Analyse des donnéesL’analyse des données (aussi appelée analyse exploratoire des données ou AED) est une famille de méthodes statistiques dont les principales caractéristiques sont d'être multidimensionnelles et descriptives. Dans l'acception française, la terminologie « analyse des données » désigne donc un sous-ensemble de ce qui est appelé plus généralement la statistique multivariée. Certaines méthodes, pour la plupart géométriques, aident à faire ressortir les relations pouvant exister entre les différentes données et à en tirer une information statistique qui permet de décrire de façon plus succincte les principales informations contenues dans ces données.
Architecture cognitiveUne architecture cognitive est un processus calculatoire artificiel qui tente de simuler le comportement d'un système cognitif (généralement celui d'un humain), ou qui agit intelligemment sous respect d'une certaine définition. Le terme architecture implique une approche qui tente de modéliser les propriétés internes du système cognitif représenté et non seulement le comportement extérieur. Les prochaines sous-sections présentent plusieurs critères pour catégoriser les architectures cognitives.
Archivage électroniqueLarchivage électronique désigne l'archivage à long terme de documents et données numériques. Les problématiques liées à la pérennisation des données numériques sont le coût et la durée de vie des supports, mais aussi l'accès au contenu malgré les avancées technologiques rendant les anciens supports obsolètes. L'archivage électronique commence dès la création des documents et permet à l'organisation productrice de l'information de les exploiter pour toute la durée de leur cycle de vie.
Lettres (culture)Les lettres sont les disciplines académiques d'étude de la condition humaine par des méthodes analytiques, critiques ou spéculatives, les distinguant des approches empiriques des sciences naturelles et sociales. Elles incluent par convention : la littérature classique et moderne (y compris la philologie, la rhétorique) ; la philosophie (notamment l'épistémologie, la métaphysique, la logique, l'éthique, l'esthétique) ; l'histoire (y compris ses sciences auxiliaires: l'épigraphie, la papyrologie, la paléographie, l'archéologie) ; la linguistique et les langues modernes et anciennes (notamment l'anglais, l'allemand, le latin, le grec ancien) ; l'art, la culture et les médias (y compris la culture de masse, le cinéma, la télévision, les nouveaux médias).
Système d'écriturevignette|400px|Carte légendée des systèmes d'écriture dans le monde. Un système d’écriture est un ensemble organisé et plus ou moins standardisé de signes d'écriture permettant la communication des idées. En général, il s'agit de la transcription de la parole énoncée dans une langue parlée : on parle alors de glottographie. Il existe cependant des systèmes transmettant des idées sans l'intermédiaire direct de la parole : on parle alors de sémasiographie, que tous les spécialistes ne s'accordent cependant pas à considérer comme de véritables systèmes d'écriture ; on parle donc également de pré-écriture ou de proto-écriture.
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.
Religion mayaLa religion maya est l'ensemble des croyances et des rites partagés à l'époque précolombienne par les Mayas, et dont il reste des pratiques très importantes dans certaines communautés indigènes mayas, notamment au Guatemala. Cette religion polythéiste partage de nombreux points communs avec les autres religions mésoaméricaines, tant du point de vue des croyances que des pratiques rituelles et des arts sacrés. Les Mayas croyaient en la récurrence des cycles de création et de destruction.
Écriture mayaLécriture maya est un système d'écriture logosyllabique, c'est-à-dire à la fois logographique (un symbole — graphème — correspond à une notion — lemme) et syllabographique (un graphème correspond au son d'une syllabe), servant à retranscrire l'ensemble des langues mayas. L'écriture était l'apanage d'une caste de « Ah Tz'iib » faisant partie de la haute société. Seules deux autres castes dirigeantes y avaient accès : les prêtres et les chefs. Elle était inaccessible au reste de la population.
Écriture aztèquethumb|Exemple d'écriture aztèque (codex Boturini, folio 6). L'écriture aztèque, également appelée écriture nahuatl, est un système d'écriture glyphique (utilisant à la fois des pictogrammes, des idéogrammes et des constructions phonétiques) qui était utilisé dans l'Empire aztèque, notamment dans les codex aztèques. Ce système était basé sur les conventions et les symboles de la tradition mésoaméricaine épiclassique et postclassique des peuples du centre de l'actuel Mexique.
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.
Big dataLe big data ( « grosses données » en anglais), les mégadonnées ou les données massives, désigne les ressources d’informations dont les caractéristiques en termes de volume, de vélocité et de variété imposent l’utilisation de technologies et de méthodes analytiques particulières pour créer de la valeur, et qui dépassent en général les capacités d'une seule et unique machine et nécessitent des traitements parallélisés. L’explosion quantitative (et souvent redondante) des données numériques permet une nouvelle approche pour analyser le monde.
Apprentissage superviséL'apprentissage supervisé (supervised learning en anglais) est une tâche d'apprentissage automatique consistant à apprendre une fonction de prédiction à partir d'exemples annotés, au contraire de l'apprentissage non supervisé. On distingue les problèmes de régression des problèmes de classement. Ainsi, on considère que les problèmes de prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification.
