Forme linéaireEn algèbre linéaire, une forme linéaire sur un espace vectoriel est une application linéaire sur son corps de base. En dimension finie, elle peut être représentée par une matrice ligne qui permet d’associer à son noyau une équation cartésienne. Dans le cadre du calcul tensoriel, une forme linéaire est aussi appelée covecteur, en lien avec l’action différente des matrices de changement de base.
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.
Efflorescence algaleUne efflorescence algale (parfois décrite avec un emprunt à l'anglais bloom algal ou bloom phytoplanctonique) est une augmentation relativement rapide de la concentration d'une (ou de plusieurs) espèce(s) d'algues (ou de bactéries, les cyanobactéries, anciennement appelées « algues bleues »), appartenant généralement au phytoplancton, dans un système aquatique d'eau douce, saumâtre ou salée. Cette prolifération se traduit généralement par une coloration de l'eau (en rouge, brun, brun-jaune ou vert).
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.
Stratégie militairethumb|250px|Ulm, 1805. Reddition sans combat de l'armée autrichienne à Napoléon. La stratégie militaire est l'art de coordonner — au plus haut niveau de décision — l'action de l'ensemble des forces militaires de la Nation pour conduire une guerre, gérer une crise ou préserver la paix. — André Beaufre (Général). Antoine de Jomini (général) Le mot stratégie a des origines athéniennes et militaires. Il provient du grec strategos. Au , un strategos ou stratège était un magistrat élu ou coopté qui dirigeait notamment les questions de politique militaire d'Athènes.
Terre déserteLa terre déserte est une tactique militaire qui fut employée pour la première fois en France, lors de la chevauchée d'Édouard III de 1359-1360, au cours de la guerre de Cent Ans, par Charles V le Sage, lequel la résume ainsi : La tactique de la terre déserte consiste à faire le vide devant l'adversaire en stockant hommes et biens dans des endroits hors d'atteinte, mais sans détruire le pays. Elle se différencie donc de la politique de la terre brûlée, qui consiste en la destruction pure et simple de toutes les ressources et moyens de production du pays, afin qu'ils ne tombent pas entre les mains de l'ennemi.
StratégieD'après le TLFi, la stratégie est un . Son but est d'atteindre le ou les objectifs fixés par la politique (l'idée générale) en utilisant au mieux les moyens à disposition. Initiée par l'art militaire, la stratégie se décline dans de nombreux domaines d'affrontement ou de compétition tels que les entreprises en management et en marketing,la psychologie (notamment la manipulation mentale ou la séduction), l’économie, la diplomatie, l'écologie, les jeux de stratégie comme les échecs, le jeu de go ou le poker Elle se distingue de la tactique, en ce sens qu'elle concerne des objectifs à moyen ou à long terme tels que la victoire d'une guerre ou une politique diplomatique particulière, alors que la tactique concerne des objectifs à court terme tels que la victoire dans une bataille.
Learning to rankLearning to rank or machine-learned ranking (MLR) is the application of machine learning, typically supervised, semi-supervised or reinforcement learning, in the construction of ranking models for information retrieval systems. Training data consists of lists of items with some partial order specified between items in each list. This order is typically induced by giving a numerical or ordinal score or a binary judgment (e.g. "relevant" or "not relevant") for each item.
Espace d'échelleLa théorie de lEspace d'échelle () est un cadre pour la représentation du signal développé par les communautés de la vision artificielle, du , et du traitement du signal. C'est une théorie formelle pour manipuler les structures de l'image à différentes échelles, en représentant une image comme une famille d'images lissées à un paramètre, la représentation d'espace échelle, paramétrée par la taille d'un noyau lissant utilisé pour supprimer les structures dans les petites échelles. Soit un signal.
Noyau polynomialEn apprentissage automatique, le noyau polynomial est une fonction noyau couramment utilisée avec les machines à vecteurs de support (SVMs) et d'autres modèles à noyaux. Il représente la similarité des vecteurs (échantillons d'apprentissage) dans un espace de degré polynomial plus grand que celui des variables d'origine, ce qui permet un apprentissage de modèles non-linéaires. Intuitivement, le noyau polynomial ne tient pas compte uniquement des propriétés des échantillons d'entrée afin de déterminer leur similitude, mais aussi des combinaisons de ceux-ci.
Grand strategyGrand strategy or high strategy is a state's strategy of how means (military and nonmilitary) can be used to advance and achieve national interests in the long-term. Issues of grand strategy typically include the choice of military doctrine, force structure and alliances, as well as economic relations, diplomatic behavior, and methods to extract or mobilize resources.
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
