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.
Tableau (structure de données)En informatique, un tableau est une structure de données représentant une séquence finie d'éléments auxquels on peut accéder efficacement par leur position, ou indice, dans la séquence. C'est un type de conteneur que l'on retrouve dans un grand nombre de langages de programmation. Dans les langages à typage statique (comme C, Java et OCaml), tous les éléments d’un tableau doivent être du même type. Certains langages à typage dynamique (tels APL et Python) permettent des tableaux hétérogènes.
Tableau associatifEn informatique, un tableau associatif (aussi appelé dictionnaire ou table d'association) est un type de données associant à un ensemble de clefs, un ensemble correspondant de valeurs. Chaque clef est associée à une seule valeur (au plus) : un tableau associatif correspond donc à une application de domaine fini en mathématiques. Du point de vue du programmeur, le tableau associatif peut être vu comme une généralisation du tableau : alors que le tableau traditionnel associe des entiers consécutifs à des valeurs, le tableau associatif associe des clefs d'un type arbitraire à des valeurs d'un autre type.
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.
Tableau de bitsUn tableau de bits (en anglais bitmap) est une structure de données, en particulier un tableau de données binaires. Il s'agit d'une collection ordonnée de bits assimilables à des booléens. Certes, l'appellation tableau évoque une grille semblable à celle des mots croisés, mais un tableau de bits peut très bien être en trois dimensions ou plus. Pour autant, le nombre d'éléments étant fini, connu, voire défini, la collection peut être inventoriée selon un chemin parcourant chaque « colonne » et chaque « ligne ».
Matrice creuseDans la discipline de l'analyse numérique des mathématiques, une matrice creuse est une matrice contenant beaucoup de zéros. Conceptuellement, les matrices creuses correspondent aux systèmes qui sont peu couplés. Si on considère une ligne de balles dont chacune est reliée à ses voisines directes par des élastiques, ce système serait représenté par une matrice creuse. Au contraire, si chaque balle de la ligne est reliée à toutes les autres balles, ce système serait représenté par une matrice dense.
Matrice JudyEn informatique, une matrice Judy est une structure de données mettant en œuvre un type de tableau associatif offrant de hautes performances et une faible utilisation de la mémoire. Contrairement à la plupart des autres bases de données clé-valeur, les matrices Judy n'utilisent pas de hachage, exploitent la compression sur leurs clés (qui peuvent être des entiers ou des chaînes de caractères) et peuvent représenter efficacement des données éparses, c'est-à-dire qu'ils peuvent avoir de grandes plages d'indices non attribués sans augmenter considérablement l'utilisation de la mémoire ou le temps de traitement.
NumPyNumPy est une bibliothèque pour langage de programmation Python, destinée à manipuler des matrices ou tableaux multidimensionnels ainsi que des fonctions mathématiques opérant sur ces tableaux. Plus précisément, cette bibliothèque logicielle libre et open source fournit de multiples fonctions permettant notamment de créer directement un tableau depuis un fichier ou au contraire de sauvegarder un tableau dans un fichier, et manipuler des vecteurs, matrices et polynômes.
Grand modèle de langageUn grand modèle de langage, grand modèle linguistique, grand modèle de langue, modèle massif de langage ou encore modèle de langage de grande taille (LLM, pour l'anglais large language model) est un modèle de langage possédant un grand nombre de paramètres (généralement de l'ordre du milliard de poids ou plus). Ce sont des réseaux de neurones profonds entraînés sur de grandes quantités de texte non étiqueté utilisant l'apprentissage auto-supervisé ou l'apprentissage semi-supervisé.
Text-to-image modelA text-to-image model is a machine learning model which takes an input natural language description and produces an image matching that description. Such models began to be developed in the mid-2010s, as a result of advances in deep neural networks. In 2022, the output of state of the art text-to-image models, such as OpenAI's DALL-E 2, Google Brain's , StabilityAI's Stable Diffusion, and Midjourney began to approach the quality of real photographs and human-drawn art.
Deep image priorDeep image prior is a type of convolutional neural network used to enhance a given image with no prior training data other than the image itself. A neural network is randomly initialized and used as prior to solve inverse problems such as noise reduction, super-resolution, and inpainting. Image statistics are captured by the structure of a convolutional image generator rather than by any previously learned capabilities.
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.
Inpaintingthumb|upright=1.3|Restauration d'une photographie ancienne détériorée. L'inpainting est le nom donné à la technique de reconstruction d'images détériorées ou de remplissage des parties manquantes d'une image. Elle peut être pratiquée de manière manuelle, avec des techniques similaires à celles de la restauration d'anciens tableaux ou de photographies (retouche ou réintégration colorée), ou bien avec un ordinateur, avec ou sans interaction de l'utilisateur.
Digital image processingDigital image processing is the use of a digital computer to process s through an algorithm. As a subcategory or field of digital signal processing, digital image processing has many advantages over . It allows a much wider range of algorithms to be applied to the input data and can avoid problems such as the build-up of noise and distortion during processing. Since images are defined over two dimensions (perhaps more) digital image processing may be modeled in the form of multidimensional systems.
Stable DiffusionStable Diffusion est un modèle d'apprentissage automatique permettant de générer des images numériques photoréalistes à partir de descriptions en langage naturel. Le modèle peut également être utilisé pour d'autres tâches, comme la génération d'une image améliorée à partir d'une esquisse et d'une description textuelle. Il peut fonctionner sur la plupart des matériels grand public équipés d'une carte graphique même de moyenne gamme et est salué par PC World comme « la prochaine application phare pour votre ordinateur ».
Retouche numériqueImage editing encompasses the processes of altering s, whether they are digital photographs, traditional photo-chemical photographs, or illustrations. Traditional analog image editing is known as photo retouching, using tools such as an airbrush to modify photographs or editing illustrations with any traditional art medium. Graphic software programs, which can be broadly grouped into vector graphics editors, raster graphics editors, and 3D modelers, are the primary tools with which a user may manipulate, enhance, and transform images.
Array (data type)In computer science, array is a data type that represents a collection of elements (values or variables), each selected by one or more indices (identifying keys) that can be computed at run time during program execution. Such a collection is usually called an array variable or array value. By analogy with the mathematical concepts vector and matrix, array types with one and two indices are often called vector type and matrix type, respectively. More generally, a multidimensional array type can be called a tensor type, by analogy with the physical concept, tensor.
Transformeur génératif pré-entraînédroite|vignette| Architecture du modèle GPT Le transformeur génératif pré-entraîné (ou GPT, de l’anglais generative pre-trained transformer) est une famille de modèles de langage généralement formée sur un grand corpus de données textuelles pour générer un texte de type humain. Il est construit en utilisant plusieurs blocs de l'architecture du transformeur. Ils peuvent être affinés pour diverses tâches de traitement du langage naturel telles que la génération de texte, la traduction de langue et la classification de texte.
Synthèse d'ouverturethumb|300px|La plupart des systèmes utilisant la synthèse d'ouverture tirent avantage de la rotation de la Terre pour augmenter le nombre d'angles de vue dans l'observation. Ici, les télescopes A et B se déplacent avec le temps : en enregistrant les données à différents instants, on a accès à des mesures faites avec des angles de séparation différents. La synthèse d'ouverture est un procédé d'interférométrie qui permet de regrouper les données issues d'un ensemble de télescopes pour produire une image qui a la même résolution angulaire que celle qu'aurait un télescope faisant la taille de l'ensemble tout entier.
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.
