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Gestion des risques liés aux modèles Dérive de modèle AutoML Sélection du modèle Apprentissage fédéré Machine learning distribué Pile d’IA Aperçu Compréhension du langage naturel Aperçu Analyse des sentiments Traduction automatique Aperçu Recherche d’information Extraction d’informations Modélisation thématique Analyse sémantique latente Allocation de Dirichlet latente Reconnaissance des entités nommées Prolongements lexicaux Sac de mots Recherche intelligente Reconnaissance vocale Racinisation et lemmatisation Synthèse de texte IA conversationnelle Analyse conversationnelle Génération automatique de texte en langage naturel Aperçu Classification des images Détection d’objets Segmentation d’instances Segmentation sémantique Reconnaissance optique de caractères Reconnaissance d’images Inspection visuelle Dave Bergmann machine learning réseaux neuronaux intelligences artificielles (IA)la vision par ordinateur IA algorithmes de machine learning poids et les biais du modèle entraînement des modèles apprentissage supervisé données étiquetées classification.données d’entraînement d’apprentissage auto-supervisé l’apprentissage non supervisé modèles de fondation data scientists GPU l’entraînement l’inférence circuits neuronaux l’ingénierie des caractéristiques fonction d’activation mélange d’experts réseaux neuronaux convolutifs hyperparamètres paramètres du modèle grand modèle de langage (LLM)machine Boltzmann restreinte (RBN)l’inférence plongement vectoriel classification approfondie fonction softmax rétropropagation la descente de gradient fonction de perte « vérité terrain »règle de la chaîne de calcul descente de gradient.réglage fin modèle pré-entraîné bibliothèques de machine learning PyTorch Python Les réseaux neuronaux convolutifs (CNN)vision par ordinateur détection d’objets reconnaissance d’images segmentation des images sur-ajuster convolution Les réseaux neuronaux récurrents (RNN)reconnaissance vocale traitement automatique du langage naturel (NLP).auto-encodeurs l’apprentissage auto-supervisé l’espace latent la réduction de la dimensionnalité l’extraction de caractéristiques les auto-encodeurs variationnels (VAE),modèle génératif modèles de transformers « Attention is all you Need » (PDF),mécanisme d’auto-attention traduction automatique bases de données relationnelles chatbots l’analyse des sentiments séries temporelles.modèles Mamba modèles d’espace d’état réseaux antagonistes génératifs (GAN)modèles de diffusion IA générative Les réseaux de neurones graphiques (GNNs)Regardez tous les épisodes de Mixture of Experts eBook Science des données et MLOps pour les responsables des données Unissez vos forces à celles d’autres responsables pour promouvoir les trois piliers essentiels du MLOps et d’une IA digne de confiance : confiance dans les données, confiance dans les modèles et confiance dans les processus. Lire l’eBook Formation Renforcez votre expertise en matière de ML Apprenez des concepts fondamentaux et développez vos compétences grâce à des ateliers pratiques, à des cours, à des projets guidés, à des essais et à d’autres ressources. Découvrir les cours de ML eBook Libérez la puissance de l’IA générative et du ML Découvrez comment intégrer en toute confiance l’IA générative et le machine learning dans votre entreprise. Lire l’eBook Podcast Techsplainers Le machine learning, expliqué Techsplainers by IBM présente les fondements du machine learning, des concepts clés aux cas d’utilisation concrets. Des épisodes clairs et rapides vous permettent d’apprendre rapidement les principes fondamentaux. Écouter maintenant Guide Mettre l’IA au travail : mise en place d'un retour sur investissement grâce à l'IA générative Vous voulez obtenir un meilleur retour sur vos investissements dans l’IA ? Découvrez comment la mise à l’échelle de l’IA générative dans des domaines clés favorise le changement en aidant vos meilleurs éléments à créer et à fournir de nouvelles solutions innovantes. Lire le guide eBook Choisir le bon modèle de fondation Découvrez comment choisir le modèle de fondation d’IA le mieux adapté à votre cas d’utilisation. Lire l’eBook modèles IA Découvrir IBM Granite IBM® Granite est notre famille de modèles d’IA ouverts, performants et fiables, conçus pour les entreprises et optimisés pour dimensionner vos applications d’IA. Explorez les options de langage, de code, de séries temporelles et de garde-fous. Découvrez Granite Guide Comment prospérer en toute confiance dans cette nouvelle ère de l’IA Explorez les trois éléments clés d’une stratégie d’IA réussie : créer un avantage concurrentiel, étendre l’IA à l’ensemble de l’entreprise et faire progresser l’IA digne de confiance. 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