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.
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.
Rayon gammavignette|Des rayons gamma sont produits par des processus nucléaires énergétiques au cœur des noyaux atomiques. Un rayon gamma (ou rayon γ) est un rayonnement électromagnétique à haute fréquence émis lors de la désexcitation d'un noyau atomique résultant d'une désintégration. Les photons émis sont caractérisés par des énergies allant de quelques keV à plusieurs centaines de GeV voire jusqu'à pour le plus énergétique jamais observé. Les rayons gamma furent découverts en 1900 par Paul Villard, chimiste français.
Apprentissage par renforcementEn intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, l'apprentissage par renforcement consiste, pour un agent autonome ( robot, agent conversationnel, personnage dans un jeu vidéo), à apprendre les actions à prendre, à partir d'expériences, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du temps. L'agent est plongé au sein d'un environnement et prend ses décisions en fonction de son état courant. En retour, l'environnement procure à l'agent une récompense, qui peut être positive ou négative.
Apprentissage par renforcement profondL'apprentissage par renforcement profond (en anglais : deep reinforcement learning ou deep RL) est un sous-domaine de l'apprentissage automatique (en anglais : machine learning) qui combine l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage profond (en anglais : deep learning). L'apprentissage par renforcement considère le problème d'un agent informatique (par exemple, un robot, un agent conversationnel, un personnage dans un jeu vidéo, etc.) qui apprend à prendre des décisions par essais et erreurs.
Microscopie électronique en transmissionvignette|upright=1.5|Principe de fonctionnement du microscope électronique en transmission. vignette|Un microscope électronique en transmission (1976). La microscopie électronique en transmission (MET, ou TEM pour l'anglais transmission electron microscopy) est une technique de microscopie où un faisceau d'électrons est « transmis » à travers un échantillon très mince. Les effets d'interaction entre les électrons et l'échantillon donnent naissance à une image, dont la résolution peut atteindre 0,08 nanomètre (voire ).
Microscope électroniquethumb|Microscope électronique construit par Ernst Ruska en 1933.thumb|Collection de microscopes électroniques anciens (National Museum of Health & Medicine). Un microscope électronique (ME) est un type de microscope qui utilise un faisceau d'électrons pour illuminer un échantillon et en créer une très agrandie. Il est inventé en 1931 par des ingénieurs allemands. Les microscopes électroniques ont un pouvoir de résolution supérieur aux microscopes optiques qui utilisent des rayonnements électromagnétiques visibles.
Q-learningvignette|400x400px|Dans le Q-learning, l'agent exécute une action a en fonction de l'état s et d'une fonction Q. Il perçoit alors le nouvel état s' et une récompense r de l'environnement. Il met alors à jour la fonction Q. Le nouvel état s' devient alors l'état s, et l'apprentissage continue. En intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, le Q-learning est un algorithme d'apprentissage par renforcement. Il ne nécessite aucun modèle initial de l'environnement.
Microscope électronique en transmission à balayagevignette|Exemple de Microscope électronique en transmission à balayage VG501 Un microscope électronique en transmission à balayage (METB ou en anglais STEM pour scanning transmission electron microscope) est un type de microscope électronique dont le principe de fonctionnement allie certains aspects du microscope électronique à balayage et du microscope électronique en transmission. Une source d'électrons focalise un faisceau d'électrons qui traverse l'échantillon.
Learning rateIn machine learning and statistics, the learning rate is a tuning parameter in an optimization algorithm that determines the step size at each iteration while moving toward a minimum of a loss function. Since it influences to what extent newly acquired information overrides old information, it metaphorically represents the speed at which a machine learning model "learns". In the adaptive control literature, the learning rate is commonly referred to as gain. In setting a learning rate, there is a trade-off between the rate of convergence and overshooting.
Diffraction des électronsLa diffraction des électrons est une technique utilisée pour l'étude de la matière qui consiste à bombarder d'électrons un échantillon et à observer la figure de diffraction résultante. Ce phénomène se produit en raison de la dualité onde-particule, qui fait qu'une particule matérielle (dans le cas de l'électron incident) peut être décrite comme une onde. Ainsi, un électron peut être considéré comme une onde, comme pour le son ou les vagues à la surface de l'eau. Cette technique est similaire à la diffraction X et à la diffraction de neutrons.
Microscopie électronique à balayagethumb|right|Premier microscope électronique à balayage par M von Ardenne thumb|right|Microscope électronique à balayage JEOL JSM-6340F thumb|upright=1.5|Principe de fonctionnement du Microscope Électronique à Balayage La microscopie électronique à balayage (MEB) ou scanning electron microscope (SEM) en anglais est une technique de microscopie électronique capable de produire des images en haute résolution de la surface d’un échantillon en utilisant le principe des interactions électrons-matière.
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.
Instrument à cordesUn instrument à cordes est un instrument de musique dans lequel le son est produit par la vibration d'une ou plusieurs cordes. L'organologie les classe dans la catégorie des cordophones. L'histoire des instruments à cordes est vieille de plusieurs milliers d'années. Les premiers n'avaient probablement qu'une seule corde, comme l'arc musical. Dès l'Égypte ancienne, on connaissait les joueurs de harpe. Au Moyen Âge, les ménestriers s'accompagnaient au luth, etc. La vibration de la corde seule est peu audible.
Instrument de musiqueright|thumb|280px|Fresque étrusque de la tombe des Léopards à Monterozzi en Italie. right|thumb|280px|Planche illustrée d'instruments de musique extraite du "Systematische Bilder-Gallerie zur allgemeinen deutschen Real Encyclopädie in lithographirten Blättern" (1842) Un instrument de musique est un objet pouvant produire un son contrôlé par un musicien — que cet objet soit conçu dans cet objectif, ou bien qu'il soit modifié ou écarté de son usage premier.
Low-voltage electron microscopeLow-voltage electron microscope (LVEM) is an electron microscope which operates at accelerating voltages of a few kiloelectronvolts or less. Traditional electron microscopes use accelerating voltages in the range of 10-1000 keV. Low voltage imaging in transmitted electrons is possible in many new scanning electron detector. Low cost alternative is dedicated table top low voltage transmission electron microscope.
Bois (musique)vignette|De gauche à droite : mandoura (Crète), rischok (Ukraine), chalumeau (adaptation moderne d'un instrument du 18e siècle), birbyne (Lithuanie) Les bois sont une famille d'instruments de musique à vent qui se caractérisent par leur système d'émission du son constitué : soit par un biseau vers lequel l'air peut être canalisé comme la flûte à bec ou librement dirigé par le musicien comme la quena ou la flûte traversière, soit par la vibration d'une anche libre comme l'accordéon ou l'harmonica, d'une anche
Détecteur de particulesvignette|Photographie de rayonnements α détectés dans une chambre à brouillard. Un détecteur de particules est un appareil qui permet de détecter le passage d'une particule et, généralement, d'en déduire différentes caractéristiques (en fonction du type de détecteur) telles que sa masse, son énergie, son impulsion, son spin, ou encore sa charge électrique. Cavité de Faraday Chambre à brouillard Chambre à bulles Chambre à dérive Chambre à étincelles Chambre à fils Chambre d'ionisation Chambre à plaques paral
Instrument de percussionvignette|Groupe Tribal Percussions défilant à Annecy (France) en jouant de la percussion brésilienne : la batucada. vignette|Reconstitution d'un scabellum, instrument des aulètes de la Rome antique servant à marquer le rythme. Les instruments de percussion sont des instruments de musique dont l'émission sonore résulte de la frappe ou du grattage d'une membrane ou d'un matériau résonnant. Les instruments de percussion ont probablement constitué les tout premiers instruments de musique et font partie intégrante de la plupart des genres musicaux.
AnalysisAnalysis (: analyses) is the process of breaking a complex topic or substance into smaller parts in order to gain a better understanding of it. The technique has been applied in the study of mathematics and logic since before Aristotle (384–322 B.C.), though analysis as a formal concept is a relatively recent development. The word comes from the Ancient Greek ἀνάλυσις (analysis, "a breaking-up" or "an untying;" from ana- "up, throughout" and lysis "a loosening"). From it also comes the word's plural, analyses.
