Adversarial machine learningAdversarial machine learning is the study of the attacks on machine learning algorithms, and of the defenses against such attacks. A survey from May 2020 exposes the fact that practitioners report a dire need for better protecting machine learning systems in industrial applications. To understand, note that most machine learning techniques are mostly designed to work on specific problem sets, under the assumption that the training and test data are generated from the same statistical distribution (IID).
Champ récepteurLe champ récepteur d'un neurone sensoriel ou d'un neurone sensitif est le volume de l'espace qui modifie la réponse de ce neurone, quand un stimulus suffisamment puissant et rapide survient en son sein. De tels champs récepteurs ont été identifiés dans les systèmes visuel, auditif et somatosensoriel. Ainsi, le champ récepteur d'un neurone du système visuel est la portion du champ visuel qui, lorsqu'on présente un stimulus lumineux en son sein, modifie la réponse de ce neurone.
3D scanning3D scanner is the process of analyzing a real-world object or environment to collect three dimensional data of its shape and possibly its appearance (e.g. color). The collected data can then be used to construct digital 3D models. A 3D scanner can be based on many different technologies, each with its own limitations, advantages and costs. Many limitations in the kind of objects that can be digitised are still present. For example, optical technology may encounter many difficulties with dark, shiny, reflective or transparent objects.
Capture de mouvementLa capture de mouvement (motion capture en anglais, parfois abrégé en mocap) est une technique permettant d'enregistrer les positions et rotations d'objets ou de membres d'êtres vivants, pour en contrôler une contrepartie virtuelle sur ordinateur (caméra, modèle 3D, ou avatar). Une restitution visuelle de ces mouvements en temps réel est faite via le moteur de rendu 3D de l'application interfacée avec le matériel utilisé qui peut les stocker dans un fichier d'animation de type BVH pour être traités ultérieurement dans un logiciel 3D classique (Maya, 3dsMax, XSI, Cinema4d, etc.
Biais algorithmiquevignette|Organigramme représentant l'algorithme derrière un moteur de recommandation. Un biais algorithmique est le fait que le résultat d'un algorithme d'apprentissage ne soit pas neutre, loyal ou équitable. Le biais algorithmique peut se produire lorsque les données utilisées pour entraîner un algorithme d'apprentissage automatique reflètent les valeurs implicites des humains impliqués dans la collecte, la sélection, ou l'utilisation de ces données.
Champ aléatoire conditionnelLes champs aléatoires conditionnels (conditional random fields ou CRFs) sont une classe de modèles statistiques utilisés en reconnaissance des formes et plus généralement en apprentissage statistique. Les CRFs permettent de prendre en compte l'interaction de variables « voisines ». Ils sont souvent utilisés pour des données séquentielles (langage naturel, séquences biologiques, vision par ordinateur). Les CRFs sont un exemple de réseau probabiliste non orienté.
DALL-EDALL-E (ou DALL·E, à prononcer Dali, en référence à Salvador Dali) est un programme d'intelligence artificielle générative, capable de créer des images à partir de descriptions textuelles. Son nom est un mot-valise évoquant à la fois le robot de Pixar WALL-E et le peintre Salvador Dalí. DALL-E utilise une version à de paramètres du modèle de langage GPT-3 pour interpréter les entrées (commandes) en langage naturel (telles que par exemple : « un sac à main en cuir vert en forme de pentagone » ou « une vue isométrique d'un capybara triste »), et générer les images demandées.
Discontinuity (linguistics)In linguistics, a discontinuity occurs when a given word or phrase is separated from another word or phrase that it modifies in such a manner that a direct connection cannot be established between the two without incurring crossing lines in the tree structure. The terminology that is employed to denote discontinuities varies depending on the theory of syntax at hand. The terms discontinuous constituent, displacement, long distance dependency, unbounded dependency, and projectivity violation are largely synonymous with the term discontinuity.
Imagerie à grande gamme dynamiqueL'imagerie à grande gamme dynamique (ou imagerie large-gamme) (high-dynamic-range imaging ou HDRI) regroupe un ensemble de techniques numériques permettant de présenter une image fixe ou animée d'une scène qui présente, dans ses diverses parties, des niveaux très différents de luminosité. Une se constitue à partir de pixels auxquels est associé un triplet de valeurs qui en indique la luminosité et la couleur. Le rendu à grande dynamique concerne des fichiers d'origine où les pixels ont plus de valeurs possibles que les écrans ou imprimantes du rendu.
