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.
PollenLe pollen (du grec , « farine, poussière ») constitue, chez les plantes à graines, l'élément mobile mâle produit par la fleur : ce sont des grains minuscules ( de diamètre en général), de forme plus ou moins ovoïde, initialement contenus dans l'anthère à l'extrémité des étamines. Le grain de pollen est le gamétophyte mâle, il produit et contient les gamètes mâles haploïdes (n), et permet leur déplacement. On le considère parfois à tort comme un gamète.
Apprentissage superviséL'apprentissage supervisé (supervised learning en anglais) est une tâche d'apprentissage automatique consistant à apprendre une fonction de prédiction à partir d'exemples annotés, au contraire de l'apprentissage non supervisé. On distingue les problèmes de régression des problèmes de classement. Ainsi, on considère que les problèmes de prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification.
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.
Fungivignette|La présence de sporophores en console du Polypore amadouvier sur le volis et la chandelle d'un hêtre montre que ce dernier a été attaqué par ce champignon nécrotrophe lignicole à l'origine de la pourriture blanche qui creuse le cœur de l'arbre qu'il parasite en le faisant mourir d'épuisement. La poursuite du développement de ce macromycète sur le volis entraîne une modification rapide de l'orientation de la « fructification » en croissance, afin de pouvoir projeter les spores fongiques dans les conditions optimales.
AérobiologieL'aérobiologie est une branche de la biologie qui s'occupe de l'étude des particules biologiques qui sont en suspension dans l'air, tels que les bactéries, les spores fongiques, les morceaux très petits des insectes et le pollen. L'un des principaux domaines de l'aérobiologie est de compter et de décrire les particules comme une aide dans le traitement des allergies. En 2002, il a été découvert aussi que les algues et d'autres petits organismes aquatiques vivent dans les nuages en vol.
Geographical featureA feature (also called an object or entity), in the context of geography and geographic information science, is a discrete phenomenon that exists at a location in the space and scale of relevance to geography; that is, at or near the surface of Earth, at a moderate to global scale. It is one of the primary types of phenomena represented in geographic information, such as that represented in maps, geographic information systems, remote sensing imagery, statistics, and other forms of geographic discourse.
Particules en suspensionLes particules en suspension sont toutes les particules (solides ou en aérosols) portées par l'eau ou par l'air, quantifiables par filtration ou par d'autres procédés physiques. Les matières particulaires ou PM (acronyme de particulate matter en anglais) sont les particules en suspension dans l'atmosphère terrestre (aérosols atmosphériques). Un taux élevé de particules fines et ultrafines dans l'air est un facteur de risque sanitaire (maladies cardiovasculaires, altération des fonctions pulmonaires, cancer du poumon), induisant une nette diminution de l'espérance de vie.
Système d'information géographiqueUn système d'information géographique ou SIG (en anglais, geographic information system ou GIS) est un système d'information conçu pour recueillir, stocker, traiter, analyser, gérer et présenter tous les types de données spatiales et géographiques. L’acronyme SIG est parfois utilisé pour définir les « sciences de l’information géographique » ou « études sur l’information géospatiale ». Cela se réfère aux carrières ou aux métiers qui impliquent l'usage de systèmes d’information géographique et, dans une plus large mesure, qui concernent les disciplines de la géo-informatique (ou géomatique).
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.
Information géographiqueL'information géographique est la représentation d'un objet ou d'un phénomène réel ou imaginaire, présent, passé ou futur, localisé dans l'espace à un moment donné et quelles qu'en soient la dimension et l'échelle de représentation. thumb|300px|Autre exemple, illustrant la présentation de données à une échelle plus locale que ci-dessus. On distingue habituellement deux types d'information géographique : des informations de base ou de référence (ex.
Justice environnementaleLe concept de justice environnementale applique les théories de la justice au champ de l'environnement et de l'écologie. Il découle de la prise en compte de l'environnement et des services écosystémiques qu'il permet comme du « bien commun. » La justice environnementale peut aussi concerner les effets du dérèglement climatique ; dans ce contexte on parle parfois d'injustice et/ou de « justice climatique ».
Automated machine learningAutomated machine learning (AutoML) is the process of automating the tasks of applying machine learning to real-world problems. AutoML potentially includes every stage from beginning with a raw dataset to building a machine learning model ready for deployment. AutoML was proposed as an artificial intelligence-based solution to the growing challenge of applying machine learning. The high degree of automation in AutoML aims to allow non-experts to make use of machine learning models and techniques without requiring them to become experts in machine learning.
Pollinisationvignette|upright=1.5|La reproduction est dite « entomophile » quand la pollinisation est faite par un insecte (ici un bourdon). La pollinisation correspond, chez les angiospermes et chez les gymnospermes, au transport du pollen des organes de reproduction mâle (étamines) vers le (ou les) organes de reproduction femelle (pistil) pour permettre la reproduction sexuée. La pollinisation est une étape préalable à la fécondation dans le cycle de vie de ces plantes.
SporeEn biologie, une spore, du grec ancien , « ensemencement, semence » est une cellule ou plus rarement une formation pluricellulaire reproductive (elle donne un nouvel individu par reproduction asexuée ou sexuée). Elle constitue une des étapes du cycle de vie de nombreuses bactéries, plantes, algues, champignons, voire de certains protozoaires. Les spores (mitospore ou méiospore) donnent naissance par mitoses à un nouvel individu (appelé gamétophyte chez les plantes) sans fécondation, ce qui les distingue des gamètes.
Droit de l'environnementvignette|redresse=1.4|Émissions annuelles de carbone par région du monde. Le droit de l'environnement concerne l'étude ou l'élaboration de règles juridiques visant la compréhension, la protection, l'utilisation, la gestion ou la restauration de l'environnement contre perturbation écologique sous toutes ses formes - terrestres, aquatiques et marines, naturelles et culturelles, voire non-terrestres (droit spatial). C'est un droit technique et complexe, local et global (européen, droit de la mer, international.
Racisme environnementalvignette| Des personnes protestent contre la crise de l'eau à Flint, dans le Michigan, qui affecte de manière disproportionnée les personnes de couleur et les communautés à faible revenu. Le racisme environnemental est un concept du mouvement pour la justice environnementale, qui s'est développé aux États-Unis et à l'étranger dans les années 1970 et 1980. Le terme est utilisé pour décrire l'injustice environnementale qui se produit dans un contexte racialisé, tant dans la pratique que dans la politique.
Apprentissage actifL’apprentissage actif est un modèle d’apprentissage semi-supervisé où un oracle intervient au cours du processus. Plus précisément, contrairement au cadre classique où les données sont connues et imposées, en apprentissage actif, c'est l'algorithme d'apprentissage qui demande des informations pour des données précises. Cette technique repose sur l'hypothèse que l’acquisition de données non étiquetées est beaucoup moins coûteuse que celle de données étiquetées.
PalynologieLa palynologie est l'étude des grains de pollen et spores actuels mais aussi des palynomorphes (cellules et organismes microscopiques à parois organiques). La science qui étudie les palynomorphes fossiles est la paléopalynologie. À l’intersection de l’archéologie, de la botanique, de l’ethnologie et des sciences agronomiques, la palynologie fait partie de l’archéobotanique, un ensemble de disciplines (carpologie, anthracologie) qui s’intéressent aux vestiges d’origine végétale. [[Image:Pollen (Meyers Konversationslexikon 1888).
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.
