Topic modelvignette|Visualisation du résumé d'un article scientifique traité par topic model. L'intensité de la couleur varie selon la probabilité d'appartenir au topic en question. En apprentissage automatique et en traitement automatique du langage naturel, un topic model (modèle thématique ou « modèle de sujet ») est un modèle probabiliste permettant de déterminer des sujets ou thèmes abstraits dans un document. Analyse sémantique latente (LSA) Allocation de Dirichlet latente (LDA) Analyse sémantique latente probab
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.
Analyse sémantique latente probabilisteL’analyse sémantique latente probabiliste (de l'anglais, Probabilistic latent semantic analysis : PLSA), aussi appelée indexation sémantique latente probabiliste (PLSI), est une méthode de traitement automatique des langues inspirée de l'analyse sémantique latente. Elle améliore cette dernière en incluant un modèle statistique particulier. La PLSA possède des applications dans le filtrage et la recherche d'information, le traitement des langues naturelles, l'apprentissage automatique et les domaines associés.
Apprentissage non superviséDans le domaine informatique et de l'intelligence artificielle, l'apprentissage non supervisé désigne la situation d'apprentissage automatique où les données ne sont pas étiquetées (par exemple étiquetées comme « balle » ou « poisson »). Il s'agit donc de découvrir les structures sous-jacentes à ces données non étiquetées. Puisque les données ne sont pas étiquetées, il est impossible à l'algorithme de calculer de façon certaine un score de réussite.
Tempsthumb|Chronos, dieu du temps de la mythologie grecque, par Ignaz Günther, Bayerisches Nationalmuseum à Munich. vignette|Montre à gousset ancienne Le temps est une notion qui rend compte du changement dans le monde. Le questionnement s'est porté sur sa « nature intime » : propriété fondamentale de l'Univers, ou produit de l'observation intellectuelle et de la perception humaine. La somme des réponses ne suffit pas à dégager un concept satisfaisant du temps.
Allocation de Dirichlet latenteDans le domaine du traitement automatique des langues, l’allocation de Dirichlet latente (de l’anglais Latent Dirichlet Allocation) ou LDA est un modèle génératif probabiliste permettant d’expliquer des ensembles d’observations, par le moyen de groupes non observés, eux-mêmes définis par des similarités de données. Par exemple, si les observations () sont les mots collectés dans un ensemble de documents textuels (), le modèle LDA suppose que chaque document () est un mélange () d’un petit nombre de sujets ou thèmes ( topics), et que la génération de chaque occurrence d’un mot () est attribuable (probabilité) à l’un des thèmes () du document.
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.
Dirichlet processIn probability theory, Dirichlet processes (after the distribution associated with Peter Gustav Lejeune Dirichlet) are a family of stochastic processes whose realizations are probability distributions. In other words, a Dirichlet process is a probability distribution whose range is itself a set of probability distributions. It is often used in Bayesian inference to describe the prior knowledge about the distribution of random variables—how likely it is that the random variables are distributed according to one or another particular distribution.
Turing patternThe Turing pattern is a concept introduced by English mathematician Alan Turing in a 1952 paper titled "The Chemical Basis of Morphogenesis" which describes how patterns in nature, such as stripes and spots, can arise naturally and autonomously from a homogeneous, uniform state. The pattern arises due to Turing instability which in turn arises due to the interplay between differential diffusion (i.e., different values of diffusion coefficients) of chemical species and chemical reaction.
Régularité (perception)thumb|Carreaux de faïence d'Iznik (seconde moitié du , Musée du Louvre, Département des arts de l'Islam). La nature, les arts et techniques et les abstractions peuvent présenter des régularités, qu'on désigne en anglais par le mot pattern. La traduction de pattern en français varie beaucoup selon le contexte. On peut le traduire notamment par patron (dont il est issu étymologiquement), modèle, forme, motif, schéma, structure ou régularité. Les éléments d'une régularité se répètent de façon prévisible.
Topic and commentIn linguistics, the topic, or theme, of a sentence is what is being talked about, and the comment (rheme or focus) is what is being said about the topic. This division into old vs. new content is called information structure. It is generally agreed that clauses are divided into topic vs. comment, but in certain cases the boundary between them depends on which specific grammatical theory is being used to analyze the sentence. The topic of a sentence is distinct from the grammatical subject.
Régularités naturellesLes régularités dans la nature sont des formes répétées que l'on trouve dans le monde naturel, telles que les spirales, les arbres, la disposition de traits ou de fentes, les chants d'oiseau. Chaque régularité peut être simulée mathématiquement et peut s'expliquer à un niveau physique, chimique ou biologique (sélection naturelle). Cette branche de la mathématique applique des simulations informatiques à une grande gamme de formes. Le philosophe grec Platon (env. 427 – env.
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.
Apprentissage auto-superviséL'apprentissage auto-supervisé ("self-supervised learning" en anglais) (SSL) est une méthode d'apprentissage automatique. Il apprend à partir d'échantillons de données non étiquetés. Il peut être considéré comme une forme intermédiaire entre l'apprentissage supervisé et non supervisé. Il est basé sur un réseau de neurones artificiels. Le réseau de neurones apprend en deux étapes. Tout d'abord, la tâche est résolue sur la base de pseudo-étiquettes qui aident à initialiser les poids du réseau.
Sous-programmeEn informatique, un sous-programme est un sous-ensemble du programme dans sa hiérarchie fonctionnelle. Un sous-programme doit pouvoir mémoriser l'adresse du code appelant pour permettre, à l'aide d'une instruction spécifique, de charger le pointeur de programme avec cette adresse de retour. Cela correspond bien souvent à une routine. Cependant, la notion de sous-programme est un peu plus générale, car il ne possède pas nécessairement son propre espace de noms. C'est le cas par exemple des sous-programmes appelés par l'instruction en BASIC.
Acquisition du langageL'acquisition du langage est un domaine de recherche pluridisciplinaire, relevant notamment de la recherche en psychologie et en sciences du langage, qui vise à décrire et comprendre comment l'enfant acquiert le langage, oral ou gestuel, du milieu qui l'entoure. L'acquisition du langage d'un jeune enfant est rapide et s'effectue sans apprentissage formel. Le langage se développe toute la vie, mais c'est surtout entre la naissance et l'âge de cinq ans, que les apprentissages essentiels sont observés.
Cerveau humainLe 'cerveau humain' a la même structure générale que le cerveau des autres mammifères, mais il est celui dont la taille relative par rapport au reste du corps est devenue la plus grande au cours de l'évolution. Si la baleine bleue a le cerveau le plus lourd avec contre environ pour celui de l'homme, le coefficient d'encéphalisation humain est le plus élevé et est sept fois supérieur à celui de la moyenne des mammifères.
Temps (physique)En physique, le temps est défini par une mesure : le temps est ce que mesure une horloge. Une horloge, dans le sens physique du terme, est un instrument de mesure fondé sur un phénomène périodique. Les horloges mesurent des durées, et non un temps absolu, ce concept suffit pour tous les calculs physiques. Le temps est une quantité physique fondamentale dénotée par le symbole . En physique classique, non relativiste, c'est une quantité scalaire.
Expérimentation humaineLe plus souvent, on entend par expérimentation humaine, l'expérimentation scientifique sur l'être humain dans le cadre de recherches sur la maladie et la santé (sujet de cet article). Cette expérimentation sur le sujet humain ne se limite pas à la médecine : elle peut concerner de nouvelles méthodes pédagogiques, la pratique de nouvelles technologies, ou le vol spatial. Les expériences médicales sur les êtres humains s'inscrivent dans le processus des essais cliniques pour élaborer des traitements.
Pattern formationThe science of pattern formation deals with the visible, (statistically) orderly outcomes of self-organization and the common principles behind similar patterns in nature. In developmental biology, pattern formation refers to the generation of complex organizations of cell fates in space and time. The role of genes in pattern formation is an aspect of morphogenesis, the creation of diverse anatomies from similar genes, now being explored in the science of evolutionary developmental biology or evo-devo.
