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.
Entropy (statistical thermodynamics)The concept entropy was first developed by German physicist Rudolf Clausius in the mid-nineteenth century as a thermodynamic property that predicts that certain spontaneous processes are irreversible or impossible. In statistical mechanics, entropy is formulated as a statistical property using probability theory. The statistical entropy perspective was introduced in 1870 by Austrian physicist Ludwig Boltzmann, who established a new field of physics that provided the descriptive linkage between the macroscopic observation of nature and the microscopic view based on the rigorous treatment of large ensembles of microstates that constitute thermodynamic systems.
Prédiction de branchementLa prédiction de branchement est une fonctionnalité d'un processeur qui lui permet de prédire le résultat d'un branchement. Cette technique permet à un processeur de rendre l'utilisation de son pipeline plus efficace. Avec cette technique, le processeur va faire de l’exécution spéculative : il va parier sur le résultat d'un branchement, et va poursuivre l’exécution du programme avec le résultat du pari. Si le pari échoue, les instructions chargées par erreur dans le pipeline sont annulées.
Model selectionModel selection is the task of selecting a model from among various candidates on the basis of performance criterion to choose the best one. In the context of learning, this may be the selection of a statistical model from a set of candidate models, given data. In the simplest cases, a pre-existing set of data is considered. However, the task can also involve the design of experiments such that the data collected is well-suited to the problem of model selection.
Classification et catégorisation de documentsLa classification et catégorisation de documents est l'activité du traitement automatique des langues naturelles qui consiste à classer de façon automatique des ressources documentaires, généralement en provenance d'un corpus. Cette classification peut prendre une infinité de formes. On citera ainsi la classification par genre, par thème, ou encore par opinion. La tâche de classification est réalisée avec des algorithmes spécifiques, mis en œuvre par des systèmes de traitement de l'information.
Exécution spéculativeEn informatique, l'exécution spéculative correspond au lancement anticipé d'une instruction, c'est-à-dire sans être certain que celle-ci ait réellement besoin d'être exécutée. Généralement, on peut distinguer trois types d'instructions et de déclarations dans un programme : celles qui doivent être exécutées de manière obligatoire. celles qui n'ont pas besoin d'être exécutées car elles ne sont pas pertinentes. celles qui ne sont de manière certaine dans aucun des deux groupes précédents.
Samoa américainesLes Samoa américaines, en anglais , sont un territoire non incorporé et non organisé des États-Unis situé en Océanie. Les Samoa américaines sont la partie américaine de l'archipel des Samoa, divisé le par un traité entre, notamment, l'Empire allemand et les États-Unis. L'autre partie est aujourd'hui l’État des Samoa. Histoire des Samoa américaines Il y a (vers 3000 ), des habitants du littoral de la Chine du Sud, cultivateurs de millet et de riz, commencent à traverser le détroit pour s'installer à Taïwan.
Méthode du consensusDans le monde politique et technique et dans les groupes, tout ou partie des acteurs ont souvent besoin d'appuyer leurs choix et décisions stratégiques sur des « preuves » rationnelles et scientifiques. Or ils sont souvent confrontés à des incertitudes. Pour réduire cette incertitude diverses méthodes ont été au cours du élaborées et affinées, dont les conférences de consensus qui aboutissent parfois à des résultats provisoires mais plus ou moins relativement consensuels. C'est un des moyens de résolution non violente de conflits.
Gradient boostingGradient boosting is a machine learning technique used in regression and classification tasks, among others. It gives a prediction model in the form of an ensemble of weak prediction models, i.e., models that make very few assumptions about the data, which are typically simple decision trees. When a decision tree is the weak learner, the resulting algorithm is called gradient-boosted trees; it usually outperforms random forest.
Cuisine des États-Unisvignette|Un buffet pour Thanksgiving. La cuisine des États-Unis est extrêmement diversifiée et difficile à définir, le pays ayant attiré des immigrants du monde entier, apportant chacun leur culture et leurs goûts culinaires. D'une certaine façon la cuisine américaine est considérée comme une synthèse des cuisines du monde, les principaux apports étant allemands, hollandais et irlandais et leurs influences perdurant jusqu'à nos jours.
Tyrannie de la majoritéLa tyrannie de la majorité est une conséquence indésirable de la démocratie par laquelle une majorité démocratique peut imposer ses volontés et ses préférences, si la démocratie n'est pas accompagnée de la reconnaissance de certains droits pour protéger les minorités. Cette forme d'oppression peut être observée dans différentes situations : discrimination (sur la base de l'ethnie, de la religion, de la langue, de l'âge ou de l'orientation sexuelle), exclusions des minorités politiques, limitation des droits des personnes handicapées, politiques environnementales inadéquates, censure des opinions dissidentes.
Analyse prédictiveL'analyse (ou logique) prédictive englobe une variété de techniques issues des statistiques, d'extraction de connaissances à partir de données et de la théorie des jeux qui analysent des faits présents et passés pour faire des hypothèses prédictives sur des événements futurs. Dans le monde des affaires, des modèles prédictifs exploitent des schémas découverts à l'intérieur des ensembles de données historiques et transactionnelles pour identifier les risques et les opportunités.
