Apprentissage par renforcementEn intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, l'apprentissage par renforcement consiste, pour un agent autonome ( robot, agent conversationnel, personnage dans un jeu vidéo), à apprendre les actions à prendre, à partir d'expériences, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du temps. L'agent est plongé au sein d'un environnement et prend ses décisions en fonction de son état courant. En retour, l'environnement procure à l'agent une récompense, qui peut être positive ou négative.
Apprentissage par renforcement profondL'apprentissage par renforcement profond (en anglais : deep reinforcement learning ou deep RL) est un sous-domaine de l'apprentissage automatique (en anglais : machine learning) qui combine l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage profond (en anglais : deep learning). L'apprentissage par renforcement considère le problème d'un agent informatique (par exemple, un robot, un agent conversationnel, un personnage dans un jeu vidéo, etc.) qui apprend à prendre des décisions par essais et erreurs.
Q-learningvignette|400x400px|Dans le Q-learning, l'agent exécute une action a en fonction de l'état s et d'une fonction Q. Il perçoit alors le nouvel état s' et une récompense r de l'environnement. Il met alors à jour la fonction Q. Le nouvel état s' devient alors l'état s, et l'apprentissage continue. En intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, le Q-learning est un algorithme d'apprentissage par renforcement. Il ne nécessite aucun modèle initial de l'environnement.
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.
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 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 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.
Écran tactilethumb|L'écran tactile d'une borne d'accueil. Un écran tactile est un périphérique informatique qui combine les fonctionnalités d'affichage d'un écran (moniteur) et celles d'un dispositif de pointage comme la souris, le pavé tactile ou le stylet optique. Cela permet de réduire le nombre de périphériques sur certains systèmes et de réaliser des logiciels ergonomiques très bien adaptés à certaines fonctions.
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 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).
Force TouchForce Touch est un dispositif haptique développé par Apple qui permet aux pavés et écrans tactiles de distinguer différents niveaux de pression d'une force appliquée sur leur surface. Il utilise des sondes de pression pour ajouter un nouvelle méthode d'entrée sur les appareils Apple. Cette technologie a été présentée pour la première fois le sur les Apple Watch, qui plus tard a été intégrée sur les autres produits Apple dont notamment les MacBook et le Magic Trackpad 2. Cette technologie possède le nom de 3D Touch sur les iPhone.
Instrument de musique électroniqueUn instrument de musique électronique est un instrument de musique qui utilise un ou plusieurs circuits électroniques pour produire des sons. L’histoire des instruments de musique a suivi l'histoire de l'évolution des technologies : Il y a d'abord eu l’instrument acoustique utilisant l'énergie mécanique produite par l’homme, véhiculée et transformée par d’autres systèmes mécaniques. Ses capacités musicales sont le résultat d'une succession de découvertes et d'amélioration empiriques.
Instrument de musiqueright|thumb|280px|Fresque étrusque de la tombe des Léopards à Monterozzi en Italie. right|thumb|280px|Planche illustrée d'instruments de musique extraite du "Systematische Bilder-Gallerie zur allgemeinen deutschen Real Encyclopädie in lithographirten Blättern" (1842) Un instrument de musique est un objet pouvant produire un son contrôlé par un musicien — que cet objet soit conçu dans cet objectif, ou bien qu'il soit modifié ou écarté de son usage premier.
Redresseur (réseaux neuronaux)vignette|Graphique de la fonction Unité Linéaire Rectifiée En mathématiques, la fonction Unité Linéaire Rectifiée (ou ReLU pour Rectified Linear Unit) est définie par : pour tout réel Elle est fréquemment utilisée comme fonction d'activation dans le contexte du réseau de neurones artificiels pour sa simplicité de calcul, en particulier de sa dérivée. Un désavantage de la fonction ReLU est que sa dérivée devient nulle lorsque l'entrée est négative ce qui peut empêcher la rétropropagation du gradient.
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.
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.
Multi-touchUn dispositif tactile multipoint (ou multi-touch en anglais) est à la fois une technique d’interaction humain-ordinateur et le matériel qui la met en application (écran tactile). Ce dispositif sert à interagir avec le matériel informatique par le biais de plusieurs points de contact (souvent avec plusieurs doigts). Le dispositif se compose d’un pavé tactile ou d’une surface tactile transparente appliquée sur un écran tactile, qui reconnaissent des points de contact simultanés et multiples, ainsi que d’un logiciel qui interprète ces contacts simultanés.
ÉchantillonneurUn échantillonneur (ou sampler) est un instrument de musique électronique numérique capable d'enregistrer des échantillons sonores, puis de les reproduire, les modifier, les transformer, en leur appliquant des traitements ou non. Cet instrument peut permettre au musicien de créer son propre morceau à partir par exemple d'échantillons de percussions, d'ensembles, de groupes d'instruments ou d'orchestres. Il peut aussi servir comme plateforme de création musicale.
Experimental musical instrumentAn experimental musical instrument (or custom-made instrument) is a musical instrument that modifies or extends an existing instrument or class of instruments, or defines or creates a new class of instrument. Some are created through simple modifications, such as cracked drum cymbals or metal objects inserted between piano strings in a prepared piano. Some experimental instruments are created from household items like a homemade mute for brass instruments such as bathtub plugs.
Instrument à clavierUn instrument à clavier est un instrument de musique joué en utilisant un clavier, une rangée de leviers appuyés avec les doigts. Les plus communs sont le piano, l'orgue, les instruments de la famille du clavecin et divers (y compris les synthétiseurs et les pianos numériques). Les autres instruments à clavier sont le célesta, le piano jouet et le carillon, qui sont idiophones à percussion gérès par un clavier. Aujourd'hui, le terme clavier fait souvent référence aux synthétiseurs de style clavier.
