Personnalité juridiqueLa personnalité juridique est l'aptitude à être titulaire de droits et de devoirs. La personnalité juridique est, d'un point de vue positiviste, une fiction juridique attribuée aux personnes physiques (êtres humains) et aux personnes morales (groupements tels que : entreprises, associations, État et ses subdivisions). Qu'elles soient physiques ou morales, les personnes juridiques ont des caractéristiques communes : une naissance et une mort (par exemple : date de création et de dissolution pour les entreprises), une identité propre (nom et adresse) et des droits et des devoirs (principalement : droit de conclure des contrats et devoir de payer l'impôt).
Personne moraleEn droit, une personne morale est une entité dotée de la personnalité juridique, ce qui lui permet d'être directement titulaire de droits et d'obligations en lieu et place des personnes physiques ou morales qui la composent ou qui l'ont crées (par exemple : entreprises, associations...). La personne morale et la personne physique sont deux des principales entités pouvant avoir des droits et obligations. La diversité des situations rend difficile l'élaboration d'une définition générale, mais on peut définir une personne morale comme une entité qui peut être titulaire de droits et d'obligations.
Jeu de tir à la première personnevignette|Exemple d'une partie de FPS, avec la version pour téléphone mobile de S.T.A.L.K.E.R. Le jeu de tir à la première personne (en anglais FPS pour First-person shooter) ou en vue subjective, aussi appelé Doom-like est un genre de jeu vidéo de tir fondé sur des combats en vision subjective (« à la première personne »), c'est-à-dire que le joueur voit l'action à travers les yeux du protagoniste. C'est un sous-genre du jeu d'action qui partage des traits communs avec les autres genres de jeux de tirs, tels que le jeu de tir à la troisième personne ou le jeu de tir au pistolet.
Multilinear subspace learningMultilinear subspace learning is an approach for disentangling the causal factor of data formation and performing dimensionality reduction. The Dimensionality reduction can be performed on a data tensor that contains a collection of observations have been vectorized, or observations that are treated as matrices and concatenated into a data tensor. Here are some examples of data tensors whose observations are vectorized or whose observations are matrices concatenated into data tensor s (2D/3D), video sequences (3D/4D), and hyperspectral cubes (3D/4D).
Apprentissage par transfertL'apprentissage par transfert (transfer learning en anglais) est l'un des champs de recherche de l'apprentissage automatique qui vise à transférer des connaissances d'une ou plusieurs tâches sources vers une ou plusieurs tâches cibles. Il peut être vu comme la capacité d’un système à reconnaître et appliquer des connaissances et des compétences, apprises à partir de tâches antérieures, sur de nouvelles tâches ou domaines partageant des similitudes. Adaptation de domaine (domain adaptation en anglais) Catég
Sélection de caractéristiqueLa sélection de caractéristique (ou sélection d'attribut ou de variable) est un processus utilisé en apprentissage automatique et en traitement de données. Il consiste, étant donné des données dans un espace de grande dimension, à trouver un sous-sensemble de variables pertinentes. C'est-à-dire que l'on cherche à minimiser la perte d'information venant de la suppression de toutes les autres variables. C'est une méthode de réduction de la dimensionnalité. Extraction de caractéristique Catégorie:Apprentissage
Algorithme d'apprentissage incrémentalEn informatique, un algorithme d'apprentissage incrémental ou incrémentiel est un algorithme d'apprentissage qui a la particularité d'être online, c'est-à-dire qui apprend à partir de données reçues au fur et à mesure du temps. À chaque incrément il reçoit des données d'entrées et un résultat, l'algorithme calcule alors une amélioration du calcul fait pour prédire le résultat à partir des données d'entrées.
Feature (machine learning)In machine learning and pattern recognition, a feature is an individual measurable property or characteristic of a phenomenon. Choosing informative, discriminating and independent features is a crucial element of effective algorithms in pattern recognition, classification and regression. Features are usually numeric, but structural features such as strings and graphs are used in syntactic pattern recognition. The concept of "feature" is related to that of explanatory variable used in statistical techniques such as linear regression.
CentroïdeEn mathématiques, le centre de masse ou centroïde d’un domaine du plan ou de l’espace est un point d’équilibre pour une certaine mesure sur ce domaine. Il correspond au centre pour un cercle ou une sphère, et plus généralement correspond au centre de symétrie lorsque le domaine en possède un. Mais son existence et son unicité sont garanties dès que le domaine est de mesure finie. En géométrie, cette notion est synonyme de barycentre (pour un ensemble fini de points affectés de masses ponctuelles, le centre de masse est le barycentre des points pondérés).
Automated machine learningAutomated machine learning (AutoML) is the process of automating the tasks of applying machine learning to real-world problems. AutoML potentially includes every stage from beginning with a raw dataset to building a machine learning model ready for deployment. AutoML was proposed as an artificial intelligence-based solution to the growing challenge of applying machine learning. The high degree of automation in AutoML aims to allow non-experts to make use of machine learning models and techniques without requiring them to become experts in machine learning.
Rule-based machine learningRule-based machine learning (RBML) is a term in computer science intended to encompass any machine learning method that identifies, learns, or evolves 'rules' to store, manipulate or apply. The defining characteristic of a rule-based machine learner is the identification and utilization of a set of relational rules that collectively represent the knowledge captured by the system. This is in contrast to other machine learners that commonly identify a singular model that can be universally applied to any instance in order to make a prediction.
Lunettesvignette|Une paire de lunettes. Les lunettes sont un instrument permettant de pallier les défauts visuels ou de protéger les yeux. Une paire de lunettes est constituée d'une monture sur laquelle sont fixés des verres correcteurs ou protecteurs et reposant sur le nez et sur les oreilles par deux branches (80 % du poids des lunettes reposant sur le nez). vignette|Moine aux lunettes, sculpture de la cathédrale de Meaux. Les verres correcteurs sont enchâssés sur une monture reposant sur le nez.
