attribut sémantique spécifique, servant de domaine commun pour les classes vues et jamais vues.
Embedding Sémantique
Représentation vectorielle dense qui capture les relations sémantiques entre les concepts, permettant la mesure de similarité et le transfert de connaissances entre classes.
Mapping Attribut-Classe
Fonction apprenant la correspondance entre les représentations d'attributs et les classes, essentielle pour la classification dans les scénarios zero-shot.
Inférence par Attributs
Processus de reconnaissance où le modèle détecte d'abord les attributs présents dans une instance, puis infère la classe probable basée sur ces observations.
Base de Connaissances Sémantiques
Structure contenant des relations sémantiques entre les concepts et attributs, exploitée comme source externe de connaissances pour le zero-shot learning.
Biais de Projection Sémantique
Phénomène où les modèles ZSL tendent à prédire préférentiellement les classes vues lors de l'entraînement, même dans des scénarios généralisés zero-shot.
Generalized Zero-Shot Learning (GZSL)
Extension du ZSL où le modèle doit classifier simultanément des classes vues et jamais vues, reflétant mieux les scénarios réels d'application.