Algorithme génétiqueLes algorithmes génétiques appartiennent à la famille des algorithmes évolutionnistes. Leur but est d'obtenir une solution approchée à un problème d'optimisation, lorsqu'il n'existe pas de méthode exacte (ou que la solution est inconnue) pour le résoudre en un temps raisonnable. Les algorithmes génétiques utilisent la notion de sélection naturelle et l'appliquent à une population de solutions potentielles au problème donné.
Système d'exploitationEn informatique, un système d'exploitation (souvent appelé OS — de l'anglais operating system — ou parfois SE — en français) est un ensemble de programmes qui dirige l'utilisation des ressources d'un ordinateur par des logiciels applicatifs. Il reçoit des demandes d'utilisation des ressources de l'ordinateur de la part des logiciels applicatifs. Le système d'exploitation gère les demandes ainsi que les ressources nécessaires évitant les interférences entre les logiciels.
Carte sonUne carte son est une carte d'extension permettant d'augmenter les capacités sonores d'un ordinateur. La principale fonction de cette carte est de générer des sons à l'aide d'un générateur de son programmable ou d'un convertisseur numérique-analogique, pour l'envoyer vers différents types de sorties (RCA, jack, TOSLINK). Un casque, des haut-parleurs ou tout autre élément d'une chaîne sonore pourra alors y être relié. Une carte son fournit généralement une ou plusieurs entrées permettant de brancher une source, telle qu'un microphone ou une entrée ligne.
Algorithme évolutionnistevignette|redresse=1.2|Un algorithme évolutionnaire utilise itérativement des opérateurs de sélections (en bleu) et de variation (en jaune). i : initialisation, f(X) : évaluation, ? : critère d'arrêt, Se : sélection, Cr : croisement, Mu : mutation, Re : remplacement, X* : optimum. Les algorithmes évolutionnistes ou algorithmes évolutionnaires (evolutionary algorithms en anglais), sont une famille d'algorithmes dont le principe s'inspire de la théorie de l'évolution pour résoudre des problèmes divers.
Sound Blasterthumb|Carte ISA Sound Blaster AWE64. Sound Blaster est une marque déposée de Creative Labs apparue en 1989. C'est une gamme de cartes son qui a été pendant de nombreuses années le standard de fait sur PC. Ces cartes son doivent actuellement lutter contre l'apparition de contrôleurs audio embarqués sur les cartes mères. Les drivers des cartes Creative sont peu ouverts : pas de support du dolby digital live concurrent de l'EAX, driver digne de leur DSP que pour les produits E-mu.
MétaheuristiqueUne métaheuristique est un algorithme d’optimisation visant à résoudre des problèmes d’optimisation difficile (souvent issus des domaines de la recherche opérationnelle, de l'ingénierie ou de l'intelligence artificielle) pour lesquels on ne connaît pas de méthode classique plus efficace. Les métaheuristiques sont généralement des algorithmes stochastiques itératifs, qui progressent vers un optimum global (c'est-à-dire l'extremum global d'une fonction), par échantillonnage d’une fonction objectif.
Système d'exploitation distribuéUn système d'exploitation distribué est une couche logicielle au dessus d'un ensemble de nœuds de calculs indépendants, communiquant par un système de réseau propre ou général. Chaque nœud comprend dans ce type de système d'exploitation un sous ensemble de l’agrégat global. Chaque nœud comporte son propre noyau servant à contrôler le matériel et les couches basses des communications en réseau. Des logiciels de plus haut niveau sont chargés de coordonner les activités collaboratives de l'ensemble de la grappe et des éléments de chacun de ces nœuds.
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.
Apprentissage non superviséDans le domaine informatique et de l'intelligence artificielle, l'apprentissage non supervisé désigne la situation d'apprentissage automatique où les données ne sont pas étiquetées (par exemple étiquetées comme « balle » ou « poisson »). Il s'agit donc de découvrir les structures sous-jacentes à ces données non étiquetées. Puisque les données ne sont pas étiquetées, il est impossible à l'algorithme de calculer de façon certaine un score de réussite.
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.
Sound recording and reproductionSound recording and reproduction is the electrical, mechanical, electronic, or digital inscription and re-creation of sound waves, such as spoken voice, singing, instrumental music, or sound effects. The two main classes of sound recording technology are analog recording and digital recording. Sound recording is the transcription of invisible vibrations in air onto a storage medium such as a phonograph disc. The process is reversed in sound reproduction, and the variations stored on the medium are transformed back into sound waves.
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 ensemblisteIn statistics and machine learning, ensemble methods use multiple learning algorithms to obtain better predictive performance than could be obtained from any of the constituent learning algorithms alone. Unlike a statistical ensemble in statistical mechanics, which is usually infinite, a machine learning ensemble consists of only a concrete finite set of alternative models, but typically allows for much more flexible structure to exist among those alternatives.
Transformeur génératif pré-entraînédroite|vignette| Architecture du modèle GPT Le transformeur génératif pré-entraîné (ou GPT, de l’anglais generative pre-trained transformer) est une famille de modèles de langage généralement formée sur un grand corpus de données textuelles pour générer un texte de type humain. Il est construit en utilisant plusieurs blocs de l'architecture du transformeur. Ils peuvent être affinés pour diverses tâches de traitement du langage naturel telles que la génération de texte, la traduction de langue et la classification de texte.
Meta-learning (computer science)Meta learning is a subfield of machine learning where automatic learning algorithms are applied to metadata about machine learning experiments. As of 2017, the term had not found a standard interpretation, however the main goal is to use such metadata to understand how automatic learning can become flexible in solving learning problems, hence to improve the performance of existing learning algorithms or to learn (induce) the learning algorithm itself, hence the alternative term learning to learn.
Sound effectA sound effect (or audio effect) is an artificially created or enhanced sound, or sound process used to emphasize artistic or other content of films, television shows, live performance, animation, video games, music, or other media. In motion picture and television production, a sound effect is a sound recorded and presented to make a specific storytelling or creative point without the use of dialogue or music. Traditionally, in the twentieth century, they were created with Foley.
Modèle de fondationUn modèle de fondation est un modèle d'intelligence artificielle de grande taille, entraîné sur une grande quantité de données non étiquetées (généralement par apprentissage auto-supervisé ). Le modèle résultant peut être adapté à un large éventail de tâches en aval (downstream tasks en anglais). Depuis leur introduction en 2018, les modèles de fondation ont induit une transformation majeure dans la manière de construire les systèmes d'IA. Les premiers modèles de fondation étaient de grands modèles de langage pré-entraînés, notamment BERT et GPT-3.
Détection d'anomaliesDans l'exploration de données, la détection d'anomalies (en anglais, anomaly detection ou outlier detection) est l'identification d'éléments, d'événements ou d'observations rares qui soulèvent des suspicions en différant de manière significative de la majorité des autres données. Généralement, les anomalies indiquent un problème tel qu'une fraude bancaire, un défaut structurel, un problème médical ou une erreur dans un texte. Les anomalies sont également appelées des valeurs aberrantes, du bruit, des écarts ou des exceptions.
MagnétophoneUn magnétophone est un appareil permettant d'enregistrer des sons sur une bande magnétique qui peut être enroulée dans une bobine ou une cassette. Le nom Magnetophon était originellement une marque déposée par AEG (Telefunken) et IG Farben et désignait les seuls « enregistreurs à ruban ». Ce terme est passé dans le langage courant, devenant une sorte de nom commun. Le principe est de polariser grâce à un électroaimant (tête magnétique), les particules métalliques magnétiques d'un support souple en ruban, défilant à vitesse constante sur la tête.
Anomalie (physique)En théorie quantique des champs, on dit qu'une symétrie de la théorie possède une anomalie (ou que la symétrie est anormale) lorsqu'elle est une invariance classique au niveau de l'action mais qu'elle est brisée une fois que la théorie est quantifiée. Plus précisément une anomalie survient lorsque le courant de Noether est conservé au niveau classique mais que les interactions quantiques brisent cette conservation. Cet article présente les différents types d'anomalies que l'on peut rencontrer en physique théorique.
