Production de la paroleLa production de la parole est un processus qui transforme les pensées en parole. Cette activité comprend la sélection des mots, l'organisation des formes grammaticales pertinentes et l'articulation des sons par le système moteur via l'appareil vocal. Cette production peut être spontanée (par exemple, quand une personne prononce des mots lors d'une conversation), réactive (par exemple, quand elle identifie une illustration ou qu'elle fait une lecture à voix haute) ou imitative (quand elle répète les mots qu'une autre personne a dits).
Amas stellaireUn amas stellaire est une concentration locale d'étoiles d'origine commune et liées entre elles par la gravitation, dans un espace dont les dimensions peuvent atteindre 200 pc. Ces objets sont classés en plusieurs familles selon leur aspect ; ce sont, par compacité croissante : les associations stellaires, les amas ouverts et les amas globulaires. Les amas stellaires se maintiennent par l'attraction gravitationnelle mutuelle de leurs membres.
Probabilité a posterioriDans le théorème de Bayes, la probabilité a posteriori désigne la probabilité recalculée ou remesurée qu'un évènement ait lieu en prenant en considération une nouvelle information. Autrement dit, la probabilité a posteriori est la probabilité qu'un évènement A ait lieu étant donné que l'évènement B a eu lieu. Elle s'oppose à la probabilité a priori dans l'inférence bayésienne. La loi a priori qu'un évènement ait lieu avec vraisemblance est .
Amas ouvertEn astronomie, un amas ouvert est un amas stellaire groupant environ de 100 à étoiles de même âge liées entre elles par la gravitation, et dont le diamètre varie de 1,5 à 15 pc, avec une moyenne de 4 à 5 pc. Les amas ouverts sont peu lumineux et s’observent essentiellement dans notre Galaxie, où ils se situent dans le plan galactique, et dans les galaxies proches : les deux Nuages de Magellan et la galaxie d’Andromède. On pense qu'ils se forment au sein des nuages moléculaires, les grands nuages de gaz et de poussières qui constituent les nébuleuses diffuses.
Son numérique (musique)thumb|Échantillonnage (en gris) d'un signal analogique (en rouge). L'arrivée de l'informatique et du stockage d'information sous forme numérique a entraîné une véritable révolution dans le domaine musical. Cette révolution a commencé avec le CD audio, puis avec la compression des fichiers audios, puis les lecteurs dits MP3 et continue de nos jours avec l'intégration de la composante numérique dans le monde de la Hi-Fi et dans les lecteurs multimédias. Il y a pour le grand public plusieurs sources possibles pour obtenir de la musique sous forme numérique.
Probabilité a prioriDans le théorème de Bayes, la probabilité a priori (ou prior) désigne une probabilité se fondant sur des données ou connaissances antérieures à une observation. Elle s'oppose à la probabilité a posteriori (ou posterior) correspondante qui s'appuie sur les connaissances postérieures à cette observation. Le théorème de Bayes s'énonce de la manière suivante : si . désigne ici la probabilité a priori de , tandis que désigne la probabilité a posteriori, c'est-à-dire la probabilité conditionnelle de sachant .
Éducation musicalevignette|Leçon de musique. L’éducation musicale est une discipline qui s'occupe, d'une part, de l'enseignement et de l'apprentissage de la musique (académique, populaire et du monde) et, d'autre part, de l'éducation aux aspects sociaux et culturels du code sonore et des bruits dans notre monde actuel. La musique a été toujours liée à des fonctions de grande importance dans les cérémonies sociales, culturelles et religieuses dans les civilisations les plus anciennes.
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.
École de musiqueUne école de musique (académie de musique en Belgique) est une institution dispensant un enseignement spécialisé de la musique. que les écoles de musique existent. À l'origine, depuis le Moyen Âge, la musique (avant tout vocale) était enseignée dans les églises, sur une durée de douze ans environ, à travers toute la France (et l'Europe), au sein d'une école maîtrisienne et d'un chœur (appelé aussi psallette), à des enfants qui pouvaient devenir ensuite choristes (et un peu plus accessoirement instrumentistes) professionnels, embauchés par l'Église, principalement dans une collégiale ou une cathédrale, ou bien ailleurs dans le monde profane.
Correlation clusteringClustering is the problem of partitioning data points into groups based on their similarity. Correlation clustering provides a method for clustering a set of objects into the optimum number of clusters without specifying that number in advance. Cluster analysis In machine learning, correlation clustering or cluster editing operates in a scenario where the relationships between the objects are known instead of the actual representations of the objects.
Bayesian probabilityBayesian probability (ˈbeɪziən or ˈbeɪʒən ) is an interpretation of the concept of probability, in which, instead of frequency or propensity of some phenomenon, probability is interpreted as reasonable expectation representing a state of knowledge or as quantification of a personal belief. The Bayesian interpretation of probability can be seen as an extension of propositional logic that enables reasoning with hypotheses; that is, with propositions whose truth or falsity is unknown.
Critère d'information bayésienLe critère d'information bayésien (en anglais bayesian information criterion, en abrégé BIC), aussi appelé critère d'information de Schwarz, est un critère d'information dérivé du critère d'information d'Akaike proposé par en 1978. À la différence du critère d'information d'Akaike, la pénalité dépend de la taille de l'échantillon et pas seulement du nombre de paramètres. Il s'écrit : avec la vraisemblance du modèle estimée, le nombre d'observations dans l'échantillon et le nombre de paramètres libres du modèle.
