Big Data — définition ?
Données massives, volumineuses et complexes.
Données massives — caractéristiques ?
Volume, variété, vitesse, véracité, valeur.
Modèle des 5V — rôle ?
Décrire les enjeux du Big Data.
Zettaoctet — valeur ?
10^21 octets, volume gigantesque.
BI — rôle ?
Collecter, gérer, analyser pour décision.
Business Analytics — objectif ?
Prédire résultats futurs.
Data Visualisation — but ?
Rendre données compréhensibles.
IA étroite — définition ?
Système spécialisé pour tâche précise.
IA générale — but ?
Capacités cognitives humaines (hypothétique).
Superintelligence — caractéristique ?
Dépasser l’humain, conscience hypothétique.
Computer Vision — rôle ?
Interpréter images et vidéos.
Machine learning — apprentissage ?
À partir de données pour prédire.
Deep learning — particularité ?
Utilise réseaux neuronaux profonds.
Réseaux neuronaux — fonctionnement ?
Couches de traitement pour extraire caractéristiques.
IA prédictive — fonction ?
Anticiper événements futurs.
IA générative — capacité ?
Créer contenu (texte, image, son).
IA agentique — action ?
Décider et agir automatiquement.
Recommandation collaborative — principe ?
Basée sur profils similaires.
Recommandation par contenu — principe ?
Basée sur caractéristiques d’articles.
Chatbot IA — rôle ?
Répondre et guider en conversation.
Teste dein Wissen mit 20 Fragen zu Introduction à l'Intelligence Artificielle et Big Data.
1. Quel énoncé décrit le mieux les données massives ?
2. À quoi correspond la valeur dans le modèle des 5V du Big Data ?
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