ManagementLe management est la science sociale de la planification, de l'organisation , de la coordination et du contrôle du travail et des ressources ayant comme but d'atteindre un objectif. La gestion d'entreprise est un des champs de la discipline, mais celle-ci s'étend à toutes formes d'organisations. Il existe aussi les sciences de gestion, qui incluent des disciplines des champs du management.
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.
Organisation apprenanteUne organisation apprenante est une organisation humaine (entreprise, administration, etc.) qui met en œuvre un ensemble de pratiques et de dispositions pour rester en phase avec son environnement. On rencontre aussi les appellations : équipe apprenante, entreprise apprenante, entreprise ou organisation intelligente, smart entreprise, lieu apprenant, territoire apprenant... Chaque entreprise peut être considérée comme un système vivant opérant au sein d'un écosystème.
Apprentissage organisationnelL’apprentissage organisationnel, aussi appelé phase de création des connaissances est un processus collectif de développement et de modification des connaissances (aussi bien tacites qu’explicites) au sein d’une organisation, qui intervient dans les processus de gestion des connaissances. Elle se développe de différentes manières : observation, imitation, expérimentation, etc., de la concurrence, de l’environnement ou directement à l’intérieur de l’entreprise.
Modèle de langageEn traitement automatique des langues, un modèle de langage ou modèle linguistique est un modèle statistique de la distribution de symboles distincts (lettres, phonèmes, mots) dans une langue naturelle. Un modèle de langage peut par exemple prédire le mot suivant dans une séquence de mots. Un modèle de langage n-gramme est un modèle de langage qui modélise des séquences de mots comme un processus de Markov. Il utilise l'hypothèse simplificatrice selon laquelle la probabilité du mot suivant dans une séquence ne dépend que d'une fenêtre de taille fixe de mots précédents.
Jeux d'entrainement, de validation et de testEn apprentissage automatique, une tâche courante est l'étude et la construction d'algorithmes qui peuvent apprendre et faire des prédictions sur les données. De tels algorithmes fonctionnent en faisant des prédictions ou des décisions basées sur les données, en construisant un modèle mathématique à partir des données d'entrée. Ces données d'entrée utilisées pour construire le modèle sont généralement divisées en plusieurs jeux de données .
Apprentissage par problèmesDans l'apprentissage par problèmes (APP), ou apprentissage par résolution de problèmes, les apprenants, regroupés par équipes, travaillent ensemble à résoudre un problème généralement proposé par l'enseignant, problème pour lequel ils n'ont reçu aucune formation particulière, de façon à faire des apprentissages de contenu et de savoir-faire, à découvrir des notions nouvelles de façon active (il s’instruit lui-même) en y étant poussé par les nécessités du problème soumis.
Self-playSelf-play is a technique for improving the performance of reinforcement learning agents. Intuitively, agents learn to improve their performance by playing "against themselves". In multi-agent reinforcement learning experiments, researchers try to optimize the performance of a learning agent on a given task, in cooperation or competition with one or more agents. These agents learn by trial-and-error, and researchers may choose to have the learning algorithm play the role of two or more of the different agents.
Investment managementInvestment management (sometimes referred to more generally as asset management) is the professional asset management of various securities, including shareholdings, bonds, and other assets, such as real estate, to meet specified investment goals for the benefit of investors. Investors may be institutions, such as insurance companies, pension funds, corporations, charities, educational establishments, or private investors, either directly via investment contracts/mandates or via collective investment schemes like mutual funds, exchange-traded funds, or REITs.
Détection de contoursEn et en vision par ordinateur, on appelle détection de contours les procédés permettant de repérer les points d'une qui correspondent à un changement brutal de l'intensité lumineuse. Ces changements de propriétés de l' indiquent en général des éléments importants de structure dans l'objet représenté. Ces éléments incluent des discontinuités dans la profondeur, dans l'orientation d'une surface, dans les propriétés d'un matériau et dans l'éclairage d'une scène.
Google DeepMindGoogle DeepMind est une entreprise spécialisée dans l'intelligence artificielle appartenant à Google. L'entreprise est remarquée notamment pour son programme de jeu de Go AlphaGo, et son logiciel AlphaFold, qui permet de prédire la structure des protéines à partir de leurs séquences en acides aminés. Originellement appelée DeepMind Technologies Limited et fondée en 2010 par Demis Hassabis, Mustafa Suleyman et Shane Legg, elle est rachetée le 26 janvier 2014, par Google pour plus de 628 millions de dollars américains.
Modèle statistiqueUn modèle statistique est une description mathématique approximative du mécanisme qui a généré les observations, que l'on suppose être un processus stochastique et non un processus déterministe. Il s’exprime généralement à l’aide d’une famille de distributions (ensemble de distributions) et d’hypothèses sur les variables aléatoires X1, . . ., Xn. Chaque membre de la famille est une approximation possible de F : l’inférence consiste donc à déterminer le membre qui s’accorde le mieux avec les données.
