« Inférence » : différence entre les versions
Aucun résumé des modifications |
m (Remplacement de texte : « </small><br> {{Modèle:101}}<br> » par « {{Modèle:101}} ») |
||
Ligne 20 : | Ligne 20 : | ||
[https://www.journaldunet.com/solutions/dsi/1190593-le-vocabulaire-pour-comprendre-l-intelligence-artificielle/ Source : ''JDN, Vocabulaire pour comprendre l'IA.''] | [https://www.journaldunet.com/solutions/dsi/1190593-le-vocabulaire-pour-comprendre-l-intelligence-artificielle/ Source : ''JDN, Vocabulaire pour comprendre l'IA.''] | ||
{{Modèle:101}} | |||
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | [[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | ||
[[Catégorie:101]] | [[Catégorie:101]] |
Dernière version du 21 juillet 2025 à 16:34
Définition
En apprentissage automatique, l’inférence désigne le résultat de l’application d’un modèle déjà entraîné sur des données. Par exemple, en apprentissage supervisé, l’inférence est l’application d’un modèle entraîné à des exemples sans étiquette pour faire des prédictions.
En IA symbolique, l’inférence permet de créer des liens entre les informations afin d’en tirer une assertion, une conclusion ou une hypothèse. Il s’agit d’un processus de déduction qui fait appel à un ensemble de règles se basant sur un système logique.
L’exemple classique est le modus ponens qui correspond à l’implication « si A alors B » et que sachant A vrai (il pleut), on en déduit B (le sol est humide).
Compléments
Comme la logique, l'inférence est à la base de tout raisonnement. Elle fait appel à un ensemble de règles se basant sur un système de références.
Français
inférence
Anglais
inference
Sources
Source : Google, Machine learning glossary
Source : JDN, Vocabulaire pour comprendre l'IA.
101 MOTS DE L' IA
Ce terme est sélectionné pour le livre « Les 101 mots de l'intelligence artificielle »
Contributeurs: Arianne , Evan Brach, Claude Coulombe, Jacques Barolet, Espanol: Jean-Sébastien Zavalone, wiki, Robert Meloche
