ADAM

SIGNIFICATION

Vocabulaire Connexe :

  1. SGD : Stochastic Gradient Descent (Descente de Gradient Stochastique) Rôle et explication Le SGD est un algorithme d’optimisation utilisé pour ajuster les paramètres des modèles d’apprentissage automatique. Il met à jour les paramètres du modèle en fonction d’un...
  2. Dijkstra : Dijkstra’s Algorithm (Algorithme de Dijkstra) Rôle et explication L’algorithme de Dijkstra est utilisé pour trouver le chemin le plus court entre deux nœuds dans un graphe pondéré. Il est largement utilisé dans la recherche de chemin...
  3. MLE : Maximum Likelihood Estimation (Estimation du Maximum de Vraisemblance) Rôle et explication La MLE est une méthode statistique utilisée pour estimer les paramètres d’un modèle à partir de données observées, en maximisant la vraisemblance que les données...
  4. K-Means : K-Means Clustering Rôle et explication Le K-Means est un algorithme de partitionnement qui regroupe les points de données en K clusters en fonction de leur proximité à des centres de clusters définis. Il est largement utilisé...
  5. XGBoost : Extreme Gradient Boosting Rôle et explication XGBoost est une implémentation améliorée de l’algorithme de gradient boosting. Il est rapide et performant, et largement utilisé dans les compétitions de science des données pour résoudre des problèmes de...
  6. RL : Reinforcement Learning (Apprentissage par Renforcement) Rôle et explication Le RL est un type d’apprentissage automatique dans lequel un agent apprend à prendre des décisions en interagissant avec un environnement et en recevant des récompenses ou des...
  7. EM : Expectation-Maximization Rôle et explication L’algorithme EM est utilisé pour trouver les estimations des paramètres maximisant la vraisemblance dans des modèles statistiques où les données contiennent des variables cachées ou manquantes. Il est utilisé pour des tâches...
  8. BFGS : Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno Rôle et explication Le BFGS est un algorithme d’optimisation itératif utilisé pour résoudre des problèmes non linéaires, en particulier dans les méthodes de quasi-Newton. Il est couramment utilisé pour l’optimisation des modèles complexes....
  9. SVM : Support Vector Machine (Machine à Vecteurs de Support) Rôle et explication Le SVM est un algorithme d’apprentissage supervisé utilisé principalement pour la classification et la régression. Il trouve l’hyperplan optimal qui sépare les classes de données...
  10. KMP : Knuth-Morris-Pratt Rôle et explication L’algorithme KMP est utilisé pour la recherche efficace de motifs dans des chaînes de caractères. Il est particulièrement utile dans le traitement de texte pour trouver des sous-chaînes dans de grandes chaînes....
Autres sens du mot "ADAM"