Énergie de fusion nucléairevignette| L'expérience de fusion magnétique du Joint European Torus (JET) en 1991. L'énergie de fusion nucléaire est une forme de production d'électricité du futur qui utilise la chaleur produite par des réactions de fusion nucléaire. Dans un processus de fusion, deux noyaux atomiques légers se combinent pour former un noyau plus lourd, tout en libérant de l'énergie. De telles réactions se produisent en permanence au sein des étoiles. Les dispositifs conçus pour exploiter cette énergie sont connus sous le nom de réacteurs à fusion nucléaire.
Machine à vecteurs de supportLes machines à vecteurs de support ou séparateurs à vaste marge (en anglais support-vector machine, SVM) sont un ensemble de techniques d'apprentissage supervisé destinées à résoudre des problèmes de discrimination et de régression. Les SVM sont une généralisation des classifieurs linéaires. Les séparateurs à vaste marge ont été développés dans les années 1990 à partir des considérations théoriques de Vladimir Vapnik sur le développement d'une théorie statistique de l'apprentissage : la théorie de Vapnik-Tchervonenkis.
BiométrieLe mot biométrie signifie littéralement « mesure du vivant » et désigne dans un sens très large l'étude quantitative des êtres vivants. Parmi les principaux domaines d'application de la biométrie, on peut citer l'agronomie, l'anthropologie, l'écologie et la médecine. L'usage de ce terme se rapporte de plus en plus à l'usage de ces techniques à des fins de reconnaissance, d'authentification et d'identification, le sens premier du mot biométrie étant alors repris par le terme biostatistique.
Arbre de décision (apprentissage)L’apprentissage par arbre de décision désigne une méthode basée sur l'utilisation d'un arbre de décision comme modèle prédictif. On l'utilise notamment en fouille de données et en apprentissage automatique. Dans ces structures d'arbre, les feuilles représentent les valeurs de la variable-cible et les embranchements correspondent à des combinaisons de variables d'entrée qui mènent à ces valeurs. En analyse de décision, un arbre de décision peut être utilisé pour représenter de manière explicite les décisions réalisées et les processus qui les amènent.
Meta-learning (computer science)Meta learning is a subfield of machine learning where automatic learning algorithms are applied to metadata about machine learning experiments. As of 2017, the term had not found a standard interpretation, however the main goal is to use such metadata to understand how automatic learning can become flexible in solving learning problems, hence to improve the performance of existing learning algorithms or to learn (induce) the learning algorithm itself, hence the alternative term learning to learn.
Decision analysisDecision analysis (DA) is the discipline comprising the philosophy, methodology, and professional practice necessary to address important decisions in a formal manner. Decision analysis includes many procedures, methods, and tools for identifying, clearly representing, and formally assessing important aspects of a decision; for prescribing a recommended course of action by applying the maximum expected-utility axiom to a well-formed representation of the decision; and for translating the formal representation of a decision and its corresponding recommendation into insight for the decision maker, and other corporate and non-corporate stakeholders.
Fonction poidsUne fonction poids est un outil mathématique pour le calcul de sommes, d'intégrales ou de moyennes dans lesquelles certains éléments auront plus d'importance ou d'influence que d'autres sur le même ensemble. On parle alors pour le résultat de somme pondérée ou de moyenne pondérée. Les fonctions poids sont couramment utilisées en statistique et en analyse, et peuvent être rapprochées du concept de mesure. Le concept a été étendu pour développer le « calcul différentiel pondéré » et le « méta-calcul différentiel ».
Apprentissage ensemblisteIn statistics and machine learning, ensemble methods use multiple learning algorithms to obtain better predictive performance than could be obtained from any of the constituent learning algorithms alone. Unlike a statistical ensemble in statistical mechanics, which is usually infinite, a machine learning ensemble consists of only a concrete finite set of alternative models, but typically allows for much more flexible structure to exist among those alternatives.
Système de classeursUn système de classeurs (Learning Classifier System ou LCS en anglais) est un système d'apprentissage automatique utilisant l'apprentissage par renforcement et les algorithmes génétiques. Ils ont été introduits par Holland en 1977 et développé par Goldberg en 1989 Un système de classeurs (aussi appelé classifiers) est composé d'une base de règles, appelée classeur, associés à un poids. Chaque règle est composée d'une partie condition et d'une partie action. Le classeur commence par être initialisé (aléatoirement ou non).
Facteur de gain d'énergie de fusion nucléairevignette| L'explosion de la bombe à hydrogène Ivy Mike. La bombe à hydrogène est le seul dispositif actuellement capable d'atteindre un facteur de gain d'énergie de fusion nettement supérieur à 1. En technologie des réacteurs à fusion nucléaire, le facteur de gain d'énergie de fusion, que l'on exprime couramment à l'aide du symbole Q, est le rapport entre la puissance de fusion produite par le réacteur et la puissance auxiliaire fournie pour maintenir le plasma en régime stationnaire.
Moyenne pondéréeLa moyenne pondérée est la moyenne d'un certain nombre de valeurs affectées de coefficients. En statistiques, considérant un ensemble de données et les coefficients, ou poids, correspondants, de somme non nulle, la moyenne pondérée est calculée suivant la formule : quotient de la somme pondérée des par la somme des poids soit Il s'agit donc du barycentre du système . Lorsque tous les poids sont égaux, la moyenne pondérée est identique à la moyenne arithmétique.
Authentificationthumb|Authentification renforcée basée sur une cryptocard L'authentification est un processus permettant à un système informatique de s'assurer de la légitimité de la demande d'accès faite par une entité (être humain ou un autre système) afin d'autoriser son accès à des ressources du système (système d'exploitation, réseaux, applications...) conformément au paramétrage du contrôle d'accès. Le système attribue à cette entité les données d'identité pour une session d'accès (ces attributs sont détenus par le système ou peuvent être fournis par l'entité lors du processus d'authentification).
Modèle de mélangeIn statistics, a mixture model is a probabilistic model for representing the presence of subpopulations within an overall population, without requiring that an observed data set should identify the sub-population to which an individual observation belongs. Formally a mixture model corresponds to the mixture distribution that represents the probability distribution of observations in the overall population.
Decision support systemA decision support system (DSS) is an information system that supports business or organizational decision-making activities. DSSs serve the management, operations and planning levels of an organization (usually mid and higher management) and help people make decisions about problems that may be rapidly changing and not easily specified in advance—i.e. unstructured and semi-structured decision problems. Decision support systems can be either fully computerized or human-powered, or a combination of both.
Aide à la décision multicritèreL'aide à la décision multicritère constitue une branche d'étude majeure de la recherche opérationnelle impliquant plusieurs écoles de pensée, principalement américaine avec les travaux de Thomas L. Saaty et européenne avec ceux de Bernard Roy et du LAMSADE (Laboratoire d'analyse et modélisation de systèmes pour l'aide à la décision). Il s'agit de méthodes et de calculs permettant de choisir la meilleure solution ou la solution optimale parmi tout un ensemble de solutions, l'alternative de type OUI-NON n'étant qu'un cas particulier du cas général.
Dynamique de frappe au clavierLa dynamique de frappe ou biométrie de frappe désigne les informations détaillées qui décrivent exactement quand chaque touche a été pressé et quand elle a été relâchée lorsqu'une personne tape sur un clavier d'ordinateur. La biométrie comportementale de Keystroke Dynamics utilise la manière et le rythme dans lesquels un individu tape des caractères sur un clavier ou un pavé numérique. Les rythmes de frappe d'un utilisateur sont mesurés pour développer un modèle biométrique unique du modèle de frappe de l'utilisateur pour une authentification future.
Passeport biométriquevignette|Symbole distinguant les passeports biométriques. Un passeport biométrique est un passeport doté d'une puce électronique qui contient des informations biométriques pouvant être utilisées pour authentifier l'identité du détenteur du passeport. Il utilise une technologie de carte à puce sans contact, une puce de microprocesseur et une antenne intégrées dans la couverture avant ou arrière, ou page centrale du passeport. Les informations critiques du passeport sont à la fois imprimées sur la page de données du passeport et stockées dans la puce électronique.
Classification en classes multiplesIn machine learning and statistical classification, multiclass classification or multinomial classification is the problem of classifying instances into one of three or more classes (classifying instances into one of two classes is called binary classification). While many classification algorithms (notably multinomial logistic regression) naturally permit the use of more than two classes, some are by nature binary algorithms; these can, however, be turned into multinomial classifiers by a variety of strategies.
Ratio distributionA ratio distribution (also known as a quotient distribution) is a probability distribution constructed as the distribution of the ratio of random variables having two other known distributions. Given two (usually independent) random variables X and Y, the distribution of the random variable Z that is formed as the ratio Z = X/Y is a ratio distribution. An example is the Cauchy distribution (also called the normal ratio distribution), which comes about as the ratio of two normally distributed variables with zero mean.
Loi de FisherEn théorie des probabilités et en statistiques, la loi de Fisher ou encore loi de Fisher-Snedecor ou encore loi F de Snedecor est une loi de probabilité continue. Elle tire son nom des statisticiens Ronald Aylmer Fisher et George Snedecor. La loi de Fisher survient très fréquemment en tant que loi de la statistique de test lorsque l'hypothèse nulle est vraie, dans des tests statistiques, comme les tests du ratio de vraisemblance, dans les tests de Chow utilisés en économétrie, ou encore dans l'analyse de la variance (ANOVA) via le test de Fisher.