#OFN AI Modèles (Apprentissage Automatique & Modèles d'Apprentissage Profond) 🤖
Rôle : Les modèles d'IA dans l'écosystème d'IA
#Openfabri c sont les principaux produits et services auxquels les utilisateurs peuvent accéder. Ces modèles incluent à la fois des modèles d'Apprentissage Automatique (AA) et des modèles d'Apprentissage Profond (AP), adaptés à une variété d'industries et de cas d'utilisation.
Types de Modèles d'IA :
Modèles Supervisés : Ces modèles sont entraînés sur des ensembles de données étiquetés et sont généralement utilisés pour des tâches comme la classification, la régression et la prévision.
Modèles Non Supervisés : Utilisés pour identifier des modèles dans des données non étiquetées, tels que le regroupement, la réduction de dimensionnalité ou la détection d'anomalies.
Modèles d'Apprentissage par Renforcement : Ces modèles apprennent en interagissant avec un environnement et en recevant des retours à travers des récompenses et des pénalités (utilisés pour la robotique, les jeux, etc.).
Modèles d'Apprentissage Profond : Ce sont des modèles de réseaux de neurones spécialisés, tels que les Réseaux de Neurones Convolutionnels (RNC) pour la reconnaissance d'images et les Réseaux de Neurones Récurrents (RNR) pour la prévision de séries temporelles.
Importance : Ces modèles peuvent être utilisés dans diverses industries (comme la santé, la finance, le commerce électronique, et plus) pour des tâches telles que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel, l'analyse prédictive et la prise de décision automatisée.