Analyse en composantes principalesL'analyse en composantes principales (ACP ou PCA en anglais pour principal component analysis), ou, selon le domaine d'application, transformation de Karhunen–Loève (KLT) ou transformation de Hotelling, est une méthode de la famille de l'analyse des données et plus généralement de la statistique multivariée, qui consiste à transformer des variables liées entre elles (dites « corrélées » en statistique) en nouvelles variables décorrélées les unes des autres. Ces nouvelles variables sont nommées « composantes principales » ou axes principaux.
Kernel principal component analysisIn the field of multivariate statistics, kernel principal component analysis (kernel PCA) is an extension of principal component analysis (PCA) using techniques of kernel methods. Using a kernel, the originally linear operations of PCA are performed in a reproducing kernel Hilbert space. Recall that conventional PCA operates on zero-centered data; that is, where is one of the multivariate observations.
Analyse en composantes indépendantesL'analyse en composantes indépendantes (en anglais, independent component analysis ou ICA) est une méthode d'analyse des données (voir aussi Exploration de données) qui relève des statistiques, des réseaux de neurones et du traitement du signal. Elle est notoirement et historiquement connue en tant que méthode de séparation aveugle de source mais a par suite été appliquée à divers problèmes. Les contributions principales ont été rassemblées dans un ouvrage édité en 2010 par P.Comon et C.Jutten.
Digital image processingDigital image processing is the use of a digital computer to process s through an algorithm. As a subcategory or field of digital signal processing, digital image processing has many advantages over . It allows a much wider range of algorithms to be applied to the input data and can avoid problems such as the build-up of noise and distortion during processing. Since images are defined over two dimensions (perhaps more) digital image processing may be modeled in the form of multidimensional systems.
Système de reconnaissance facialeUn système de reconnaissance faciale est une application logicielle visant à reconnaître automatiquement une personne grâce à son visage. Il s'agit d'un sujet particulièrement étudié en vision par ordinateur, avec de très nombreuses publications et brevets, et des conférences spécialisées. La reconnaissance de visage a de nombreuses applications en vidéosurveillance, biométrie, robotique, indexation d'images et de vidéos, , etc. Ces systèmes sont généralement utilisés à des fins de sécurité pour déverrouiller ordinateur/mobile/console, mais aussi en domotique.
Scikit-learnScikit-learn est une bibliothèque libre Python destinée à l'apprentissage automatique. Elle est développée par de nombreux contributeurs notamment dans le monde académique par des instituts français d'enseignement supérieur et de recherche comme Inria. Elle propose dans son framework de nombreuses bibliothèques d’algorithmes à implémenter, clé en main. Ces bibliothèques sont à disposition notamment des data scientists. Elle comprend notamment des fonctions pour estimer des forêts aléatoires, des régressions logistiques, des algorithmes de classification, et les machines à vecteurs de support.
Système de fichiersLe terme système de fichiers (abrégé « FS » pour File System, parfois filesystem en anglais) désigne de façon ambigüe : soit l'organisation hiérarchique des fichiers au sein d'un système d'exploitation (on parle par exemple du file system d'une machine unix organisé à partir de sa racine (/) ) soit l'organisation des fichiers au sein d'un volume physique ou logique, qui peut être de différents types (par exemple NTFS, , FAT32, ext2fs, ext3fs, ext4fs, zfs, btrfs, etc.
Apprentissage automatiqueL'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
Google ChromeChrome est un navigateur web propriétaire développé par Google depuis 2008, basé sur le projet libre Chromium fonctionnant sous Windows, Mac, Linux, Android et iOS. Il est annoncé le , la veille de la sortie de la première version bêta. La première version stable est quant à elle dévoilée le . Selon l'institut StatCounter, Google Chrome devient en le navigateur le plus utilisé dans le monde, avec environ un tiers des utilisateurs. En mars 2021, sa part de marché est de plus de 65 % toutes plateformes confondues.
Fichier informatiquethumb|Pictogrammes représentant des fichiers. Un fichier informatique est au sens commun, une collection, un ensemble de données numériques réunies sous un même nom, enregistrées sur un support de stockage permanent, appelé mémoire de masse, tel qu'un disque dur, un cédérom, une mémoire flash ou une bande magnétique, une série de cartes perforées et manipulées comme une unité. Techniquement un fichier est une information numérique constituée d'une séquence d'octets, c'est-à-dire d'une séquence de nombres, permettant des usages divers.
Gestionnaire de fichiersUn gestionnaire de fichiers présente les fichiers informatiques situés sur une ou plusieurs machines, affiche des informations sur eux (nom, taille, aperçu...), permet de trier leur présentation et d'effectuer sur eux quelques opérations, individuellement ou en les groupant. Il permet aussi la création et la suppression de fichiers et de répertoires Travaillant le plus souvent dans une interface graphique, il permet aussi ouverture, visualisation, impression, renommage, déplacement ou copie, la suppression, affichage et modification de propriétés et recherche de fichiers.
Réduction de la dimensionnalitévignette|320x320px|Animation présentant la projection de points en deux dimensions sur les axes obtenus par analyse en composantes principales, une méthode populaire de réduction de la dimensionnalité La réduction de la dimensionnalité (ou réduction de (la) dimension) est un processus étudié en mathématiques et en informatique, qui consiste à prendre des données dans un espace de grande dimension, et à les remplacer par des données dans un espace de plus petite dimension.
Descripteur de fichierEn informatique, un descripteur de fichier (file descriptor en anglais) est une clé abstraite pour accéder à un fichier (c'est un entier). On utilise généralement ce terme pour les systèmes d'exploitation POSIX. Dans la terminologie de Microsoft Windows et dans le contexte de la bibliothèque stdio.h, on préfère le terme filehandle, bien que ce soit techniquement un objet différent . Dans POSIX, un descripteur de fichier est un entier, et plus spécifiquement dans le langage C, un entier de type int.
Fichier texteEn informatique, un fichier texte ou fichier texte brut ou fichier texte simple est un fichier dont le contenu représente uniquement une suite de caractères ; il utilise nécessairement une forme particulière de codage des caractères qui peut être une variante ou une extension du standard local des États-Unis, l'ASCII. Il n'existe aucune définition officielle, et les différentes interprétations de ce qu'est un fichier texte partagent des propriétés essentielles.
ChromeOSChromeOS est un système d'exploitation propriétaire développé par Google depuis 2009. Il repose sur les bases posées par le navigateur web Chrome et sur Linux. Contrairement au projet open source qui lui est associé, Chromium OS, ChromeOS ne peut être installé que sur des machines construites par Google et ses partenaires, telles que les Chromebooks ou les . Ce dernier fonde ses principes sur l'utilisation des services Google en ligne : l'interface du système d'exploitation est minimaliste et le potentiel du système se résume en l'utilisation d'une version adaptée de Google Chrome accompagnée d'un lecteur multimédia et d'un navigateur de fichiers.
Nonlinear dimensionality reductionNonlinear dimensionality reduction, also known as manifold learning, refers to various related techniques that aim to project high-dimensional data onto lower-dimensional latent manifolds, with the goal of either visualizing the data in the low-dimensional space, or learning the mapping (either from the high-dimensional space to the low-dimensional embedding or vice versa) itself. The techniques described below can be understood as generalizations of linear decomposition methods used for dimensionality reduction, such as singular value decomposition and principal component analysis.
File formatA file format is a standard way that information is encoded for storage in a . It specifies how bits are used to encode information in a digital storage medium. File formats may be either proprietary or free. Some file formats are designed for very particular types of data: PNG files, for example, store bitmapped using lossless data compression. Other file formats, however, are designed for storage of several different types of data: the Ogg format can act as a container for different types of multimedia including any combination of audio and video, with or without text (such as subtitles), and metadata.
Serveur webvignette|Serveurs de la Wikimedia Foundation. Un serveur web est soit un logiciel de service de ressources web (serveur HTTP), soit un serveur informatique (ordinateur) qui répond à des requêtes du World Wide Web sur un réseau public (Internet) ou privé (intranet), en utilisant principalement le protocole HTTP. Un serveur informatique peut être utilisé à la fois pour servir des ressources du Web et pour faire fonctionner en parallèle d'autres services liés, comme l'envoi de courriers électroniques, l'émission de flux en streaming, le stockage de données dans des bases de données, le transfert de fichiers par .
EigenfaceLes eigenfaces sont un ensemble de vecteurs propres utilisés dans le domaine de la vision artificielle afin de résoudre le problème de la reconnaissance du visage humain. Le recours à des eigenfaces pour la reconnaissance a été développé par Sirovich et Kirby (1987) et utilisé par Matthew Turk et Alex Pentland pour la classification de visages. Cette méthode est considérée comme le premier exemple réussi de technologie de reconnaissance faciale.
Apprentissage de représentationsEn apprentissage automatique, l'apprentissage des caractéristiques ou apprentissage des représentations est un ensemble de techniques qui permet à un système de découvrir automatiquement les représentations nécessaires à la détection ou à la classification des caractéristiques à partir de données brutes. Cela remplace l'ingénierie manuelle des fonctionnalités et permet à une machine d'apprendre les fonctionnalités et de les utiliser pour effectuer une tâche spécifique.
