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.
Espèce clé de voûteUne espèce clé de voûte est « une espèce qui a un effet important et disproportionné par rapport à son abondance » sur la stabilité et la diversité spécifique d'une communauté. La caractère clé de voûte d'une espèce n'est pas intrinsèque. En effet, le rôle d'une espèce au sein d'une communauté dépend des conditions biotiques et abiotiques du milieu dans lequel elle se trouve. Ce concept a été introduit pour la première fois par R. T. Paine dans son article « A note on trophic Complexity and Community stability », publié en 1969.
Abondance (écologie)thumb|upright=1.2|On estime que la Tourte voyageuse, maintenant disparue, était l’un des oiseaux les plus abondants au monde avec une population se situant entre 3 et 5 milliards d’individus. Ici un individu naturalisé du Boston Museum of Science. thumb|upright=1.2|Le Travailleur à bec rouge revendique maintenant le statut d’espèce aviaire la plus abondante au monde avec une population d’environ 1,5 milliard d’individus. thumb|upright=1.2|Les activités humaines peuvent avoir un impact important sur l’abondance de nombreuses espèces vivantes.
Réseau neuronal résidueldroite|vignette| Forme canonique d'un réseau neuronal résiduel. Une couche l − 1 est ignoré sur l'activation de l − 2. Un réseau neuronal résiduel ( ResNet ) est un réseau neuronal artificiel (ANN). Il s'agit d'une variante du HighwayNet , le premier réseau neuronal à action directe très profond avec des centaines de couches, beaucoup plus profond que les réseaux neuronaux précédents. Les sauts de connexion ou "raccourcis" sont utilisés pour passer par-dessus certaines couches ( les HighwayNets peuvent également avoir des poids pour les saut eux-mêmes, grâce à une matrice de poids supplémentaire pour leurs portes).
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.
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.
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 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.
Réseau trophiquevignette|Deux représentations rendant compte du fonctionnement d'un écosystème : pyramide écologique (a) et réseau trophique (b). Un réseau trophique est un ensemble de chaînes alimentaires reliées entre elles au sein d'un écosystème et par lesquelles l'énergie et la biomasse circulent (échanges d'éléments tels que le flux de carbone et d'azote entre les différents niveaux de la chaîne alimentaire, échange de carbone entre les végétaux autotrophes et les hétérotrophes).
Superprédateurthumb|right|L'orque adulte en bonne santé n'est la proie d'aucune autre espèce animale et est le superprédateur dont l'aire de répartition est la plus importante. vignette|En superprédateur, le lion régule les espèces en s'attaquant en priorité aux plus faibles des troupeaux. thumb|L'ours brun n'a plus de prédateur naturel mais ce n'est pas un grand chasseur, se nourrissant notamment de charognes et de baies.
Espèce introduitevignette|300px|Le blé Triticum est une espèce originaire de Mésopotamie introduite dans le monde entier. On qualifie d'espèce introduite une population identifiée/isolée d'une espèce donnée -- qu'elle soit présente ou maintenue présente artificiellement (espèces domestiquées, espèces « adventives ») en cours de naturalisation ou déjà naturalisée -- dans un territoire donnée, considérant qu'elle n'est pas une espèce indigène dudit territoire mais y a été importée par une intervention humaine (délibérée ou non).
Écosystème aquatiquedroite|vignette|307x307px| Une embouchure d'estuaire et des eaux côtières, faisant partie d'un écosystème aquatique Un écosystème aquatique est un écosystème dans et autour d'un plan d'eau. Il s'oppose aux écosystèmes terrestres qui sont ceux que l'on trouve sur terre. Des communautés d'organismes dépendants les uns des autres et de leur environnement vivent dans les écosystèmes aquatiques. Les deux principaux types d'écosystèmes aquatiques sont les écosystèmes marins et les écosystèmes d'eau douce.
Marine ecosystemMarine ecosystems are the largest of Earth's aquatic ecosystems and exist in waters that have a high salt content. These systems contrast with freshwater ecosystems, which have a lower salt content. Marine waters cover more than 70% of the surface of the Earth and account for more than 97% of Earth's water supply and 90% of habitable space on Earth. Seawater has an average salinity of 35 parts per thousand of water. Actual salinity varies among different marine ecosystems.
Espècevignette| redresse=1.2| L'espèce est l'unité de base de la classification du vivant. Dans les sciences du vivant, l’espèce (du latin species, « type » ou « apparence ») est le taxon de base de la systématique. La définition la plus communément admise est celle du concept biologique : une espèce est un ensemble d'individus qui peuvent effectivement ou potentiellement se reproduire entre eux et engendrer une descendance viable et féconde, dans des conditions naturelles.
Écosystèmethumb|Tapis de Salix glauca sur le Scoresby Sund (Groenland) avec un crâne de bœuf musqué au premier plan, deux espèces caractéristiques de la toundra. En écologie, un écosystème est un ensemble formé par une communauté d'êtres vivants en interaction (biocénose) avec leur environnement (biotope). Les composants de l'écosystème développent un dense réseau de dépendances, d'échanges d'énergie, d'information et de matière permettant le maintien et le développement de la vie.
Marine coastal ecosystemA marine coastal ecosystem is a marine ecosystem which occurs where the land meets the ocean. Marine coastal ecosystems include many very different types of marine habitats, each with their own characteristics and species composition. They are characterized by high levels of biodiversity and productivity. For example, estuaries are areas where freshwater rivers meet the saltwater of the ocean, creating an environment that is home to a wide variety of species, including fish, shellfish, and birds.
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.
Rule-based machine learningRule-based machine learning (RBML) is a term in computer science intended to encompass any machine learning method that identifies, learns, or evolves 'rules' to store, manipulate or apply. The defining characteristic of a rule-based machine learner is the identification and utilization of a set of relational rules that collectively represent the knowledge captured by the system. This is in contrast to other machine learners that commonly identify a singular model that can be universally applied to any instance in order to make a prediction.
Soil food webThe soil food web is the community of organisms living all or part of their lives in the soil. It describes a complex living system in the soil and how it interacts with the environment, plants, and animals. Food webs describe the transfer of energy between species in an ecosystem. While a food chain examines one, linear, energy pathway through an ecosystem, a food web is more complex and illustrates all of the potential pathways. Much of this transferred energy comes from the sun.
Analyse spatialevignette|200px|Carte de cas de choléra pendant l'épidémie de 1854 à Londres L'analyse spatiale est une approche géographique qui étudie les localisations et les interactions spatiales en tant que composantes actives des fonctionnements sociétaux. Elle part du postulat selon lequel l'espace est acteur organisé. C'est une science nomothétique donc elle vise à proposer une approche modélisée de l'espace géographique en mettant en évidence des formes récurrentes d'organisation spatiales et des théories, notamment à travers diverses notions-clés : distance, réseaux, structure, .
