Verre correcteurUn verre correcteur est une lentille optique portée devant l'œil, principalement pour corriger les amétropies : myopie, hypermétropie, astigmatisme et presbytie. Les lunettes sont portées à une faible distance des yeux. Les lentilles de contact sont portées directement à la surface de l'œil. Les lentilles intraoculaires sont implantées chirurgicalement, majoritairement pour corriger la cataracte.
Jeu de tir à la troisième personnevignette|Image d'un jeu de tir à la troisième personne. Le jeu de tir à la troisième personne (également appelé jeu de tir en vue objective) est un type de jeu vidéo d'action en 3D dans lequel le personnage du joueur est visible à l'écran pendant la partie. Le plus souvent, la vue est prise à l'arrière du personnage. Le but de ces jeux consiste principalement à tirer. Le terme anglais « third person shooter » et son sigle, TPS, sont également d'usage dans les pays francophones.
Ingénierie des caractéristiquesL'ingénierie des caractéristiques (en anglais feature engineering) a un rôle important, notamment dans l’analyse des données. Sans données, les algorithmes d’exploitation et d’apprentissage automatique de données ne seront pas en mesure de fonctionner. En effet, il s’avère qu’en réalité, on ne pourrait réaliser que peu de choses si nous ne disposions que de très peu de caractéristiques afin de pouvoir représenter les données, ou les banques de données, sous-jacentes.
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).
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
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.
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).
Critère d'information d'AkaikeLe critère d'information d'Akaike, (en anglais Akaike information criterion ou AIC) est une mesure de la qualité d'un modèle statistique proposée par Hirotugu Akaike en 1973. Lorsque l'on estime un modèle statistique, il est possible d'augmenter la vraisemblance du modèle en ajoutant un paramètre. Le critère d'information d'Akaike, tout comme le critère d'information bayésien, permet de pénaliser les modèles en fonction du nombre de paramètres afin de satisfaire le critère de parcimonie.
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.
