Couche présentationthumb|Position de la couche présentation dans le modèle OSI La couche présentation est la du modèle OSI. La couche présentation est chargée du codage des données applicatives. Les couches 1 à 5 transportent des octets bruts sans se préoccuper de leur signification. Mais ce qui doit être transporté en pratique, c'est du texte, des nombres et parfois des structures de données arbitrairement complexes. Un protocole de routage par exemple doit transporter un graphe représentant au moins partiellement la topologie du réseau.
Q-learningvignette|400x400px|Dans le Q-learning, l'agent exécute une action a en fonction de l'état s et d'une fonction Q. Il perçoit alors le nouvel état s' et une récompense r de l'environnement. Il met alors à jour la fonction Q. Le nouvel état s' devient alors l'état s, et l'apprentissage continue. En intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, le Q-learning est un algorithme d'apprentissage par renforcement. Il ne nécessite aucun modèle initial de l'environnement.
Couche transportthumb|Position de la couche transport dans le modèle ISO et dans TCP-IP En réseaux, la couche dite de transport constitue la quatrième couche du modèle OSI. Cette couche regroupe l'ensemble des protocoles chargés de la gestion des erreurs et du contrôle des flux réseaux. Les deux principaux protocoles utilisés sont les protocoles TCP et UDP. Modèle OSI La couche transport gère les communications de bout en bout entre processus. Cette couche est souvent la plus haute couche où on se préoccupe de la correction des erreurs.
Noyau (statistiques)Un noyau est une fonction de pondération utilisée dans les techniques d'estimation non-paramétrique. Les noyaux interviennent dans l'estimateur par noyau pour estimer la densité de probabilité d'une variable aléatoire, ou encore dans la régression paramétrique (à noyau) pour estimer des espérances conditionnelles. Pour les séries temporelles, le noyau permet d'estimer la densité spectrale. Un noyau est une fonction positive, intégrable et à valeurs réelles, notée K, qui doit vérifier les deux conditions suivantes : normalisation : symétrie : pour toutes les valeurs de u.
Ontology learningOntology learning (ontology extraction, ontology generation, or ontology acquisition) is the automatic or semi-automatic creation of ontologies, including extracting the corresponding domain's terms and the relationships between the concepts that these terms represent from a corpus of natural language text, and encoding them with an ontology language for easy retrieval. As building ontologies manually is extremely labor-intensive and time-consuming, there is great motivation to automate the process.
Estimation par noyauEn statistique, l’estimation par noyau (ou encore méthode de Parzen-Rosenblatt ; en anglais, kernel density estimation ou KDE) est une méthode non-paramétrique d’estimation de la densité de probabilité d’une variable aléatoire. Elle se base sur un échantillon d’une population statistique et permet d’estimer la densité en tout point du support. En ce sens, cette méthode généralise astucieusement la méthode d’estimation par un histogramme. Si est un échantillon i.i.d.
Régularisation (mathématiques)vignette|Les courbes bleues et vertes correspondent à deux modèles differents, tous les deux étant des solutions possibles du problème consistant à décrire les coordonnées de tous les points rouges. L'application d'une régularisation favorise le modèle moins complexe correspondant à la courbe verte. Dans le domaine des mathématiques et des statistiques, et plus particulièrement dans le domaine de l'apprentissage automatique, la régularisation fait référence à un processus consistant à ajouter de l'information à un problème, s'il est mal posé ou pour éviter le surapprentissage.
Noyau de système d'exploitationUn noyau de système d’exploitation, ou simplement noyau, ou kernel en anglais, est une des parties fondamentales de certains systèmes d’exploitation. Il gère les ressources de l’ordinateur et permet aux différents composants — matériels et logiciels — de communiquer entre eux. En tant que partie du système d’exploitation, le noyau fournit des mécanismes d’abstraction du matériel, notamment de la mémoire, du (ou des) processeur(s), et des échanges d’informations entre logiciels et périphériques matériels.
Positive-definite kernelIn operator theory, a branch of mathematics, a positive-definite kernel is a generalization of a positive-definite function or a positive-definite matrix. It was first introduced by James Mercer in the early 20th century, in the context of solving integral operator equations. Since then, positive-definite functions and their various analogues and generalizations have arisen in diverse parts of mathematics.
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
Partitionnement spectralEn informatique théorique, le partitionnement spectral ou spectral clustering en anglais, est un type de partitionnement de données prenant en compte les propriétés spectrales de l'entrée. Le partitionnement spectral utilise le plus souvent les vecteurs propres d'une matrice de similarités. Par rapport à des algorithmes classiques comme celui des k-moyennes, cette technique offre l'avantage de classer des ensembles de données de structure « non-globulaire », dans un espace de représentation adéquat.
