Gradient boostingGradient boosting is a machine learning technique used in regression and classification tasks, among others. It gives a prediction model in the form of an ensemble of weak prediction models, i.e., models that make very few assumptions about the data, which are typically simple decision trees. When a decision tree is the weak learner, the resulting algorithm is called gradient-boosted trees; it usually outperforms random forest.
Physique des nuagesLa physique des nuages est l’étude des processus physiques et dynamiques de formation des nuages et des précipitations qui les accompagnent. Les nuages chauds sont formés de microscopiques gouttelettes et les froids de cristaux de glace ou parfois des deux types. Leur formation est contrôlée par la disponibilité de vapeur d'eau dans l’air et des mouvements verticaux dans celui-ci. Le mouvement vertical peut être induit par une ascendance à grande échelle, comme dans le cas des dépressions synoptiques, ou à méso-échelle comme dans le cas des orages.
BoostingLe boosting est un domaine de l'apprentissage automatique (branche de l'intelligence artificielle). C'est un principe qui regroupe de nombreux algorithmes qui s'appuient sur des ensembles de classifieurs binaires : le boosting optimise leurs performances. Le principe est issu de la combinaison de classifieurs (appelés également hypothèses). Par itérations successives, la connaissance d'un classifieur faible - weak classifier - est ajoutée au classifieur final - strong classifier.
AdaBoostAdaBoost (ou adaptive boosting) est, en intelligence artificielle et en apprentissage automatique, un méta-algorithme de boosting introduit par Yoav Freund et Robert Schapire. Il peut être utilisé en association avec de nombreux autres types d'algorithmes d'apprentissage afin d'en améliorer les performances. Les sorties des autres algorithmes (appelés classifieurs faibles) sont combinées en une somme pondérée qui représente la sortie finale du classeur boosté.
Prévision numérique du tempsLa prévision numérique du temps (PNT) est une application de la météorologie et de l'informatique. Elle repose sur le choix d'équations mathématiques offrant une proche approximation du comportement de l'atmosphère réelle. Ces équations sont ensuite résolues, à l'aide d'un ordinateur, pour obtenir une simulation accélérée des états futurs de l'atmosphère. Le logiciel mettant en œuvre cette simulation est appelé un modèle de prévision numérique du temps.
Noyau de condensationthumb|Pollution atmosphérique causée par des aérosols sur le nord du sous-continent indien. Un noyau de condensation est une particule hygroscopique flottant dans la troposphère et sur laquelle la vapeur d'eau contenue dans l'air se déposera pour former une gouttelette. En effet, dans de l'air pur, où il n'y aurait aucune poussière ou ion, il faudrait atteindre une sursaturation de 500 % avant que la vapeur d'eau ne forme des gouttes à cause de la tension superficielle de l'eau à .
Modèle climatiqueUn modèle climatique est une modélisation mathématique du climat dans une zone géographique donnée. Historiquement, le premier modèle atmosphérique date de 1950, et a été testé sur le premier ordinateur existant, l'ENIAC. À la date du sixième rapport d'évaluation du GIEC (2021), autour de 100 modèles indépendants étaient utilisés par 49 différents laboratoires de climatologie à travers le monde. Les modèles varient en complexité. Les plus simples permettent de faire des simulations couvrant de plus larges domaines et étendues de temps.
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.
NuageUn nuage est en météorologie une masse visible constituée initialement d'une grande quantité de gouttelettes d’eau (parfois de cristaux de glace associés à des aérosols chimiques ou des minéraux) en suspension dans l’atmosphère au-dessus de la surface d'une planète. L’aspect d'un nuage dépend de sa nature, de sa dimension, de la lumière qu’il reçoit, ainsi que du nombre et de la répartition des particules qui le constituent. Les gouttelettes d’eau d’un nuage proviennent de la condensation de la vapeur d'eau contenue dans l’air.
Prévision des orages violentsLa prévision des orages violents est la partie de la météorologie d'exploitation qui tente de prévoir le développement, l'intensité, le type de danger et les zones affectées par les orages pouvant donner de la grosse grêle, des vents destructeurs, des tornades et des pluies torrentielles. La tâche du météorologue est d'appréhender tout d'abord comment se développe un orage violent, puis d'analyser le potentiel actuel et futur de l'orage au-dessus des régions sous sa responsabilité et enfin d’appliquer des techniques diagnostiques et des simulations informatiques pour prévoir leur développement.
National Weather ServiceLe National Weather Service (NWS ; « Service météorologique national ») est le service météorologique des États-Unis. C'est un des six services scientifiques qui composent le National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), l'agence gouvernementale chargée de la recherche et la surveillance de l'atmosphère et des océans sur tout le territoire américain. Le NWS est plus spécifiquement chargé de la recherche sur les phénomènes atmosphériques, la prévision du temps, les études climatologiques et hydrologiques.
Prévision météorologiqueLa prévision météorologique est une application des connaissances en météorologie et des techniques modernes de prises de données et d’informatique pour prévoir l’état de l’atmosphère à un temps ultérieur. L’histoire de la prévision du temps remonte aux temps immémoriaux avec les oracles et devins mais la science moderne date vraiment de la fin du et du début du . Elle s’est cependant affirmée depuis la Seconde Guerre mondiale alors que les moyens techniques comme le radar et les communications modernes ont rendu l’accès aux données plus rapide et plus nombreuses.
Sciences de l'atmosphèreLes sciences de l'atmosphère désignent le terme général utilisé pour désigner l'étude de l'atmosphère, ses procédés, les effets que d'autres systèmes ont sur l'atmosphère, ainsi que les effets qu'a l'atmosphère sur ces mêmes systèmes. La météorologie inclut la chimie atmosphérique et la physique de l'atmosphère, et se concentre principalement sur les prévisions météorologiques.
XGBoostXGBoost (eXtreme Gradient Boosting) is an open-source software library which provides a regularizing gradient boosting framework for C++, Java, Python, R, Julia, Perl, and Scala. It works on Linux, Windows, and macOS. From the project description, it aims to provide a "Scalable, Portable and Distributed Gradient Boosting (GBM, GBRT, GBDT) Library". It runs on a single machine, as well as the distributed processing frameworks Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Flink, and Dask.
ClimatLe climat est la distribution statistique des conditions de l'atmosphère terrestre dans une région donnée pendant une période donnée. L'étude du climat est la climatologie. Elle se distingue de la météorologie qui désigne l'étude du temps dans l’atmosphère à court terme et dans des zones ponctuelles. La caractérisation du climat est effectuée à partir de mesures statistiques annuelles et mensuelles sur des données atmosphériques locales : température, pression atmosphérique, précipitations, ensoleillement, humidité, vitesse du vent.
Modèle de circulation généraledroite|vignette|Modèle de circulation générale GEOS-5 (Goddard Earth Observing System Model) développé par la NASA. Un modèle de circulation générale (en anglais, general circulation model ou GCM) est un modèle climatique. Il s'appuie sur les équations de Navier-Stokes, appliquées à une sphère en rotation ainsi que sur des équations d'équilibre de la thermodynamique pour inclure les sources d'énergie (rayonnement, changement de phase). Ceci permet de simuler à la fois la circulation atmosphérique mais aussi la circulation océanique.
Supraconducteur à haute températureUn supraconducteur à haute température (en anglais, high-temperature superconductor : high- ou HTSC) est un matériau présentant une température critique de supraconductivité relativement élevée par rapport aux supraconducteurs conventionnels, c'est-à-dire en général à des températures supérieures à soit . Ce terme désigne en général la famille des matériaux de type cuprate, dont la supraconductivité existe jusqu'à . Mais d'autres familles de supraconducteurs, comme les supraconducteurs à base de fer découverts en 2008, peuvent aussi être désignées par ce même terme.
Early stoppingIn machine learning, early stopping is a form of regularization used to avoid overfitting when training a learner with an iterative method, such as gradient descent. Such methods update the learner so as to make it better fit the training data with each iteration. Up to a point, this improves the learner's performance on data outside of the training set. Past that point, however, improving the learner's fit to the training data comes at the expense of increased generalization error.
Sensibilité climatiquevignette|redresse=1.5|Diagramme des facteurs qui déterminent la sensibilité du climat. L'augmentation des niveaux de entraîne un réchauffement initial. Ce réchauffement est amplifié par l'effet net des rétroactions. Parmi les rétroactions qui se renforcent d'elles-mêmes, on peut citer la fonte des glaces qui réfléchissent la lumière du soleil et l'augmentation de l'évaporation, qui accroît la quantité moyenne de vapeur d'eau dans l'atmosphère, laquelle est un gaz à effet de serre.
TempératureLa température est une grandeur physique mesurée à l’aide d’un thermomètre et étudiée en thermométrie. Dans la vie courante, elle est reliée aux sensations de froid et de chaud, provenant du transfert thermique entre le corps humain et son environnement. En physique, elle se définit de plusieurs manières : comme fonction croissante du degré d’agitation thermique des particules (en théorie cinétique des gaz), par l’équilibre des transferts thermiques entre plusieurs systèmes ou à partir de l’entropie (en thermodynamique et en physique statistique).
