MotUn mot est une suite de sons ou de caractères graphiques formant une unité sémantique et pouvant être distingués par un séparateur, par exemple un blanc typographique à l'écrit. En linguistique, un mot est le plus petit élément pouvant être prononcé isolément avec un contenu sémantique ou pragmatique. « Mot » dérive du bas-latin muttum, substantif issu du verbe latin muttire. Ce verbe indique généralement la production d'un discours inarticulé et/ou incohérent : au sens propre, muttire, c'est dire « mu », grogner comme un bovin.
Sélection de caractéristiqueLa sélection de caractéristique (ou sélection d'attribut ou de variable) est un processus utilisé en apprentissage automatique et en traitement de données. Il consiste, étant donné des données dans un espace de grande dimension, à trouver un sous-sensemble de variables pertinentes. C'est-à-dire que l'on cherche à minimiser la perte d'information venant de la suppression de toutes les autres variables. C'est une méthode de réduction de la dimensionnalité. Extraction de caractéristique Catégorie:Apprentissage
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.
BoostingLe boosting est un domaine de l'apprentissage automatique (branche de l'intelligence artificielle). C'est un principe qui regroupe de nombreux algorithmes qui s'appuient sur des ensembles de classifieurs binaires : le boosting optimise leurs performances. Le principe est issu de la combinaison de classifieurs (appelés également hypothèses). Par itérations successives, la connaissance d'un classifieur faible - weak classifier - est ajoutée au classifieur final - strong classifier.
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.
Hyperparameter optimizationIn machine learning, hyperparameter optimization or tuning is the problem of choosing a set of optimal hyperparameters for a learning algorithm. A hyperparameter is a parameter whose value is used to control the learning process. By contrast, the values of other parameters (typically node weights) are learned. The same kind of machine learning model can require different constraints, weights or learning rates to generalize different data patterns.
PonctuationLa ponctuation a pour but l’organisation de l’écrit grâce à un ensemble de signes graphiques. Elle a trois fonctions principales. Elle anime le texte en indiquant des faits de la langue orale, comme l’intonation ou les pauses de diverses longueurs (indications prosodiques). Elle marque les degrés de subordination entre les différents éléments du discours (rapports syntaxiques). Enfin elle précise le sens et définit les liens logiques entre ces éléments (informations sémantiques).
AdaBoostAdaBoost (ou adaptive boosting) est, en intelligence artificielle et en apprentissage automatique, un méta-algorithme de boosting introduit par Yoav Freund et Robert Schapire. Il peut être utilisé en association avec de nombreux autres types d'algorithmes d'apprentissage afin d'en améliorer les performances. Les sorties des autres algorithmes (appelés classifieurs faibles) sont combinées en une somme pondérée qui représente la sortie finale du classeur boosté.
ReferenceA reference is a relationship between objects in which one object designates, or acts as a means by which to connect to or link to, another object. The first object in this relation is said to refer to the second object. It is called a name for the second object. The next object, the one to which the first object refers, is called the referent of the first object. A name is usually a phrase or expression, or some other symbolic representation. Its referent may be anything – a material object, a person, an event, an activity, or an abstract concept.
Désambiguïsation lexicaleLa désambiguïsation lexicale ou désambigüisation lexicale est la détermination du sens d'un mot dans une phrase lorsque ce mot peut avoir plusieurs sens possibles. Dans la linguistique informatique, la désambiguïsation lexicale est un problème non résolu dans le traitement des langues naturelles et de l'ontologie informatique. La résolution de ce problème permettrait des avancées importantes dans d'autres champs de la linguistique informatique comme l'analyse du discours, l'amélioration de la pertinence des résultats des moteurs de recherche, la résolution des anaphores, la cohérence, l'inférence, etc.
XGBoostXGBoost (eXtreme Gradient Boosting) is an open-source software library which provides a regularizing gradient boosting framework for C++, Java, Python, R, Julia, Perl, and Scala. It works on Linux, Windows, and macOS. From the project description, it aims to provide a "Scalable, Portable and Distributed Gradient Boosting (GBM, GBRT, GBDT) Library". It runs on a single machine, as well as the distributed processing frameworks Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Flink, and Dask.
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.
Point d'interrogationUn point d'interrogation, qui a aussi été appelé point interrogatif, est un signe de ponctuation qui se met à la fin d'une phrase interrogative, à la place du point. En France, il est d'usage de placer une espace fine insécable avant le point d'interrogation, ou une espace insécable si la fine n'est pas disponible. Au Canada, il se place sans espace, directement après la dernière lettre de la phrase, ou avec une espace fine insécable si elle est disponible.
Deux-pointsLe deux-points, ou double point, est un signe de ponctuation constitué de deux points alignés l’un au-dessus de l’autre. Du point de vue de la syntaxe, le deux-points s’apparente au point-virgule et sépare deux membres de phrase souvent constitués de propositions indépendantes. Le deux-points peut introduire diverses catégories de segments : une citation, dans le discours rapporté direct : une explication, une cause : une conséquence, une synthèse : une énumération : Le Lexique des règles typographiques en usage à l'Imprimerie nationale, ouvrage de référence en typographie française, indique qu'on ne met pas de majuscule après un deux-points, sauf s'il est suivi d'un nom propre ou qu'il introduit une citation.
Point d'exclamationUn point d'exclamation, autrefois appelé point d'admiration, est un signe de ponctuation fort qui se met à la fin d'une phrase exclamative, à la place du point. La phrase que termine un point d'exclamation peut soit être une véritable exclamation (« Oh ! »), soit être un ordre (« Halte, vous avez enfreint la loi ! »), ou encore souligner un fait remarquable (« Cet animal est vraiment gigantesque ! »), la surprise, l'exaspération ou l'admiration.
Fouille de textesLa fouille de textes ou « l'extraction de connaissances » dans les textes est une spécialisation de la fouille de données et fait partie du domaine de l'intelligence artificielle. Cette technique est souvent désignée sous l'anglicisme text mining. Elle désigne un ensemble de traitements informatiques consistant à extraire des connaissances selon un critère de nouveauté ou de similarité dans des textes produits par des humains pour des humains.
Early stoppingIn machine learning, early stopping is a form of regularization used to avoid overfitting when training a learner with an iterative method, such as gradient descent. Such methods update the learner so as to make it better fit the training data with each iteration. Up to a point, this improves the learner's performance on data outside of the training set. Past that point, however, improving the learner's fit to the training data comes at the expense of increased generalization error.
Barre obliqueLa barre oblique « / », ou par anglicisme le slash, est un caractère typographique. Elle se distingue de la barre oblique inversée « \ ». Avec l'arobase et le tilde, la barre oblique / est l'un des symboles les plus utilisés sur Internet, puisque la double barre oblique est à la tête de l'URI, après l'indication du protocole utilisé (ainsi, avec le protocole HTTP, l’URI commencera par ). C'est aussi, pour la plupart des systèmes d'exploitation, le caractère qui distingue les différents dossiers d'un chemin.
Induction (logique)L'induction est historiquement le nom utilisé pour signifier un genre de raisonnement qui se propose de chercher des lois générales à partir de l'observation de faits particuliers, sur une base probabiliste. Remarque : Bien qu'associée dans le titre de cet article à la logique, la présentation qui suit correspond surtout à la notion bayésienne, utilisée consciemment ou non, de l'induction.
Méthode scientifiqueLa méthode scientifique désigne l'ensemble des canons guidant ou devant guider le processus de production des connaissances scientifiques, qu'il s'agisse d'observations, d'expériences, de raisonnements, ou de calculs théoriques. Très souvent, le terme de « méthode » engage l'idée implicite de son unicité, tant auprès du grand public que de certains chercheurs, qui de surcroît la confondent parfois avec la seule méthode hypothético-déductive.