Base de donnéesUne base de données permet de stocker et de retrouver des données structurées, semi-structurées ou des données brutes ou de l'information, souvent en rapport avec un thème ou une activité ; celles-ci peuvent être de natures différentes et plus ou moins reliées entre elles. Leurs données peuvent être stockées sous une forme très structurée (base de données relationnelles par exemple), ou bien sous la forme de données brutes peu structurées (avec les bases de données NoSQL par exemple).
Base de données relationnellethumb|upright=1.2|Structure générale d'une base de données relationnelle. En informatique, une base de données relationnelle (en anglais: relational database management system (RDBMS)) est une base de données où l'information est organisée dans des tableaux à deux dimensions appelés des relations ou tables, selon le modèle introduit par Edgar F. Codd en 1960. Selon ce modèle relationnel, une base de données consiste en une ou plusieurs relations. Les lignes de ces relations sont appelées des nuplets ou enregistrements.
Base de données orientée objetEn informatique, une base de données à objets (anglais object database) est un stock d'informations groupées sous forme de collections d'objets persistants. Une base de données est un ensemble d'informations connexes stockées dans un dispositif informatique. Dans une base de données à objets les informations sont regroupées sous forme d'objets : un conteneur logique qui englobe des informations et des traitements relatifs à une chose du monde réel.
Reconnaissance optique de caractèresvignette|Vidéo montrant un processus de reconnaissance optique de caractères effectué en direct grâce à un scanner portable. La reconnaissance optique de caractères (ROC, ou OCR pour l'anglais optical character recognition), ou océrisation, désigne les procédés informatiques pour la traduction d'images de textes imprimés ou dactylographiés en fichiers de texte. Un ordinateur réclame pour l'exécution de cette tâche un logiciel d'OCR.
Database modelA database model is a type of data model that determines the logical structure of a database. It fundamentally determines in which manner data can be stored, organized and manipulated. The most popular example of a database model is the relational model, which uses a table-based format. Common logical data models for databases include: Hierarchical database model This is the oldest form of database model. It was developed by IBM for IMS (information Management System), and is a set of organized data in tree structure.
Reconnaissance de l'écriture manuscriteLa reconnaissance de l’écriture manuscrite (en anglais, handwritten text recognition ou HTR) est un traitement informatique qui a pour but de traduire un texte écrit en un texte codé numériquement. Il faut distinguer deux reconnaissances distinctes, avec des problématiques et des solutions différentes : la reconnaissance en-ligne ; la reconnaissance hors-ligne. La reconnaissance de l’écriture manuscrite fait appel à la reconnaissance de forme, mais également au traitement automatique du langage naturel.
In-memory databaseAn in-memory database (IMDB, or main memory database system (MMDB) or memory resident database) is a database management system that primarily relies on main memory for computer data storage. It is contrasted with database management systems that employ a disk storage mechanism. In-memory databases are faster than disk-optimized databases because disk access is slower than memory access and the internal optimization algorithms are simpler and execute fewer CPU instructions.
Paléographievignette|Exemple de texte en latin, dont la première phrase est : . La paléographie (du grec ancien / palaiόs (« ancien »), et / graphía (« écriture ») est l'étude des écritures manuscrites anciennes, indépendamment de la langue utilisée (grec ancien, latin classique, latin médiéval, occitan médiéval, ancien français, moyen français, français classique, anciens caractères chinois, arabe, notation musicale, etc.).
Forme normale (bases de données relationnelles)Dans une base de données relationnelle, une forme normale désigne un type de relation particulier entre les entités. La normalisation consiste à restructurer une base de données pour respecter certaines formes normales, afin d'éviter la redondance des données (des données apparaissent plusieurs fois) et d'assurer l'intégrité des données. Le but essentiel de la normalisation est d’éviter les anomalies transactionnelles pouvant découler d’une mauvaise modélisation des données et ainsi éviter un certain nombre de problèmes potentiels tels que les anomalies de lecture, les anomalies d’écriture, la redondance des données et la contre-performance.
Reconnaissance de formesthumb|Reconnaissance de forme à partir de modélisation en 3D La reconnaissance de formes (ou parfois reconnaissance de motifs) est un ensemble de techniques et méthodes visant à identifier des régularités informatiques à partir de données brutes afin de prendre une décision dépendant de la catégorie attribuée à ce motif. On considère que c'est une branche de l'intelligence artificielle qui fait largement appel aux techniques d'apprentissage automatique et aux statistiques.
Administrateur de base de donnéesL'administrateur de base de données (DBA : DataBase Administrator en anglais) est une personne responsable du bon fonctionnement de serveurs de bases de données, essentiellement relationnelles (OLTP) ou décisionnelles (OLAP), tant au niveau de la conception des bases, des tests de validation, de la coordination des intervenants, de l'exploitation, de la protection et du contrôle d'utilisation. Les compétences requises pour cette fonction sont multipolaires : système, développement, sécurité et fonctionnement des serveurs de bases de données.
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.
Étymologie des caractères chinoisL’étymologie des caractères chinois décrit l'origine des signes employés par l'écriture chinoise, c'est-à-dire la manière dont ils ont été composés ou dérivés, en relation avec leur sémantique originelle. Tous les caractères chinois sont des logogrammes, mais on peut en distinguer plusieurs types, suivant leur étymologie. Un petit nombre sont des pictogrammes ( pinyin : xiàngxíng) ; un plus grand nombre sont des idéogrammes au sens strict ( zhǐshì), généralement composés ( huìyì) ; mais une écrasante majorité sont des composés nommés idéophonogrammes ( xíngshēng).
Écriture manuscritevignette|Fac-similé d’une lettre manuscrite d’Eugène Delacroix à Ingres (1851). L’écriture manuscrite est l'acte d'écrire avec la main, de réaliser un manuscrit. On parle plus rarement de manuscriture, terme signifiant littéralement « écriture manuscrite » mais qui n’est cependant pas employé dans ce sens général. C’est un néologisme savant pour différencier de l’écriture au sens actuel, qui sous-entend « une visée ou présupposition d’un passage à l’imprimé », l’écriture de textes médiévaux comprise comme une notation par un tiers sachant écrire, de propos essentiellement oraux, autrement dit dissociant l’« auteur » et le « scripteur ».
Alphabet cyrilliqueL’alphabet cyrillique est un alphabet permettant l'écriture de nombreuses langues d'Europe de l'Est et d'Asie centrale, principalement dans l'ex-URSS. Il est créé vers la fin du dans l'Empire bulgare, dans l'actuelle Bulgarie ou dans l'actuelle Macédoine du Nord, par des disciples du frère Cyrille ou peut-être Clément d'Ohrid (premier évêque de l'Église orthodoxe bulgare), à partir de l'alphabet grec dans sa graphie onciale et de l'alphabet glagolitique.
Caractères chinoisLes caractères chinois, ou sinogrammes, sont les unités logographiques qui composent l'écriture des langues chinoises. Ils sont appelés en chinois hànzì (« caractères han »), s'écrivant, en , et depuis le en République populaire de Chine, en Malaisie et à Singapour, en . Ils ont été dans le passé ou sont également de nos jours utilisés pour écrire d'autres langues, à titre principal ou complémentaire, notamment le coréen (hanja), le japonais (kanji) ou le vietnamien (chữ nho).
Écriture gothiqueL’écriture gothique est une forme de l’alphabet latin apparue à la fin du Moyen Âge. Il ne faut pas confondre cette manière d’écrire l’alphabet latin avec l’alphabet gotique. Cette écriture est parfois appelée « lettre noire » (black letter ou blackletter en anglais). Les Allemands, quant à eux, parlent d’écriture « brisée » (gebrochene Schrift), car les arrondis sont brisés, évoquant les arcs de l’architecture gothique.
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.
Unicodevignette|Logo Unicode.|200x200px Unicode est un standard informatique qui permet des échanges de textes dans différentes langues, à un niveau mondial. Il est développé par le Consortium Unicode, qui vise au codage de texte écrit en donnant à tout caractère de n'importe quel système d'écriture un nom et un identifiant numérique, et ce de manière unifiée, quels que soient la plateforme informatique ou le logiciel utilisé. Ce standard est lié à la norme qui décrit une table de caractères équivalente.
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.
