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.
Accident de la routevignette|Accident de la route à une intersection. thumb|Nettoyage de la chaussée après un accident de voitures frontal sur l'avenue Charles-de-Gaulle à Ouagadougou. Un accident de la route (ou accident sur la voie publique : AVP, ou en France accident de la circulation) est une collision non intentionnelle, qui a lieu sur le réseau routier entre un engin roulant (notamment automobile, camion, moto, vélo) et tout autre véhicule ou personne ou animal, se déplaçant ou non, qui engendre au moins des dégâts matériels, voire des traumatismes ou le décès d'une ou plusieurs personnes impliquées.
Prévention et sécurité routièresthumb|Limites de vitesses dans différentes zones, affichant une limite « recommandée » de pour l'autoroute (Allemagne). thumb|Les véhicules connaissant une panne ou une autre urgence peuvent s'arrêter dans la bande d'arrêt d'urgence. La prévention routière, ou sécurité routière, est l'ensemble des mesures mises en place pour empêcher les usagers de la route d'être tués ou gravement blessés dans les accidents de la route (prévention des risques), ou en atténuer les conséquences (prévision).
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 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.
Circulation routièrethumb|Bouchon routier La circulation routière est le déplacement réglementé des automobiles, d'autres véhicules ou des piétons; au sens large, sur une route, une autoroute ou tout autre type de voirie. vignette|Convention de Genève de 1949 vignette|Convention de Vienne de 1968 La circulation routière s'est développée au vingtième siècle, localement et internationalement. Pour faciliter le développement international de la circulation routière, des conventions ont été établies.
Traffic flowIn mathematics and transportation engineering, traffic flow is the study of interactions between travellers (including pedestrians, cyclists, drivers, and their vehicles) and infrastructure (including highways, signage, and traffic control devices), with the aim of understanding and developing an optimal transport network with efficient movement of traffic and minimal traffic congestion problems.
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 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.
Système de transport intelligentLes systèmes de transport intelligents (STI) (en anglais : intelligent transportation systems - ITS) sont les applications des nouvelles technologies de l'information et de la communication au domaine des transports et de sa logistique. On les dit « intelligents » parce que leur développement repose sur des fonctions généralement associées à l'intelligence : capacités sensorielles et de choix, mémoire, communication, traitement de l'information et comportement adaptatif.
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.
Embouteillage (route)vignette|Embouteillage à Los Angeles en 1953. Un embouteillage (« bouchon » ou « file » en Europe, « congestion » au Canada) est un encombrement de la circulation, généralement automobile, réduisant fortement la vitesse de circulation des véhicules sur la voie. right|thumb|Les départs ou les retours de vacances sont une des sources d'embouteillage (Algarve, Portugal, été 2005). Les mots embouteillage, bouchon et congestion (également utilisé en anglais) sont utilisés par analogie, tous ces mots étant auparavant employés dans d'autres domaines.
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).
Dependent and independent variablesDependent and independent variables are variables in mathematical modeling, statistical modeling and experimental sciences. Dependent variables are studied under the supposition or demand that they depend, by some law or rule (e.g., by a mathematical function), on the values of other variables. Independent variables, in turn, are not seen as depending on any other variable in the scope of the experiment in question. In this sense, some common independent variables are time, space, density, mass, fluid flow rate, and previous values of some observed value of interest (e.
Traffic Message ChannelTraffic Message Channel, ou TMC, est une norme européenne qui permet de diffuser des informations de circulation aux automobilistes, généralement via le système de transmission numérique RDS utilisant la bande radio FM. Cependant, il peut aussi transiter par d'autres moyens de transmission, par exemple le DAB. Le développement du TMC a commencé dans le cadre du programme DRIVE 1 (1989-1991) de l'Union européenne. À partir de 1995, les projets FORCE/ECORTIS et EPISODE, eux aussi subventionnés par l'Union européenne, ont visé à assurer la coordination des acteurs pour le déploiement effectif du RDS-TMC.
Méthode des variables instrumentalesEn statistique et en économétrie, la méthode des variables instrumentales est une méthode permettant d'identifier et d'estimer des relations causales entre des variables. Cette méthode est très souvent utilisée en économétrie. Le modèle de régression linéaire simple fait l'hypothèse que les variables explicatives sont statistiquement indépendantes du terme d'erreur. Par exemple, si on pose le modèle avec x la variable explicative et u le terme d'erreur, on suppose généralement que x est exogène, c'est-à-dire que .
Variable catégorielleEn statistique, une variable qualitative, une variable catégorielle, ou bien un facteur est une variable qui prend pour valeur des modalités, des catégories ou bien des niveaux, par opposition aux variables quantitatives qui mesurent sur chaque individu une quantité. Les modalités (ou les valeurs) qu’elle prend peuvent être désignés en toutes lettre par des noms , comme par exemple: les modalités du sexe sont : Masculin et Féminin les modalités de la couleurs des yeux sont : Bleu, Marron, Noir et Vert ; les modalités de la variable mention au Bac sont : TB, B, AB et P.
Étalement urbainalt=|vignette|upright=1.7|Étalement urbain dans la banlieue de Paris en 2005 L’'étalement urbain' est la progression des surfaces urbanisées à la périphérie des villes. Cela concerne l'habitat, en grande partie des maisons individuelles, mais aussi de nombreuses entreprises qui nécessitent de grandes surfaces et parmi elles des centres commerciaux. Dans tous ces lieux desservis par la voiture individuelle, une part importante de l'espace utilisé est attribuée aux voies et aux stationnements enrobés, dont les nuisances ont été relevées.
UrbanisteL'urbaniste est un « technicien spécialisé dans l'ordonnancement des espaces urbains ». Son rayon d'action concerne principalement les agglomérations et la planification territoriale. Le terme d'urbaniste peut parfois englober ou être confondu avec la profession d'aménageur qui comprend un rayon d'action dépassant les espaces urbains mais emploie, en fonction du contexte, les mêmes compétences.
Binary regressionIn statistics, specifically regression analysis, a binary regression estimates a relationship between one or more explanatory variables and a single output binary variable. Generally the probability of the two alternatives is modeled, instead of simply outputting a single value, as in linear regression. Binary regression is usually analyzed as a special case of binomial regression, with a single outcome (), and one of the two alternatives considered as "success" and coded as 1: the value is the count of successes in 1 trial, either 0 or 1.
