Amélioration des performances de l'Intelligence Artificielle - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Pré-Publication, Document De Travail Année : 2024

Amélioration des performances de l'Intelligence Artificielle

Résumé

L'avènement de l'apprentissage automatique (ML) et de l'intelligence artificielle (AI) a entraîné une transformation significative dans de multiples industries, car cela a facilité l'automatisation des emplois, l'extraction d'informations précieuses à partir de vastes ensembles de données, et la facilitation de processus de prise de décision sophistiqués. Néanmoins, optimiser l'efficacité est devenu un domaine de recherche critique en raison de la complexité croissante et des besoins en ressources des systèmes d'AI. Ce document fournit un examen approfondi de plusieurs techniques et méthodologies visant à améliorer l'efficacité du ML et de l'AI. Dans cette étude, nous enquêtons sur de nombreux domaines de recherche se rapportant à l'AI. Ces domaines incluent les améliorations algorithmiques, les techniques d'accélération matérielle, les méthodes de prétraitement des données, les approches de compression des modèles, les cadres de calcul distribué, les stratégies écoénergétiques, les concepts fondamentaux liés à l'AI, l'évaluation de l'efficacité de l'AI, et les méthodologies formelles. De plus, nous nous engageons dans un examen des obstacles et des avenues prospectives dans ce domaine particulier. Ce document offre une analyse complète de nombreux sujets, visant à équiper les chercheurs et les praticiens d'une compréhension exhaustive des stratégies pour améliorer l'efficacité au sein des systèmes de ML et d'AI.
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Hal___Amélioration_des_performances_de_l_Intelligence_Artificielle.pdf (303.79 Ko) Télécharger le fichier
Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04446438 , version 1 (08-02-2024)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04446438 , version 1

Citer

Moez Krichen. Amélioration des performances de l'Intelligence Artificielle. 2024. ⟨hal-04446438⟩
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