Algorithme d'apprentissage incrémentalEn informatique, un algorithme d'apprentissage incrémental ou incrémentiel est un algorithme d'apprentissage qui a la particularité d'être online, c'est-à-dire qui apprend à partir de données reçues au fur et à mesure du temps. À chaque incrément il reçoit des données d'entrées et un résultat, l'algorithme calcule alors une amélioration du calcul fait pour prédire le résultat à partir des données d'entrées.
Processeur vectorielvignette|Processeur vectoriel d'un supercalculateur Cray-1. Un processeur vectoriel est un processeur possédant diverses fonctionnalités architecturales lui permettant d'améliorer l’exécution de programmes utilisant massivement des tableaux, des matrices, et qui permet de profiter du parallélisme inhérent à l'usage de ces derniers. Développé pour des applications scientifiques et exploité par les machines Cray et les supercalculateurs qui lui feront suite, ce type d'architecture a rapidement montré ses avantages pour des applications grand public (on peut citer la manipulation d'images).
Système nerveux autonomeLe système nerveux autonome aussi appelé système nerveux végétatif est la partie du système nerveux périphérique responsable des fonctions non soumises au contrôle volontaire. Il contrôle notamment les muscles lisses (digestion, vascularisation...), les muscles cardiaques, la majorité des glandes exocrines (digestion, sudation...) et certaines glandes endocrines. Le système nerveux autonome contient des neurones périphériques mais aussi centraux.
Nonlinear systemIn mathematics and science, a nonlinear system (or a non-linear system) is a system in which the change of the output is not proportional to the change of the input. Nonlinear problems are of interest to engineers, biologists, physicists, mathematicians, and many other scientists since most systems are inherently nonlinear in nature. Nonlinear dynamical systems, describing changes in variables over time, may appear chaotic, unpredictable, or counterintuitive, contrasting with much simpler linear systems.
Système nerveux somatiqueLe système nerveux somatique est la partie du système nerveux périphérique qui commande les mouvements et la position du corps et permet de percevoir par la peau diverses sensations (toucher, chaleur, douleur) et de découvrir par les autres organes des sens le milieu environnant (vision, audition, olfaction). Il est constitué de neurones sensitifs et de neurones moteurs.
Reconnaissance de l'écriture manuscriteLa reconnaissance de l’écriture manuscrite (en anglais, handwritten text recognition ou HTR) est un traitement informatique qui a pour but de traduire un texte écrit en un texte codé numériquement. Il faut distinguer deux reconnaissances distinctes, avec des problématiques et des solutions différentes : la reconnaissance en-ligne ; la reconnaissance hors-ligne. La reconnaissance de l’écriture manuscrite fait appel à la reconnaissance de forme, mais également au traitement automatique du langage naturel.
Mesure stéréoscopiqueLa stéréovision ou mesure stéréoscopique est une méthode de mesure qui consiste à se servir de la prise d'images (photographiques ou numériques) prises de différents points de vue, pour déterminer les dimensions, les formes ou les positions d'objets. Pour cela on utilise : soit des appareils photographiques étalonnés utilisant des films argentiques plans et stables dimensionnellement ou des détecteurs C.C.D à haute résolution pour des mesures statiques ; soit des caméras (film ou CCD) si des mesures dynamiques sont nécessaires (vidéogrammétrie).
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.
Système nerveux périphériquethumb|upright=1.3|Schéma du système nerveux avec le système nerveux périphérique en bleu et le système nerveux central en rouge. Le système nerveux périphérique (SNP) est la partie du système nerveux formée des ganglions et des nerfs à l'extérieur du cerveau et de la moelle épinière. Sa fonction principale est de faire circuler l'information entre les organes et le système nerveux central (SNC). À l'inverse du SNC, le SNP n'est pas protégé par les os du crane et de la colonne ; il n'est pas non plus recouvert par la barrière hémato-encéphalique qui assure l'isolation du SNC.
Algorithme onlineEn informatique, un algorithme en ligne, parfois aussi appelé algorithme incrémental, est un algorithme qui reçoit un flux de données en entrée, et qui doit prendre des décisions au fur et à mesure. Un cadre classique est celui dans lequel l'algorithme doit répondre à des requêtes les unes après les autres, sans connaître les requêtes à venir. Il s'oppose au concept d'algorithme hors ligne qui reçoit d'un seul coup les données qu'il a à considérer, et prend ses décisions en fonction de cette entrée.
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.
Système sensorielUn système sensoriel est une partie du système nerveux responsable de la sensation. Il regroupe les récepteurs sensoriels, les voies nerveuses, et les parties du cerveau responsables du traitement de l'information sensorielle. L'ensemble des systèmes sensoriels se divisent en sensibilité générale ou somesthésie et en sens dits spécifiques : la vision, l'odorat, le goût, l'ouïe et le toucher. Il existe sept sens : les cinq sens vu ci-dessus (vision, odorat, goût, ouïe et toucher), ainsi que le système vestibulaire et le système proprioceptif.
