Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Réseau de neurones artificielsUn réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.
Reconnaissance automatique de la parolevignette|droite|upright=1.4|La reconnaissance vocale est habituellement traitée dans le middleware ; les résultats sont transmis aux applications utilisatrices. La reconnaissance automatique de la parole (souvent improprement appelée reconnaissance vocale) est une technique informatique qui permet d'analyser la voix humaine captée au moyen d'un microphone pour la transcrire sous la forme d'un texte exploitable par une machine.
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.
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.
Matrice de confusionEn apprentissage automatique supervisé, la matrice de confusion est une matrice qui mesure la qualité d'un système de classification. Chaque ligne correspond à une classe réelle, chaque colonne correspond à une classe estimée. La cellule ligne L, colonne C contient le nombre d'éléments de la classe réelle L qui ont été estimés comme appartenant à la classe C. Attention il y a parfois interversion des axes de la matrice en fonction des auteurs.
Perception de la paroleLa perception de la parole est le processus par lequel les humains sont capables d'interpréter et de comprendre les sons utilisés dans le langage. L'étude de la perception de la parole est reliée aux champs de la phonétique, de phonologie en linguistique, de psychologie cognitive et de perception en psychologie. Les recherches dans ce domaine essaient de comprendre comment les auditeurs humains reconnaissent les phonèmes (sons de la paroles) ou autres sons tels que la syllabe ou les rimes, et utilisent cette information pour comprendre le langage parlé.
Group method of data handlingGroup method of data handling (GMDH) is a family of inductive algorithms for computer-based mathematical modeling of multi-parametric datasets that features fully automatic structural and parametric optimization of models. GMDH is used in such fields as data mining, knowledge discovery, prediction, complex systems modeling, optimization and pattern recognition. GMDH algorithms are characterized by inductive procedure that performs sorting-out of gradually complicated polynomial models and selecting the best solution by means of the external criterion.
CapabilitéUne « capabilité » (anglicisme), de l'anglais "capability", ou « capacité » ou « liberté substantielle » est, suivant la définition qu’en propose Amartya Sen, la possibilité effective qu’un individu a de choisir diverses combinaisons de « mode de fonctionnement ». Les « modes de fonctionnement » sont par exemple se nourrir, se déplacer, avoir une éducation, participer à la vie politique. Nicolas Journet synthétise le concept d’Amartya Sen en indiquant que la « capabilité » est « la possibilité pour les individus de faire des choix parmi les biens qu’ils jugent estimables et de les atteindre effectivement ».
OrthophonieL'orthophonie (ortho : « droit », phonè : « son »), ou logopédie (logos : « parole », paideia : « éducation ») en Belgique et en Suisse, est une profession paramédicale, pratiquée par des orthophonistes uniquement avec prescription médicale en France et au Canada, des logopèdes en Belgique et des logopédistes en Suisse, et liée à un champ d'expertises et de pratiques thérapeutiques spécialisées dans l'évaluation et le traitement des troubles de la communication que ce soit à la voix, à la parole et au langa
Rythme cérébralUn rythme cérébral (appelé aussi activité neuro-électrique) désigne l'oscillation électromagnétique émise par le cerveau des êtres humains, mais également de tout être vivant. Le cortex frontal qui permet la cognition, la logique et le raisonnement est composé de neurones qui sont reliés entre eux par des synapses permettant la neurotransmission. Mesurables en volt et en hertz, ces ondes sont de très faible amplitude : de l'ordre du microvolt (chez l'être humain), elles ne suivent pas toujours une sinusoïde régulière.
Speech repetitionSpeech repetition occurs when individuals speak the sounds that they have heard another person pronounce or say. In other words, it is the saying by one individual of the spoken vocalizations made by another individual. Speech repetition requires the person repeating the utterance to have the ability to map the sounds that they hear from the other person's oral pronunciation to similar places and manners of articulation in their own vocal tract.
Langage de programmation de bas niveauvignette|Language de programmation Un langage de programmation de bas niveau ne fournit que peu d'abstraction par rapport au jeu d'instructions du processeur de la machine. Les langages de bas niveau sont à opposer aux langages de haut niveau, qui permettent de créer un programme sans tenir compte des caractéristiques particulières (registres, etc) de l'ordinateur censé exécuter le programme. Le langage machine et le langage d'assemblage sont les archétypes de langages de bas niveau, puisqu'ils permettent de manipuler explicitement des registres, des adresses mémoires, des instructions machines.
Anglais standardL’anglais standard peut désigner n’importe quelle variété de la langue anglaise acceptée comme langue standard nationale dans les pays anglophones, du point de vue tant de la prononciation que de la grammaire, du lexique et de l’orthographe. Dans les îles Britanniques, particulièrement en Angleterre et au Pays de Galles, il est souvent associé à l’accent de la « Received Pronunciation » (qui comporte plusieurs variantes), à la grammaire et au lexique dits United Kingdom Standard English (UKSE : « anglais standard du Royaume-Uni »).
Résolution de problèmevignette|Résolution d'un problème mathématique. La résolution de problème est le processus d'identification puis de mise en œuvre d'une solution à un problème. Analyse de cause racine (ACR, Root cause analysis) : cette démarche part du constat qu'il est plus judicieux de traiter les causes d'un problème que d'en traiter les symptômes immédiats. Puisqu'analyser les causes d'un problème permet d'en déterminer une solution définitive, et donc, empêcher qu'il ne se reproduise de nouveau.
EmbodimentL'embodiment (ou cognition incarnée) est un concept issu de la psychologie cognitive. Il fait référence aux pensées (cognition), aux sentiments (émotion) et aux comportements (corps) basés sur nos expériences sensorielles et sur nos positions corporelles. Dans la pratique, il est utilisé pour penser des aspects généralement associés à notre vie quotidienne, tels que notre façon de bouger, de parler et de se développer.
Trouble du déficit de l'attention avec ou sans hyperactivitéLe trouble déficit de l'attention avec ou sans hyperactivité (TDAH ; en anglais : attention deficit hyperactivity disorder, ADHD) est un trouble du neurodéveloppement caractérisé par trois types de symptômes pouvant se manifester seuls ou combinés : des difficultés d'attention et son contrôle, des symptômes d'hyperactivité et d'hyperkinésie et des problèmes de gestion de l'impulsivité. Le trouble est reconnu lorsque ces symptômes se manifestent de manière persistante, sur six mois ou plus, et de manière suffisamment importante pour poser un obstacle développemental ou perturber l'insertion sociale ou encore le travail scolaire.
International developmentInternational development or global development is a broad concept denoting the idea that societies and countries have differing levels of economic or human development on an international scale. It is the basis for international classifications such as developed country, developing country and least developed country, and for a field of practice and research that in various ways engages with international development processes. There are, however, many schools of thought and conventions regarding which are the exact features constituting the "development" of a country.
Partitionnement de donnéesvignette|upright=1.2|Exemple de clustering hiérarchique. Le partitionnement de données (ou data clustering en anglais) est une méthode en analyse des données. Elle vise à diviser un ensemble de données en différents « paquets » homogènes, en ce sens que les données de chaque sous-ensemble partagent des caractéristiques communes, qui correspondent le plus souvent à des critères de proximité (similarité informatique) que l'on définit en introduisant des mesures et classes de distance entre objets.
Feature (computer vision)In computer vision and , a feature is a piece of information about the content of an image; typically about whether a certain region of the image has certain properties. Features may be specific structures in the image such as points, edges or objects. Features may also be the result of a general neighborhood operation or feature detection applied to the image. Other examples of features are related to motion in image sequences, or to shapes defined in terms of curves or boundaries between different image regions.
