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Glossaire IA

Données d'entraînement

Les données d'entraînement sont l'ensemble des exemples à partir desquels un modèle IA apprend pendant son entraînement - les informations qu'il étudie pour apprendre à accomplir une tâche.

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Dans ce guide

  1. 1Ce que signifie Données d'entraînement
  2. 2Pourquoi Données d'entraînement compte

Ce que signifie Données d'entraînement

Un modèle IA ne sait rien au départ. Les données d'entraînement sont la matière qu'il étudie pour en apprendre les motifs - et la qualité, la quantité et la diversité de ces données déterminent en grande partie la performance du modèle final.

Si vous vouliez qu'une IA reconnaisse des races de chiens, les données d'entraînement seraient de nombreuses photos de chiens étiquetées. Un modèle entraîné seulement sur des photos de grands chiens aurait du mal avec les petites races, puisque ses données d'entraînement ne les incluaient pas.

Pourquoi Données d'entraînement compte

Les données d'entraînement expliquent à la fois pourquoi l'IA est puissante et pourquoi elle se trompe parfois. Les comprendre aide à avoir des attentes réalistes envers n'importe quel outil IA.

La qualité des données affecte directement la fiabilité d'un outil IA
Des lacunes ou des biais dans les données d'entraînement produisent des lacunes ou des biais dans les résultats
Cela explique pourquoi les modèles IA ont une date limite de connaissances
Le savoir aide à juger quand faire confiance à la réponse d'une IA

Questions fréquentes

Un modèle IA ne connaît que ce qui figurait dans ses données d'entraînement. Si ces données ont été rassemblées jusqu'à une certaine date, le modèle ignorera les événements ou les faits survenus après.

Plus de termes IA

Fine-tuningPoursuivre l'entraînement d'un modèle IA existant sur des exemples supplémentaires et ciblés pour qu'il soit plus performant sur une tâche précise.Modèle de fondationUn grand modèle IA généraliste, entraîné sur des données variées, qui peut être adapté à de nombreuses tâches différentes.TransformerUn type d'architecture de réseau de neurones qui fait tourner les modèles de langage modernes et traite bien les séquences comme le texte.

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