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.
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.
Réseau de neurones récurrentsUn réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.
Réseau neuronal convolutifEn apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.
Science des donnéesLa science des données est l'étude de l’extraction automatisée de connaissance à partir de grands ensembles de données. Plus précisément, la science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées à partir de nombreuses données structurées ou non . Elle est souvent associée aux données massives et à l'analyse des données.
Impact cosmiquevignette|Représentation d'artiste d'un astéroïde tombant sur la Terre. Un impact cosmique est la collision entre deux ou plusieurs objets célestes provoquant des effets notables. Dans la majorité des cas un petit corps du système solaire, astéroïde ou comète, entre en collision avec une planète, telle que la Terre. La fréquence des impacts cosmiques dans le système solaire a varié en fonction de l'époque : très fréquents durant la formation du système solaire il y a 4,6 milliards d'années, ils se sont progressivement raréfiés au fur et à mesure que le nombre de corps célestes en circulation diminuait.
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.
DonnéeUne donnée est ce qui est connu et qui sert de point de départ à un raisonnement ayant pour objet la détermination d'une solution à un problème en relation avec cette donnée. Cela peut être une description élémentaire qui vise à objectiver une réalité, le résultat d'une comparaison entre deux événements du même ordre (mesure) soit en d'autres termes une observation ou une mesure. La donnée brute est dépourvue de tout raisonnement, supposition, constatation, probabilité.
Rule-based machine learningRule-based machine learning (RBML) is a term in computer science intended to encompass any machine learning method that identifies, learns, or evolves 'rules' to store, manipulate or apply. The defining characteristic of a rule-based machine learner is the identification and utilization of a set of relational rules that collectively represent the knowledge captured by the system. This is in contrast to other machine learners that commonly identify a singular model that can be universally applied to any instance in order to make a prediction.
Grand collisionneur de hadronsvignette|Tunnel du LHC avec le tube contenant les électroaimants supraconducteurs. Le Grand collisionneur de hadrons (en anglais : Large Hadron Collider — LHC), est un accélérateur de particules mis en fonction en 2008 au CERN et situé dans la région frontalière entre la France et la Suisse entre la périphérie nord-ouest de Genève et le pays de Gex (France). C'est le plus puissant accélérateur de particules construit à ce jour, a fortiori depuis son amélioration achevée en 2015 après deux ans de mise à l'arrêt.
Météoritevignette|Météorite de Willamette, présentant des regmaglyptes caractéristiques (exposée au musée américain d'histoire naturelle de New York). vignette|La météorite de Murchison intéresse particulièrement les astrophysiciens, les cosmochimistes et les exobiologistes à la recherche des origines de la vie, son étude ayant fortement influencé la conception sur l'origine extraterrestre de la vie sur Terre.
Machine de Turing universellevignette|upright=1.5|Une machine de Turing quelconque M réalise un calcul à partir d'une entrée écrite sur son ruban. Une machine de Turing universelle U simule le calcul de M sur l'entrée de M à partir d'une description de M et de l'entrée de M écrits sur le ruban de U. En informatique, plus précisément en informatique théorique, une machine de Turing universelle est une machine de Turing qui peut simuler n'importe quelle machine de Turing sur n'importe quelle entrée.
Machine de TuringEn informatique théorique, une machine de Turing est un modèle abstrait du fonctionnement des appareils mécaniques de calcul, tel un ordinateur. Ce modèle a été imaginé par Alan Turing en 1936, en vue de donner une définition précise au concept d’algorithme ou de « procédure mécanique ». Il est toujours largement utilisé en informatique théorique, en particulier dans les domaines de la complexité algorithmique et de la calculabilité.
Grand collisionneur électron-positronLe grand collisionneur électron-positron (en anglais : Large Electron Positron collider : LEP) était un accélérateur de particules circulaire de de circonférence, passant sous le site du CERN entre la France et la Suisse. En fonction de 1989 à 2000, le LEP demeure le plus puissant collisionneur de leptons jamais construit. vignette|Plan du complexe d'accélérateurs du CERN (le LHC remplace depuis 2008 le LEP). Les physiciens des pays membres du CERN ont développé l'idée du LEP vers la fin des années 1970.
Modélisation des donnéesDans la conception d'un système d'information, la modélisation des données est l'analyse et la conception de l'information contenue dans le système afin de représenter la structure de ces informations et de structurer le stockage et les traitements informatiques. Il s'agit essentiellement d'identifier les entités logiques et les dépendances logiques entre ces entités.
Usinagethumb|Usinage sur un chantier naval. Elswick, Newcastle upon Tyne. Première Guerre mondiale L'usinage est une famille de procédés de fabrication de pièces par enlèvement de copeaux. Le principe de l'usinage est d'enlever de la matière de façon à donner à la pièce brute la forme et les dimensions voulues, à l'aide d'une machine-outil. Par cette technique, on obtient des pièces d'une grande précision.
Vénus (planète)Vénus est la deuxième planète du Système solaire par ordre d'éloignement au Soleil, et la sixième plus grosse aussi bien par la masse que le diamètre. Elle doit son nom à la déesse romaine de l'amour. Vénus orbite autour du Soleil tous les terrestres. Avec une période de rotation de terrestres, il lui faut plus de temps pour tourner autour de son axe que toute autre planète du Système solaire. Comme Uranus, elle possède une rotation rétrograde et tourne dans le sens opposé à celui des autres planètes : le soleil s'y lève à l'ouest et se couche à l'est.
FraisageLe fraisage est un procédé de fabrication où l'enlèvement de matière sous forme de copeaux résulte de la combinaison de deux mouvements : la rotation de l'outil de coupe, d'une part, et l'avancée de la pièce à usiner d'autre part. Le fraisage est seulement réalisé par une machine-outil, la fraiseuse qui est particulièrement adaptée à l'usinage de pièces prismatiques et permet également, si la machine est équipée de commande numérique, de réaliser tous types de formes même complexes. L'outil classiquement utilisé est la fraise.
Machine à registres illimitésEn informatique, une machine à registres illimités ou URM (de l'anglais : Unlimited Register Machine) est un modèle abstrait du fonctionnement des appareils mécaniques de calcul, tout comme les machines de Turing et le lambda-calcul. Une URM est Turing-complète. Les registres de la machine sont représentés par : et peuvent contenir des éléments de . Un programme pour cette machine est représenté par toute suite de la forme : qui contient une suite finie d'instructions.
MuonLe muon est, selon le modèle standard de la physique des particules, une particule élémentaire de charge électrique négative, instable. Le muon a pour spin 1/2 et a les mêmes propriétés physiques que l'électron, mis à part sa masse, 207 fois plus grande (, c'est pour cela qu'on l'appelle parfois « électron lourd »). Les muons sont des fermions de la famille des leptons, comme les électrons et les taus. Les muons sont notés μ−. L'antimuon, l'antiparticule associée au muon, est notée μ+ et est chargée positivement.
