Dis-moi lesquels de ces termes sont liés à l'intelligence artificielle ou au jardinage : labourage, semences, descente de gradient, production, optimisation bayésienne, organisme génétiquement modifié, héritage, apprentissage par transfert.
Tell me which of these terms are related to artificial intelligence versus gardening: tilling, seed, gradient descent, production, Bayesian optimization, genetically modified organism, heirloom, transfer learning
These terms are all unmistakably related to artificial intelligence:
- Gradient descent: a technique used when training a machine learning model to improve results over time.
- Bayesian optimization: a probabilistic approach to arrive at the best set of parameters, most often used in training machine learning models. 
- Transfer learning: a technique to re-train an already trained deep learning model on new data, most commonly used to customize models to a particular use-case, such as detecting a specific object in photos. 

While these terms are all unmistakably related to gardening:
- Tilling: mechanical preparation of soil for planting.
- Genetically modified organism: this is a term to describe plants that have undergone genetic modification to optimize for specific traits, such as drought resistance.
- Heirloom: this describe certain non-hybrid plant types that must be open pollinated, namely by insects, birds, wind, or other natural factors. 

These terms relate to both artificial intelligence and gardening:
- Seed: in artificial intelligence, a "seed" is a number chosen to help reproduce random outcomes, such as picking random numbers. In gardening, a seed is the raw input that a gardener plants that will eventually become a plant. 
- Production: in artificial intelligence, production is often the term used to describe a lifecycle stage of a model that is in real-life use, rather than testing or development. In gardening, production is another term used to describe the total output of a harvest.
Ces termes sont tous indéniablement liés à l'intelligence artificielle :
- Descente de gradient : technique utilisée lors de la formation d'un modèle d'apprentissage automatique pour améliorer les résultats au fil du temps.
- Optimisation bayésienne : une approche probabiliste pour parvenir au meilleur ensemble de paramètres, le plus souvent utilisée dans la formation de modèles d'apprentissage automatique.
- Apprentissage par transfert : technique permettant de réentraîner un modèle d'apprentissage profond déjà entraîné sur de nouvelles données, le plus souvent utilisée pour adapter les modèles à un cas d'utilisation particulier, comme la détection d'un objet spécifique dans des photos.

Bien que ces termes soient tous indubitablement liés au jardinage :
- Labourage : préparation mécanique du sol pour la plantation.
- Organisme génétiquement modifié : ce terme désigne les plantes qui ont subi des modifications génétiques pour optimiser des caractéristiques spécifiques, telles que la résistance à la sécheresse.
- Héritage : ce terme décrit certains types de plantes non hybrides qui doivent être pollinisées à l'air libre, notamment par les insectes, les oiseaux, le vent ou d'autres facteurs naturels.

Ces termes se rapportent à la fois à l'intelligence artificielle et au jardinage :
- Graine : en intelligence artificielle, une "graine" est un nombre choisi pour aider à reproduire des résultats aléatoires, comme le choix de nombres aléatoires. Dans le domaine du jardinage, une graine est l'élément brut qu'un jardinier plante et qui finira par devenir une plante.
- Production : en intelligence artificielle, la production est souvent le terme utilisé pour décrire une étape du cycle de vie d'un modèle en utilisation réelle, plutôt qu'en test ou en développement. Dans le domaine du jardinage, la production est un autre terme utilisé pour décrire le rendement total d'une récolte.
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