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.
Bootstrap aggregatingLe bootstrap aggregating, également appelé bagging (de bootstrap aggregating), est un meta-algorithme d'apprentissage ensembliste conçu pour améliorer la stabilité et la précision des algorithmes d'apprentissage automatique. Il réduit la variance et permet d'éviter le surapprentissage. Bien qu'il soit généralement appliqué aux méthodes d'arbres de décision, il peut être utilisé avec n'importe quel type de méthode. Le bootstrap aggregating est un cas particulier de l'approche d'apprentissage ensembliste.
Perceptron multicoucheEn intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, le perceptron multicouche (multilayer perceptron MLP en anglais) est un type de réseau neuronal artificiel organisé en plusieurs couches. Un perceptron multicouche possède au moins trois couches : une couche d'entrée, au moins une couche cachée, et une couche de sortie. Chaque couche est constituée d'un nombre (potentiellement différent) de neurones. L'information circule de la couche d'entrée vers la couche de sortie uniquement : il s'agit donc d'un réseau à propagation directe (feedforward).
Traceur isotopiqueLes traceurs isotopiques sont utilisés en chimie, en hydrochimie, en géologie isotopique et en biochimie afin de mieux comprendre certaines réactions chimiques, interactions ou la cinétique environnementale de certains éléments. Les processus biologiques, physiques et chimiques induisent en effet une répartition différentielle des isotopes légers et lourds, comportement appelé fractionnement isotopique. Le traçage isotopique utilise cette propriété des traceurs isotopiques.
Réseau de neurones à propagation avantUn réseau de neurones à propagation avant, en anglais feedforward neural network, est un réseau de neurones artificiels acyclique, se distinguant ainsi des réseaux de neurones récurrents. Le plus connu est le perceptron multicouche qui est une extension du premier réseau de neurones artificiel, le perceptron inventé en 1957 par Frank Rosenblatt. vignette|Réseau de neurones à propagation avant Le réseau de neurones à propagation avant est le premier type de réseau neuronal artificiel conçu. C'est aussi le plus simple.
Isotopethumb|upright=1.2|Quelques isotopes de l'oxygène, de l'azote et du carbone. On appelle isotopes (d'un certain élément chimique) les nucléides partageant le même nombre de protons (caractéristique de cet élément), mais ayant un nombre de neutrons différent. Autrement dit, si l'on considère deux nucléides dont les nombres de protons sont Z et Z, et les nombres de neutrons N et N, ces nucléides sont dits isotopes si Z = Z et N ≠ N.
IsotopologueUn isotopologue est une espèce chimique différant d'une autre uniquement par la présence d'un ou plusieurs isotopes, la structure atomique demeurant par ailleurs parfaitement identique. Un exemple bien connu est l'eau lourde, isotopologue de l'eau « naturelle » dans lequel l'hydrogène H est remplacé par du deutérium D ; l'eau « mi-lourde », naturellement plus abondante que l'eau lourde stricto sensu, a pour formule HDO, un seul des deux atomes d'hydrogène étant remplacé par un atome de deutérium.
Kinetic fractionationKinetic fractionation is an isotopic fractionation process that separates stable isotopes from each other by their mass during unidirectional processes. Biological processes are generally unidirectional and are very good examples of "kinetic" isotope reactions. All organisms preferentially use lighter isotopic species, because "energy costs" are lower, resulting in a significant fractionation between the substrate (heavier) and the biologically mediated product (lighter).
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.
Reaction rateThe reaction rate or rate of reaction is the speed at which a chemical reaction takes place, defined as proportional to the increase in the concentration of a product per unit time and to the decrease in the concentration of a reactant per unit time. Reaction rates can vary dramatically. For example, the oxidative rusting of iron under Earth's atmosphere is a slow reaction that can take many years, but the combustion of cellulose in a fire is a reaction that takes place in fractions of a second.
Chemical propertyA chemical property is any of a material's properties that becomes evident during, or after, a chemical reaction; that is, any quality that can be established only by changing a substance's chemical identity. Simply speaking, chemical properties cannot be determined just by viewing or touching the substance; the substance's internal structure must be affected greatly for its chemical properties to be investigated. When a substance goes under a chemical reaction, the properties will change drastically, resulting in chemical change.
Catalysevignette|Intérieur du musée de la catalyse à Widnes en Angleterre. En chimie, la catalyse (du grec ancien : , « détacher ») se réfère à l'accélération ou la réorientation de la cinétique de réaction au moyen d'un catalyseur, et dans certains cas à la sélectivité pour diriger la réaction dans un sens privilégié (réaction concurrente, production d'un produit plutôt qu'un autre). Le catalyseur est utilisé en quantité beaucoup plus faible que les produits réactifs. Il n'apparait pas en général dans le bilan de réaction, donc pas dans son équation globale.
