Perceptrons (book)Perceptrons: an introduction to computational geometry is a book written by Marvin Minsky and Seymour Papert and published in 1969. An edition with handwritten corrections and additions was released in the early 1970s. An expanded edition was further published in 1987, containing a chapter dedicated to counter the criticisms made of it in the 1980s. The main subject of the book is the perceptron, a type of artificial neural network developed in the late 1950s and early 1960s.
Périphérique d'entréeUn périphérique d'entrée est un équipement informatique périphérique permettant de fournir des données à un système de traitement de l'information tel qu'un ordinateur. vignette|Un clavier d'ordinateur, périphérique d'entrée pour transmettre de l'information en pressant des touches En informatique, les logiciels ont souvent besoin d'entrée fournies par l'utilisateur. Afin de permettre à ce dernier d'interagir avec l'ordinateur, différents types de dispositifs électroniques ont été développés au cours du temps, avec plus ou moins de succès.
Output deviceAn output device is a piece of computer hardware that converts information into a human-perceptible form or, historically, into a physical machine-readable form for use with other non-computerized equipment. It can be text, graphics, tactile, audio, or video. Examples include monitors, printers, speakers, headphones, projectors, GPS devices, optical mark readers, and braille readers.
Imputation (statistique)En statistique, l’imputation désigne le processus de remplacement des données manquantes avec des valeurs substituées. Quand un point de données est substitué, on parle d’imputation unitaire ; quand une composante de point de données est substituée, on parle d’imputation d'items. Des données manquantes peuvent être à l'origine de trois types de problèmes : elles peuvent introduire une quantité importante de biais statistiques ; elles peuvent rendre le traitement et l'analyse des données plus laborieux ; elles peuvent réduire l'efficacité des méthodes statistiques.
Agrandissement et réductionEn géométrie, l’agrandissement et la réduction sont les deux cas de transformations géométriques d'une figure en multipliant ses dimensions par un nombre appelé rapport : ce nombre est supérieur à 1 dans le cas d’un agrandissement, inférieur dans le cas d’une réduction. La figure obtenue est ainsi semblable à l’ancienne, et si les deux apparaissent dans le même plan, elles s’obtiennent chacune par une homothétie sur la figure de l’autre. C’est le cas par exemple d’une configuration de Thalès.
Régression logistiqueEn statistiques, la régression logistique ou modèle logit est un modèle de régression binomiale. Comme pour tous les modèles de régression binomiale, il s'agit d'expliquer au mieux une variable binaire (la présence ou l'absence d'une caractéristique donnée) par des observations réelles nombreuses, grâce à un modèle mathématique. En d'autres termes d'associer une variable aléatoire de Bernoulli (génériquement notée ) à un vecteur de variables aléatoires . La régression logistique constitue un cas particulier de modèle linéaire généralisé.
TransforméeEn mathématiques, une transformée consiste à associer une fonction définie sur un domaine à une autre fonction, définie sur un domaine éventuellement différent. Un exemple d'application en physique consiste à étudier un signal défini sur le domaine temporel par sa transformation sur le domaine fréquentiel. Transformée d'Abel Transformée de Fourier Transformée de Fourier locale Transformée de Fourier-Mukai Transformée de Laplace Transformée bidirectionnelle de Laplace Transformée bilatérale de Laplace Trans
Categorical distributionIn probability theory and statistics, a categorical distribution (also called a generalized Bernoulli distribution, multinoulli distribution) is a discrete probability distribution that describes the possible results of a random variable that can take on one of K possible categories, with the probability of each category separately specified. There is no innate underlying ordering of these outcomes, but numerical labels are often attached for convenience in describing the distribution, (e.g. 1 to K).
Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Réseau de neurones récurrentsUn réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.
Neural networkA neural network can refer to a neural circuit of biological neurons (sometimes also called a biological neural network), a network of artificial neurons or nodes in the case of an artificial neural network. Artificial neural networks are used for solving artificial intelligence (AI) problems; they model connections of biological neurons as weights between nodes. A positive weight reflects an excitatory connection, while negative values mean inhibitory connections. All inputs are modified by a weight and summed.
Jeu de donnéesvignette|Représentation du jeu de données Iris sur ses quatre dimensions|420x420px Un jeu de données (en anglais dataset ou data set) est un ensemble de valeurs « organisées » ou « contextualisées » (alias « données »), où chaque valeur est associée à une variable (ou attribut) et à une observation. Une variable décrit l'ensemble des valeurs décrivant le même attribut et une observation contient l'ensemble des valeurs décrivant les attributs d'une unité (ou individu statistique).
