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Découvrez comment les chercheurs du MIT font progresser les grands modèles de langage (LLM) grâce à de nouvelles perspectives sur les croyances humaines, des outils innovants de détection d’anomalies et des stratégies pour aligner les modèles d’IA sur les attentes des utilisateurs dans divers secteurs.
La détection d'anomalies est le processus d'identification de points de données, d'événements ou de motifs qui s'écartent de la norme attendue au sein d'un ensemble de données, utilisant souvent l'IA et le machine learning pour une détection automatisée et en temps réel, dans des secteurs comme la cybersécurité, la finance et la santé.
La détection d'anomalies dans les images identifie les motifs qui s'écartent de la norme, essentielle pour des applications telles que l'inspection industrielle et l'imagerie médicale. Découvrez les méthodes non supervisées et faiblement supervisées, l'intégration de l'IA et des cas d'utilisation concrets.
La détection de fraude par l'IA utilise l'apprentissage automatique pour identifier et limiter les activités frauduleuses en temps réel. Elle améliore la précision, la scalabilité et la rentabilité dans des secteurs comme la banque et le e-commerce, tout en relevant des défis tels que la qualité des données et la conformité réglementaire.
L’IA dans la détection de la fraude financière désigne l’application des technologies d’intelligence artificielle pour identifier et prévenir les activités frauduleuses au sein des services financiers. Ces technologies englobent l’apprentissage automatique, l’analytique prédictive et la détection d’anomalies, qui analysent de grands ensembles de données pour identifier des transactions ou des schémas suspects déviant des comportements typiques.
L’intelligence artificielle (IA) en cybersécurité exploite des technologies telles que l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel (NLP) pour détecter, prévenir et répondre aux menaces informatiques en automatisant les réponses, en analysant les données et en renforçant le renseignement sur les menaces pour une défense numérique robuste.
