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.
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.
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.
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.
Types of artificial neural networksThere are many types of artificial neural networks (ANN). Artificial neural networks are computational models inspired by biological neural networks, and are used to approximate functions that are generally unknown. Particularly, they are inspired by the behaviour of neurons and the electrical signals they convey between input (such as from the eyes or nerve endings in the hand), processing, and output from the brain (such as reacting to light, touch, or heat). The way neurons semantically communicate is an area of ongoing research.
Réseau de neurones artificielsUn réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.
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.
Data domainIn data management and database analysis, a data domain is the collection of values that a data element may contain. The rule for determining the domain boundary may be as simple as a data type with an enumerated list of values. For example, a database table that has information about people, with one record per person, might have a "marital status" column. This column might be declared as a string data type, and allowed to have one of two known code values: "M" for married, "S" for single, and NULL for records where marital status is unknown or not applicable.
Système de reconnaissance facialeUn système de reconnaissance faciale est une application logicielle visant à reconnaître automatiquement une personne grâce à son visage. Il s'agit d'un sujet particulièrement étudié en vision par ordinateur, avec de très nombreuses publications et brevets, et des conférences spécialisées. La reconnaissance de visage a de nombreuses applications en vidéosurveillance, biométrie, robotique, indexation d'images et de vidéos, , etc. Ces systèmes sont généralement utilisés à des fins de sécurité pour déverrouiller ordinateur/mobile/console, mais aussi en domotique.
Face IDFace ID est un procédé, système de reconnaissance faciale et logiciel propriétaire imaginé et réalisé par Apple. Il est utilisé sur les iPhone X,XS,XS Max,XR,11,11 Pro,11 Pro Max,12 mini,12,12 Pro,12 Pro Max,13 mini,13,13 Pro, 13 Pro Max, 14, 14 Plus, 14 Pro, 14 Pro Max, iPads Pro 2018, iPads Pro 2020 et iPads Pro 2022 et se veut plus fiable que Touch ID. De la même manière que Touch ID, il permet l’authentification des utilisateurs pour le déverrouillage, la possibilité d’effectuer des paiements au sein de magasins d’applications tels sont l'App Store et l'iTunes Store, mais également d’effectuer des achats grâce à Apple Pay.
Front-facing cameraA front-facing camera, commonly known as a selfie camera, is a common feature of cameras, mobile phones, smartphones, tablets, laptops, and some handheld video game consoles. While stand-alone cameras face forward, away from the operator, tablets, smartphones and similar mobile devices typically have a camera facing the operator to allow taking a self-portrait photograph or video while looking at the display of the device, usually showing a live preview of the image.
Science des donnéesLa science des données est l'étude de l’extraction automatisée de connaissance à partir de grands ensembles de données. Plus précisément, la science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées à partir de nombreuses données structurées ou non . Elle est souvent associée aux données massives et à l'analyse des données.
Photophone (appareil)Photophone est un mot introduit en 2002 pour désigner les téléphones mobiles dont le capteur permet de prendre des photos numériques de haute capables de concurrencer celles des appareils photographiques numériques compacts. Dans cette acception, la majorité des téléphones mobiles commercialisés actuellement, smartphones et téléphones mobiles basiques (excepté les produits d'entrée de gamme) correspondent à cette définition du photophone. thumb|Sony Ericsson K800i, l'un des premiers téléphones portables à être équipé d'un capteur de 3,2 mégapixels.
WebcamUne webcam, parfois cybercaméra ou webcaméra, ou caméra IP, est une caméra conçue pour être utilisée comme un périphérique d'ordinateur, et qui produit une vidéo dont la finalité est de pouvoir être transmise en direct au travers d'un réseau, typiquement Internet ou intranet. Cela dit, la norme HD (haute définition) tend à se généraliser avec l'Internet haut débit.
InfrarougeLe rayonnement infrarouge (IR) est un rayonnement électromagnétique de longueur d'onde supérieure à celle du spectre visible mais plus courte que celle des micro-ondes ou du domaine térahertz. Cette gamme de longueurs d'onde dans le vide de à se divise en infrarouge proche, au sens de proche du spectre visible, de environ, infrarouge moyen, qui s'étend jusqu'à , et infrarouge lointain. Les limites de ces domaines peuvent varier quelque peu d'un auteur à l'autre.
Intégrité (cryptographie)De manière générale, l'intégrité des données désigne l'état de données qui, lors de leur traitement, de leur conservation ou de leur transmission, ne subissent aucune altération ou destruction volontaire ou accidentelle, et conservent un format permettant leur utilisation. L'intégrité des données comprend quatre éléments : l'intégralité, la précision, l'exactitude/authenticité et la validité. L'intégrité est l'une des exigences de base de la sécurité informatique, de la gestion documentaire et de l'archivistique.
Spectroscopie dans l'infrarouge procheLa spectroscopie dans l'infrarouge proche (ou dans le proche infrarouge, SPIR), souvent désignée par son sigle anglais NIRS (near-infrared spectroscopy), est une technique de mesure et d'analyse des spectres de réflexion dans la gamme de longueurs d'onde (l'infrarouge proche). Cette technique est largement utilisée dans les domaines de la chimie (polymères, pétrochimie, industrie pharmaceutique), de l’alimentation, de l’agriculture ainsi qu'en planétologie. À ces longueurs d’onde, les liaisons chimiques qui peuvent être analysées sont C-H, O-H et N-H.
Modèle de donnéesEn informatique, un modèle de données est un modèle qui décrit la manière dont sont représentées les données dans une organisation métier, un système d'information ou une base de données. Le terme modèle de données peut avoir deux significations : Un modèle de données théorique, c'est-à-dire une description formelle ou un modèle mathématique. Voir aussi modèle de base de données Un modèle de données instance, c'est-à-dire qui applique un modèle de données théorique (modélisation des données) pour créer un modèle de données instance.
Perception des visagesLa perception des visages désigne le processus cognitif par lequel le cerveau analyse une pour y détecter et identifier un visage. La perception des visages fait appel à une aire cérébrale spécialisée, spécificité du genre humain. Le rôle fondamental que tient le visage dans la communication verbale et non verbale est à l'origine d'une faculté très développée chez l'être humain et les autres primates qui consiste à pouvoir identifier très rapidement un visage dans son environnement et être capable d'en reconnaître l'identité particulière parmi plusieurs centaines d'autres.
Ordinateur portablevignette|Un ordinateur portable de la marque ASUS. Un ordinateur portable, ou simplement portable, est un ordinateur personnel dont le poids et les dimensions limitées permettent un transport facile. Les ordinateurs portables ont plusieurs usages, à la fois professionnels, personnels et éducatifs, et sont parfois utilisés pour la sauvegarde de médias personnels. Un ordinateur portable est muni des mêmes types de composants qu'un ordinateur de bureau classique, incluant notamment un écran, des haut-parleurs et un clavier physique.
