Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Reconnaissance automatique de la parolevignette|droite|upright=1.4|La reconnaissance vocale est habituellement traitée dans le middleware ; les résultats sont transmis aux applications utilisatrices. La reconnaissance automatique de la parole (souvent improprement appelée reconnaissance vocale) est une technique informatique qui permet d'analyser la voix humaine captée au moyen d'un microphone pour la transcrire sous la forme d'un texte exploitable par une machine.
Types of artificial neural networksThere are many types of artificial neural networks (ANN). Artificial neural networks are computational models inspired by biological neural networks, and are used to approximate functions that are generally unknown. Particularly, they are inspired by the behaviour of neurons and the electrical signals they convey between input (such as from the eyes or nerve endings in the hand), processing, and output from the brain (such as reacting to light, touch, or heat). The way neurons semantically communicate is an area of ongoing research.
LangageLe langage est la capacité d'exprimer une pensée et de communiquer au moyen d'un système de signes (vocaux, gestuel, graphiques, tactiles, olfactifs, etc.) doté d'une sémantique, et le plus souvent d'une syntaxe — mais ce n'est pas systématique (la cartographie est un exemple de langage non syntaxique). Fruit d'une acquisition, la langue est une des nombreuses manifestations du langage. Les langages sont constitués de signaux correspondant au support physique de l'information.
Acquisition du langageL'acquisition du langage est un domaine de recherche pluridisciplinaire, relevant notamment de la recherche en psychologie et en sciences du langage, qui vise à décrire et comprendre comment l'enfant acquiert le langage, oral ou gestuel, du milieu qui l'entoure. L'acquisition du langage d'un jeune enfant est rapide et s'effectue sans apprentissage formel. Le langage se développe toute la vie, mais c'est surtout entre la naissance et l'âge de cinq ans, que les apprentissages essentiels sont observés.
Réseau neuronal convolutifEn apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.
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.
Réseau de neurones artificielsUn réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.
Nom de domaineUn nom de domaine (NDD en notation abrégée française ou DN pour Domain Name en anglais) est, dans le système de noms de domaine DNS, un identifiant de domaine internet. Un domaine est un ensemble d'ordinateurs reliés à Internet et possédant une caractéristique commune. Par exemple, un domaine tel que .fr est l'ensemble des ordinateurs hébergeant des activités pour des personnes ou des organisations qui se sont enregistrées auprès de l'Association française pour le nommage Internet en coopération (AFNIC) qui est le registre responsable du domaine de premier niveau .
Mort d'une langueEn linguistique, la mort d'une langue survient quand disparaissent les d'une langue maternelle. Par extension, lextinction d'une langue est le stade où cette langue n'est plus connue, pas même comme langue seconde. D'autres termes proches sont le linguicide, c'est-à-dire la mort d'une langue pour des motifs naturels ou politiques et, plus rarement, la « glottophagie », phénomène où une langue peu parlée est absorbée ou remplacée par une autre, comptant des locuteurs plus nombreux.
Réseau de neurones récurrentsUn réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.
Acoustic modelAn acoustic model is used in automatic speech recognition to represent the relationship between an audio signal and the phonemes or other linguistic units that make up speech. The model is learned from a set of audio recordings and their corresponding transcripts. It is created by taking audio recordings of speech, and their text transcriptions, and using software to create statistical representations of the sounds that make up each word. Modern speech recognition systems use both an acoustic model and a language model to represent the statistical properties of speech.
Langue éteinteUne langue éteinte ou finie est une langue qui n'a plus de locuteurs natifs. Cela se produit généralement lorsqu'une langue est sujette à l' extinction linguistique et est directement remplacée par une autre langue, par exemple le copte remplacé par l'arabe et de nombreuses langues amérindiennes, remplacé par l'anglais, le français, l'espagnol et le portugais . Le terme « langue morte » se réfère aussi couramment à une langue plus ancienne qui a considérablement changé et a évolué vers un nouveau groupe linguistique autonome, dont le processus de séparation linguistique est maintenant terminé.
Langue construitevignette|Le drapeau des langues construites, représentant la tour de Babel. Une langue construite ou planifiée (ou idéolangue, parfois dénommée langue artificielle, ou conlang pour constructed language en anglais) est une langue créée par une ou plusieurs personnes dans un temps relativement bref, contrairement aux langues naturelles dont l'élaboration est en grande partie spontanée et sans plan d'ensemble. Il est donc parfois difficile de cloisonner les langues dans ces deux catégories.
Domaine de premier niveauUn domaine de premier niveau ou un domaine de tête (top-level domain, ou TLD), aussi appelé une extension, est, dans le système de noms de domaine internet, un sous-domaine de la racine. Dans un nom de domaine, le domaine de premier niveau est généralement le dernier élément du nom de domaine (exemple : dans , le domaine de premier niveau est ). vignette|Exemples de domaines de premier niveau. Le dernier point est optionnel. À l'origine, il indiquait la fin du nom de domaine. Par simplicité, l'usage courant est de ne plus l'indiquer.
Perception de la paroleLa perception de la parole est le processus par lequel les humains sont capables d'interpréter et de comprendre les sons utilisés dans le langage. L'étude de la perception de la parole est reliée aux champs de la phonétique, de phonologie en linguistique, de psychologie cognitive et de perception en psychologie. Les recherches dans ce domaine essaient de comprendre comment les auditeurs humains reconnaissent les phonèmes (sons de la paroles) ou autres sons tels que la syllabe ou les rimes, et utilisent cette information pour comprendre le langage parlé.
Speaker recognitionSpeaker recognition is the identification of a person from characteristics of voices. It is used to answer the question "Who is speaking?" The term voice recognition can refer to speaker recognition or speech recognition. Speaker verification (also called speaker authentication) contrasts with identification, and speaker recognition differs from speaker diarisation (recognizing when the same speaker is speaking).
Langue secondeLa notion de langue seconde a deux interprétations principales. L’une provient de la sociolinguistique anglo-saxone, conformément à laquelle une langue seconde est simplement une langue acquise chronologiquement juste après la première, c’est-à-dire après la langue maternelle. Selon une autre interprétation, la notion de langue seconde est englobée dans celle de langue étrangère au sens où c’est une langue autre que la langue maternelle mais se distingue de la langue étrangère par son statut social et, éventuellement, juridique.
Langues en voie de disparitionLes langues en voie de disparition sont les langues dont le nombre de locuteurs décroît au point de les faire disparaître (voir : mort d'une langue). Parmi les quelque du monde, un grand nombre est en train de disparaître et ce phénomène s'accélère d'année en année. L' considère que les langues appartiennent au patrimoine culturel immatériel de l'humanité et œuvre pour la diversité linguistique par des programmes de sauvegarde des langues en danger.
Time delay neural networkTime delay neural network (TDNN) is a multilayer artificial neural network architecture whose purpose is to 1) classify patterns with shift-invariance, and 2) model context at each layer of the network. Shift-invariant classification means that the classifier does not require explicit segmentation prior to classification. For the classification of a temporal pattern (such as speech), the TDNN thus avoids having to determine the beginning and end points of sounds before classifying them.
