Il existe plusieurs modèles d'IA, notamment:
L'IA de régression, qui est utilisée pour prédire une valeur continue (comme un prix ou une température) en utilisant une fonction de régression.
L'IA de classification, qui est utilisée pour prédire une classe (comme un spam ou une fraude) en utilisant un modèle de classification.
L'IA de clustering, qui est utilisée pour regrouper des données en différents groupes (clusters) en fonction de leurs similitudes.
L'IA de renforcement, qui est utilisée pour apprendre à un agent comment prendre des décisions dans un environnement donné en maximisant une récompense ou en minimisant une punition.
L'IA de génération de langage, qui est utilisée pour générer du texte ou de la parole de manière naturelle.
L'IA de vision par ordinateur, qui est utilisée pour analyser et comprendre les images ou les vidéos.
Les modèles d'IA varient en fonction de leur application et de leur objectif.
Voici une liste de modèles d'IA et leur description:
Euler : Modèle mathématique utilisé pour résoudre des équations différentielles. C'est est une méthode de résolution numérique d'équations différentielles, qui utilise une approximation de la dérivée à un point donné pour estimer la valeur de la fonction à un point ultérieur.
Heun est une méthode de résolution numérique d'équations différentielles, qui utilise une approximation de la dérivée à un point donné et une approximation de la dérivée au point suivant pour estimer la valeur de la fonction à un point ultérieur.
DPM (Discrete Particle Model) : Modèle utilisé pour simuler des systèmes dynamiques en utilisant des particules discrètes.
DPM adaptative : Extension du modèle DPM qui utilise des algorithmes d'apprentissage adaptatifs pour améliorer la performance.
DPM++ : Extension du modèle DPM qui utilise des algorithmes de traitement par lots pour améliorer la performance.DPM++ est une extension du modèle DPM, qui utilise une méthode de résolution numérique d'équations différentielles pour simuler le mouvement de particules dans un espace multidimensionnel avec une prise en compte des forces de diffusion et de collision.
DPM++25a est une version améliorée du modèle DPM (Dynamic Population Model). Il utilise une approche de type "particules" utilisé dans les simulations de dynamique de populations en milieu naturel ou artificiel, afin de prédire comment la population évoluera dans le temps et de déterminer les facteurs qui influencent sa croissance ou sa décroissance.
La version "25a" du modèle indique que cette version utilise une discrétisation de l'espace de 25 points par unité de longueur, ce qui permet de capturer de manière plus précise les variations de la population dans l'espace.
DPM SDE (Stochastic Differential Equation) : Extension du modèle DPM qui utilise des équations différentielles stochastiques pour prendre en compte l'incertitude dans les données.
DPM2 Karras : Extension du modèle DPM2 qui utilise l'architecture de réseau de neurones développée par Tuomas Karras. DPM2 est un modèle de diffusion de particules, qui utilise une méthode de résolution numérique d'équations différentielles pour simuler le mouvement de particules dans un espace multidimensionnel.
DDIM (Discrete Diffusion Influence Model) : Modèle utilisé pour simuler la diffusion de l'influence dans des réseaux sociaux. DDIM (Deep Discrete Independent Modes) est un modèle de diffusion de particules qui utilise une approche basée sur les modes indépendants pour simuler le mouvement de particules dans un espace multidimensionnel.
LMS (Least Mean Squares) : Algorithme utilisé pour mettre à jour les poids d'un réseau de neurones de manière à minimiser l'erreur quadratique moyenne.
c'est un algorithme d'apprentissage supervisé utilisé pour l'ajustement de modèles en minimisant la moyenne des erreurs au carré.
PLMS (Parallel Least Mean Squares) : Extension du modèle LMS qui utilise un traitement parallèle pour améliorer la performance. PLMS (Projected Least Mean Squares) est un algorithme d'apprentissage supervisé similaire à LMS, mais qui utilise une projection sur un espace de travail prédéfini pour minimiser l'erreur.
LMS Karras : Extension du modèle LMS qui utilise une architecture de réseau de neurones spécifique développée par le chercheur Tuomas Karras.
