Astuce du noyauEn apprentissage automatique, l'astuce du noyau, ou kernel trick en anglais, est une méthode qui permet d'utiliser un classifieur linéaire pour résoudre un problème non linéaire. L'idée est de transformer l'espace de représentation des données d'entrées en un espace de plus grande dimension, où un classifieur linéaire peut être utilisé et obtenir de bonnes performances. La discrimination linéaire dans l'espace de grande dimension (appelé aussi espace de redescription) est équivalente à une discrimination non linéaire dans l'espace d'origine.
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.
Noyau de système d'exploitationUn noyau de système d’exploitation, ou simplement noyau, ou kernel en anglais, est une des parties fondamentales de certains systèmes d’exploitation. Il gère les ressources de l’ordinateur et permet aux différents composants — matériels et logiciels — de communiquer entre eux. En tant que partie du système d’exploitation, le noyau fournit des mécanismes d’abstraction du matériel, notamment de la mémoire, du (ou des) processeur(s), et des échanges d’informations entre logiciels et périphériques matériels.
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.
Apprentissage superviséL'apprentissage supervisé (supervised learning en anglais) est une tâche d'apprentissage automatique consistant à apprendre une fonction de prédiction à partir d'exemples annotés, au contraire de l'apprentissage non supervisé. On distingue les problèmes de régression des problèmes de classement. Ainsi, on considère que les problèmes de prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification.
Prédiction de branchementLa prédiction de branchement est une fonctionnalité d'un processeur qui lui permet de prédire le résultat d'un branchement. Cette technique permet à un processeur de rendre l'utilisation de son pipeline plus efficace. Avec cette technique, le processeur va faire de l’exécution spéculative : il va parier sur le résultat d'un branchement, et va poursuivre l’exécution du programme avec le résultat du pari. Si le pari échoue, les instructions chargées par erreur dans le pipeline sont annulées.
Positive-definite kernelIn operator theory, a branch of mathematics, a positive-definite kernel is a generalization of a positive-definite function or a positive-definite matrix. It was first introduced by James Mercer in the early 20th century, in the context of solving integral operator equations. Since then, positive-definite functions and their various analogues and generalizations have arisen in diverse parts of mathematics.
Multimodal sentiment analysisMultimodal sentiment analysis is a technology for traditional text-based sentiment analysis, which includes modalities such as audio and visual data. It can be bimodal, which includes different combinations of two modalities, or trimodal, which incorporates three modalities. With the extensive amount of social media data available online in different forms such as videos and images, the conventional text-based sentiment analysis has evolved into more complex models of multimodal sentiment analysis, which can be applied in the development of virtual assistants, analysis of YouTube movie reviews, analysis of news videos, and emotion recognition (sometimes known as emotion detection) such as depression monitoring, among others.
Prothèse (médecine)vignette|La Jambe de Capoue, en bois recouvert de bronze. Une est un dispositif artificiel destiné à remplacer un membre, un organe ou une articulation. Le mot prothèse vient du latin prosthesis venant du grec signifiant « action d'ajouter ». La première référence à un membre artificiel apparait dans le poème épique indien Rig-Véda: il s'agit de l'amputation de la jambe de la reine guerrière Vishpla. Elle retourne au combat après avoir été équipée d'une jambe de fer par les jumeaux divins Ashvin.
Radial basis function kernelIn machine learning, the radial basis function kernel, or RBF kernel, is a popular kernel function used in various kernelized learning algorithms. In particular, it is commonly used in support vector machine classification. The RBF kernel on two samples and x', represented as feature vectors in some input space, is defined as may be recognized as the squared Euclidean distance between the two feature vectors. is a free parameter.
Informatique affectiveL’informatique affective ou informatique émotionnelle (en anglais, affective computing) est l'étude et le développement de systèmes et d'appareils ayant les capacités de reconnaître, d’exprimer, de synthétiser et modéliser les émotions humaines. C'est un domaine de recherche interdisciplinaire couvrant les domaines de l'informatique, de la psychologie et des sciences cognitives qui consiste à étudier l’interaction entre technologie et sentiments.
Régression logistiqueEn statistiques, la régression logistique ou modèle logit est un modèle de régression binomiale. Comme pour tous les modèles de régression binomiale, il s'agit d'expliquer au mieux une variable binaire (la présence ou l'absence d'une caractéristique donnée) par des observations réelles nombreuses, grâce à un modèle mathématique. En d'autres termes d'associer une variable aléatoire de Bernoulli (génériquement notée ) à un vecteur de variables aléatoires . La régression logistique constitue un cas particulier de modèle linéaire généralisé.
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.
Mach (noyau)Mach (prononcé ) est un noyau de système d'exploitation libre et gratuit écrit en langage C tout en étant orienté objet. Il est portable, temps réel et satisfait le niveau B3 des critères de sécurité du standard TCSEC. Bien que souvent mentionné comme un des premiers micro-noyaux, toutes les versions de Mach n'en sont pas. Il servit de base à XNU, le noyau de Darwin (la base de Mac OS X – qui n’est pas un micro-noyau) et au projet Hurd (qui est quant à lui un micro-noyau).
Delay slotIn computer architecture, a delay slot is an instruction slot being executed without the effects of a preceding instruction. The most common form is a single arbitrary instruction located immediately after a branch instruction on a RISC or DSP architecture; this instruction will execute even if the preceding branch is taken. Thus, by design, the instructions appear to execute in an illogical or incorrect order. It is typical for assemblers to automatically reorder instructions by default, hiding the awkwardness from assembly developers and compilers.
Stability (learning theory)Stability, also known as algorithmic stability, is a notion in computational learning theory of how a machine learning algorithm output is changed with small perturbations to its inputs. A stable learning algorithm is one for which the prediction does not change much when the training data is modified slightly. For instance, consider a machine learning algorithm that is being trained to recognize handwritten letters of the alphabet, using 1000 examples of handwritten letters and their labels ("A" to "Z") as a training set.
Emotion recognitionEmotion recognition is the process of identifying human emotion. People vary widely in their accuracy at recognizing the emotions of others. Use of technology to help people with emotion recognition is a relatively nascent research area. Generally, the technology works best if it uses multiple modalities in context. To date, the most work has been conducted on automating the recognition of facial expressions from video, spoken expressions from audio, written expressions from text, and physiology as measured by wearables.
Mission d'évaluation des politiques publiquesLa Mission d'évaluation des politiques publiques (MEPP) est un service rattaché à la Direction générale de la modernisation de l'État, placé sous l'autorité fonctionnelle du cabinet du Ministère du Budget, des Comptes publics, de la Fonction publique et de la Réforme de l'État et chargé de piloter les structures d'évaluation interne de l'administration. La Mission d’évaluation des politiques publiques doit supporter à l’échelle interministérielle la gouvernance de l'évaluation et la coordination des Comités ministériels d’évaluation (CME).
Opinion miningEn informatique, l'opinion mining (aussi appelé sentiment analysis) est l'analyse des sentiments à partir de sources textuelles dématérialisées sur de grandes quantités de données (big data). Ce procédé apparait au début des années 2000 et connait un succès grandissant dû à l'abondance de données provenant de réseaux sociaux, notamment celles fournies par Twitter. L'objectif de l’opinion mining est d'analyser une grande quantité de données afin d'en déduire les différents sentiments qui y sont exprimés.
ÉlectromyographieL'électromyographie (EMG) est une technique médicale qui permet d'étudier la fonction des nerfs et des muscles = le système nerveux périphérique, les muscles et la jonction neuromusculaire, et donc de compléter certains diagnostics neurologiques. L’Electro Neuro Myo Graphie (ENMG) se divise en deux examens paracliniques distincts : la neurographie motrice (EMG) et la neurographie sensitive. Du grec ancien / élektrôn, / muos, « muscle » et / graphein, « écrire ». Pour cela, on étudie les potentiels émis par le muscle lors de sa contraction volontaire.
