Glosarium AI
Kamus lengkap Kecerdasan Buatan
Règle d'association
Principe de data mining identifiant des relations entre variables dans de grandes bases de données, révélant des patterns de co-occurrence fréquents utilisés pour découvrir des corrélations significatives.
Ensemble de règles
Collection structurée de règles logiques qui travaillent conjointement pour modéliser un système complexe, permettant une représentation compréhensible du comportement d'un modèle d'IA.
Règle if-then
Structure logique fondamentale exprimant une condition (prémisse) et sa conséquence (conclusion), formant la base de nombreux systèmes experts et modèles interprétables en IA.
Règle de classification
Directive algorithmique assignant une observation à une classe prédéfinie basée sur des caractéristiques spécifiques, utilisée pour rendre les modèles de classification transparents et auditables.
Algorithmes rule-based
Approches computationnelles suivant des instructions prédéfinies et déterministes pour résoudre des problèmes, offrant une prévisibilité totale mais une flexibilité limitée face aux données nouvelles.
Machine learning symbolique
Paradigme d'apprentissage automatique combinant raisonnement symbolique et apprentissage statistique, générant des connaissances explicites sous forme de règles interprétables plutôt que de poids numériques.
Interprétation par règles
Méthodologie d'explicabilité transformant les prédictions d'un modèle complexe en ensembles de règles compréhensibles, facilitant l'audit et la validation des décisions automatisées.
Règles de production
Formalisme de représentation des connaissances sous forme de couples condition-action, largement utilisé dans les systèmes experts pour modéliser des processus décisionnels complexes.
Extraction automatique de règles
Technique algorithmique découverte automatiquement des règles logiques à partir de données brutes sans intervention humaine, optimisant le compromis entre performance et interprétabilité.
Règles logiques
Formalismes mathématiques exprimant des relations logiques entre propositions, servant de fondement aux systèmes de raisonnement automatique et à l'explicabilité des modèles d'IA.
Apprentissage par règles
Paradigme d'apprentissage automatique où la connaissance acquise est représentée explicitement sous forme de règles, facilitant l'interprétation humaine et la maintenance des modèles.
Règles optimisées
Ensemble de règles raffinées algorithmiquement pour maximiser un compromis prédéfini entre performance prédictive, simplicité et interprétabilité, souvent via des techniques de pruning et de sélection.
Règles explicatives
Directives générées pour justifier spécifiquement une prédiction individuelle, reliant les caractéristiques d'entrée à la sortie du modèle à travers un raisonnement logique compréhensible.
Règles comportementales
Modèles de régularités découvertes dans les données séquentielles ou temporelles, décrivant comment les états d'un système évoluent dans le temps sous certaines conditions.