Apprentissage PACL'apprentissage PAC (pour probably approximately correct en anglais) est un cadre théorique pour l'apprentissage automatique. Il permet notamment d'évaluer la difficulté d'un problème dans le contexte de l'apprentissage supervisé. Il a été proposé par Leslie Valiant en 1984. Dans le cadre de l'apprentissage PAC, l'algorithme «apprenant» reçoit des données d'apprentissage («samples») et doit choisir une fonction qui généralise ces données. Cette fonction est choisie parmi un ensemble préétabli.
Apprentissage automatiqueL'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
Signal électriquevignette|Signaux électriques sur l'écran d'un oscilloscope : signal rectanglaire (haut), signal harmonique ou sinusoïdal (bas). Un signal électrique est une grandeur électrique dont la variation dans le temps transporte une information, d'une source à une destination. La grandeur électrique que l'on considère pour la transmission et le traitement du signal peut être directement la différence de potentiel ou l'intensité d'un courant électrique ; ou bien une modulation de l'amplitude, de la fréquence ou de la phase d'une variation périodique de ces grandeurs, qu'on appelle porteuse ; dans les communications numériques par modem des règles complexes régissent la modulation afin d'occuper au mieux la largeur de bande allouée.
Apprentissage de représentationsEn apprentissage automatique, l'apprentissage des caractéristiques ou apprentissage des représentations est un ensemble de techniques qui permet à un système de découvrir automatiquement les représentations nécessaires à la détection ou à la classification des caractéristiques à partir de données brutes. Cela remplace l'ingénierie manuelle des fonctionnalités et permet à une machine d'apprendre les fonctionnalités et de les utiliser pour effectuer une tâche spécifique.
Auto-encodeurUn auto-encodeur (autoencodeur), ou auto-associateur est un réseau de neurones artificiels utilisé pour l'apprentissage non supervisé de caractéristiques discriminantes. L'objectif d'un auto-encodeur est d'apprendre une représentation (encodage) d'un ensemble de données, généralement dans le but de réduire la dimension de cet ensemble. Récemment, le concept d'auto-encodeur est devenu plus largement utilisé pour l'apprentissage de modèles génératifs.
Approximation-preserving reductionIn computability theory and computational complexity theory, especially the study of approximation algorithms, an approximation-preserving reduction is an algorithm for transforming one optimization problem into another problem, such that the distance of solutions from optimal is preserved to some degree. Approximation-preserving reductions are a subset of more general reductions in complexity theory; the difference is that approximation-preserving reductions usually make statements on approximation problems or optimization problems, as opposed to decision problems.
Algorithmethumb|Algorithme de découpe d'un polygone quelconque en triangles (triangulation). Un algorithme est une suite finie et non ambiguë d'instructions et d’opérations permettant de résoudre une classe de problèmes. Le domaine qui étudie les algorithmes est appelé l'algorithmique. On retrouve aujourd'hui des algorithmes dans de nombreuses applications telles que le fonctionnement des ordinateurs, la cryptographie, le routage d'informations, la planification et l'utilisation optimale des ressources, le , le traitement de textes, la bio-informatique L' algorithme peut être mis en forme de façon graphique dans un algorigramme ou organigramme de programmation.
Sélection de groupevignette|En 1994, et , propose la théorie de la sélection multi-niveaux, illustrée par l'emboîtement de poupées russes. La sélection naturelle pourrait s'exercer au niveau du gène, de la cellule, de l'organisme ou du groupe La sélection de groupe est une généralisation de la théorie de l'évolution par voie de sélection naturelle de Darwin, selon laquelle un groupe d'organismes qui coopèrent fonctionne mieux, à terme, qu'un groupe dont les membres sont en compétition.
Synthetic biological circuitSynthetic biological circuits are an application of synthetic biology where biological parts inside a cell are designed to perform logical functions mimicking those observed in electronic circuits. The applications range from simply inducing production to adding a measurable element, like GFP, to an existing natural biological circuit, to implementing completely new systems of many parts. The goal of synthetic biology is to generate an array of tunable and characterized parts, or modules, with which any desirable synthetic biological circuit can be easily designed and implemented.
Problème de bin packingEn recherche opérationnelle et en optimisation combinatoire, le bin packing est un problème algorithmique. Il s'agit de ranger des objets dans un nombre minimum de boîtes. Le problème classique se définit en une dimension, mais il existe de nombreuses variantes en deux ou trois dimensions. Le problème de bin packing peut s'appliquer à un grand nombre de secteurs industriels ou informatiques. Pour la version classique en une dimension : rangement de fichiers sur un support informatique ; découpe de câbles ; remplissage de camions ou de containers avec comme seule contrainte le poids ou le volume des articles.
Science de la natureLes sciences de la nature, ou sciences naturelles, ont pour objet le monde naturel. Il s'agit de termes surtout utilisés dans le domaine de l'enseignement scolaire. Les termes « sciences de la nature », « sciences naturelles » et « histoire naturelle » sont en réalité équivalents. La nuance sémantique qui les différencie consiste en ce que « sciences de la nature » et « sciences naturelles » sont des termes qui mettent l'accent sur un ensemble de sciences, chacune spécialisée, alors que le terme « histoire naturelle », le plus ancien des trois, est toujours exprimé au singulier en signifiant ainsi davantage l'unicité des sciences qui étudient la nature plutôt que leur diversité en tant que telle.
Génération automatique de textesLa génération automatique de texte (GAT) est une sous discipline de la linguistique computationnelle qui vise à exprimer sous une forme textuelle, syntaxiquement et sémantiquement correcte, une représentation formelle d'un contenu. Outre ses nombreuses applications existantes ou potentielles - par exemple pour produire automatiquement des bulletins météorologiques, ou des rapports automatisés - elle offre par ailleurs un cadre d'investigation des théories linguistiques, et particulièrement de ses mécanismes de production.
