RandomizationRandomization is the process of making something random. Randomization is not haphazard; instead, a random process is a sequence of random variables describing a process whose outcomes do not follow a deterministic pattern, but follow an evolution described by probability distributions. For example, a random sample of individuals from a population refers to a sample where every individual has a known probability of being sampled. This would be contrasted with nonprobability sampling where arbitrary individuals are selected.
Échantillonnage (statistiques)thumb|Exemple d'échantillonnage aléatoire En statistique, l'échantillonnage désigne les méthodes de sélection d'un sous-ensemble d'individus (un échantillon) à l'intérieur d'une population pour estimer les caractéristiques de l'ensemble de la population. Cette méthode présente plusieurs avantages : une étude restreinte sur une partie de la population, un moindre coût, une collecte des données plus rapide que si l'étude avait été réalisé sur l'ensemble de la population, la réalisation de contrôles destructifs Les résultats obtenus constituent un échantillon.
UML (informatique)Le Langage de Modélisation Unifié, de l'anglais Unified Modeling Language (UML), est un langage de modélisation graphique à base de pictogrammes conçu comme une méthode normalisée de visualisation dans les domaines du développement logiciel et en conception orientée objet. L'UML est une synthèse de langages de modélisation objet antérieurs : Booch, OMT, OOSE. Principalement issu des travaux de Grady Booch, James Rumbaugh et Ivar Jacobson, UML est à présent un standard adopté par l'Object Management Group (OMG).
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.
Bosons W et ZIn particle physics, the W and Z bosons are vector bosons that are together known as the weak bosons or more generally as the intermediate vector bosons. These elementary particles mediate the weak interaction; the respective symbols are _W boson+, _W boson-, and _Z boson0. The _W boson+- bosons have either a positive or negative electric charge of 1 elementary charge and are each other's antiparticles. The _Z boson0 boson is electrically neutral and is its own antiparticle. The three particles each have a spin of 1.
Échantillonnage stratifiévignette|Vous prenez un échantillon aléatoire stratifié en divisant d'abord la population en groupes homogènes (semblables en eux-mêmes) (strates) qui sont distincts les uns des autres, c'est-à-dire. Le groupe 1 est différent du groupe 2. Ensuite, choisissez un EAS (échantillon aléatoire simple) distinct dans chaque strate et combinez ces EAS pour former l'échantillon complet. L'échantillonnage aléatoire stratifié est utilisé pour produire des échantillons non biaisés.
Théorie des modèlesLa théorie des modèles est une branche de la logique mathématique qui traite de la construction et de la classification des structures. Elle définit en particulier les modèles des théories axiomatiques, l'objectif étant d'interpréter les structures syntaxiques (termes, formules, démonstrations...) dans des structures mathématiques (ensemble des entiers naturels, groupes, univers...) de façon à leur associer des concepts de nature sémantique (comme le sens ou la vérité).
Raisonnement révisableLe raisonnement révisable est un type de raisonnement qui est basé sur des raisons qui sont révisables, elle est opposé à la raison irévisable de la logique déductive. Le raisonnement révisable est un type particulier de raisonnement non-démonstratif, où le raisonnement ne produit pas une démonstration complète, ou finale d'une déclaration, c'est-à-dire, où la faillibilité et la corrigibilité de conclusion sont reconnus. En d'autres mots, le raisonnement révisable produit une déclaration contingente.
Weakly interacting massive particlesEn astrophysique, les WIMPs (acronyme anglais pour Weakly Interacting Massive Particles, pouvant se traduire par « particules massives interagissant faiblement ») sont des particules hypothétiques constituant une solution au problème de la matière noire. En dehors des interactions gravitationnelles, ces particules interagissent très faiblement avec la matière ordinaire (nucléons, électrons), leur section efficace d'interaction est de l'ordre du picobarn.
Random assignmentRandom assignment or random placement is an experimental technique for assigning human participants or animal subjects to different groups in an experiment (e.g., a treatment group versus a control group) using randomization, such as by a chance procedure (e.g., flipping a coin) or a random number generator. This ensures that each participant or subject has an equal chance of being placed in any group. Random assignment of participants helps to ensure that any differences between and within the groups are not systematic at the outset of the experiment.
AuditL’audit est une expertise professionnelle effectuée par un agent compétent et indépendant aboutissant à un jugement par rapport à une norme sur les états financiers, le contrôle interne, l'organisation, la procédure, ou une opération quelconque d'une entité. Il s'agit donc d'opérations d'évaluations, d'investigations, de vérifications ou de contrôles, regroupées sous le terme d’audit en raison d'exigences réglementaires ou normatives.
Modèle de fondationUn modèle de fondation est un modèle d'intelligence artificielle de grande taille, entraîné sur une grande quantité de données non étiquetées (généralement par apprentissage auto-supervisé ). Le modèle résultant peut être adapté à un large éventail de tâches en aval (downstream tasks en anglais). Depuis leur introduction en 2018, les modèles de fondation ont induit une transformation majeure dans la manière de construire les systèmes d'IA. Les premiers modèles de fondation étaient de grands modèles de langage pré-entraînés, notamment BERT et GPT-3.
