Traduction et analyse de mots par intelligence artificielle ChatGPT
Sur cette page, vous pouvez obtenir une analyse détaillée d'un mot ou d'une phrase, réalisée à l'aide de la meilleure technologie d'intelligence artificielle à ce jour:
- comment le mot est utilisé
- fréquence d'utilisation
- il est utilisé plus souvent dans le discours oral ou écrit
- options de traduction de mots
- exemples d'utilisation (plusieurs phrases avec traduction)
- étymologie
Qu'est-ce (qui) est noiseless$52903$ - définition
 (cropped).jpg?width=200 "Eric Clapton")
.jpg?width=200 "Fender Lace Sensor pickups with a Dually")
Wikipédia
In information theory, Shannon's source coding theorem (or noiseless coding theorem) establishes the limits to possible data compression, and the operational meaning of the Shannon entropy.
Named after Claude Shannon, the source coding theorem shows that (in the limit, as the length of a stream of independent and identically-distributed random variable (i.i.d.) data tends to infinity) it is impossible to compress the data such that the code rate (average number of bits per symbol) is less than the Shannon entropy of the source, without it being virtually certain that information will be lost. However it is possible to get the code rate arbitrarily close to the Shannon entropy, with negligible probability of loss.
The source coding theorem for symbol codes places an upper and a lower bound on the minimal possible expected length of codewords as a function of the entropy of the input word (which is viewed as a random variable) and of the size of the target alphabet.
