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.
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.
Tablette tactileUne tablette tactile, tablette électronique, tablette numérique, ou tout simplement tablette, est un assistant personnel ou un ordinateur portable ultraplat qui se présente sous la forme d'un écran tactile sans clavier et qui offre à peu près les mêmes fonctionnalités qu'un ordinateur personnel. Elle permet d'accéder à des contenus multimédias tels que la télévision, la navigation sur le web, la consultation et l'envoi de courrier électronique, l'agenda, le calendrier et la bureautique simple.
Réseau neuronal convolutifEn apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.
Neural networkA neural network can refer to a neural circuit of biological neurons (sometimes also called a biological neural network), a network of artificial neurons or nodes in the case of an artificial neural network. Artificial neural networks are used for solving artificial intelligence (AI) problems; they model connections of biological neurons as weights between nodes. A positive weight reflects an excitatory connection, while negative values mean inhibitory connections. All inputs are modified by a weight and summed.
Tablette graphiqueUne tablette graphique est un dispositif de pointage servant à tracer à la main des graphiques, des schémas, des dessins, du texte manuscrit. Une tablette graphique associe deux éléments. Une surface plane active de faible épaisseur, appelée communément « la tablette », en général aux dimensions de formats de papier normalisés (A6, A5, A4, A3), ou plus récemment d'écrans d'ordinateur tendant vers le panoramique.
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.
Long short-term memoryLong short-term memory (LSTM) network is a recurrent neural network (RNN), aimed to deal with the vanishing gradient problem present in traditional RNNs. Its relative insensitivity to gap length is its advantage over other RNNs, hidden Markov models and other sequence learning methods. It aims to provide a short-term memory for RNN that can last thousands of timesteps, thus "long short-term memory".
Réseau de neurones récurrentsUn réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.
Windows VistaWindows Vista est un système d'exploitation propriétaire de la famille Microsoft Windows, et plus précisément de la branche Windows NT (NT 6.0), développé et commercialisé par la société Microsoft. Il a été mis sur le marché le , soit plus de cinq ans après son prédécesseur, Windows XP. Son successeur est Windows 7, sorti en octobre 2009. Selon Microsoft, Windows Vista contient des centaines de nouvelles fonctionnalités.
Réseau de neurones à propagation avantUn réseau de neurones à propagation avant, en anglais feedforward neural network, est un réseau de neurones artificiels acyclique, se distinguant ainsi des réseaux de neurones récurrents. Le plus connu est le perceptron multicouche qui est une extension du premier réseau de neurones artificiel, le perceptron inventé en 1957 par Frank Rosenblatt. vignette|Réseau de neurones à propagation avant Le réseau de neurones à propagation avant est le premier type de réseau neuronal artificiel conçu. C'est aussi le plus simple.
Stylet (informatique)vignette|Stylet sur tablette tactile. vignette|S-Pen (Galaxy Note 10). En informatique, un stylet est une pièce d'équipement en forme de crayon qui s'utilise avec un écran tactile (tablette graphique, écran de tablet PC, écran d'assistant personnel, écran d'Ultra-Mobile PC, console Nintendo DS) pour, entre autres : désigner un point de l'écran au programme en activité ; sélectionner un des choix affichés dans un menu sur l'écran ; entrer des données ; entrer une image.
Windows 7Windows 7 (précédemment connu en tant que Blackcomb et Vienna) est un système d'exploitation de la société Microsoft, sorti le et successeur de Windows Vista. Bien que le système s'appelle Windows 7, il s'agit de la version NT 6.1. Windows 7 est progressivement remplacé par Windows 8 à partir du , le support de Windows 7 RTM a pris fin le tandis que la version SP1 a vu son support standard se terminer le et a vu son support étendu se terminer le .
Clavier virtuelthumb|Un clavier virtuel sur un Pocket PC. Un clavier virtuel (également appelé clavier visuel dans l'environnement Microsoft Windows) est un logiciel permettant à l'utilisateur de saisir des caractères. Il peut être utilisé avec plusieurs dispositifs de pointage, comme une souris, ou un écran tactile. Il se substitue au clavier physique. Les claviers virtuels sont notamment employés pour rendre un système informatique accessible, ou pour taper du texte dans un alphabet autre que celui du clavier physique.
Écran tactilethumb|L'écran tactile d'une borne d'accueil. Un écran tactile est un périphérique informatique qui combine les fonctionnalités d'affichage d'un écran (moniteur) et celles d'un dispositif de pointage comme la souris, le pavé tactile ou le stylet optique. Cela permet de réduire le nombre de périphériques sur certains systèmes et de réaliser des logiciels ergonomiques très bien adaptés à certaines fonctions.
Vanishing gradient problemIn machine learning, the vanishing gradient problem is encountered when training artificial neural networks with gradient-based learning methods and backpropagation. In such methods, during each iteration of training each of the neural networks weights receives an update proportional to the partial derivative of the error function with respect to the current weight. The problem is that in some cases, the gradient will be vanishingly small, effectively preventing the weight from changing its value.
