Programmation logique inductiveLa programmation logique inductive (ILP de l'anglais Inductive Logic Programming) est un sous-domaine de l'apprentissage automatique basée sur la programmation logique. À partir d'un ensemble de connaissances préalables et de résultats attendus, divisés en exemples positifs et négatifs, un système ILP déduit un programme logique hypothétique qui confirme les exemples positifs et infirme les exemples négatifs. On peut résumer le principe de fonctionnement d'un système ILP par le schéma suivant : exemples positifs + exemples négatifs + connaissances préalables ⇒ programme hypothétique.
Random fieldIn physics and mathematics, a random field is a random function over an arbitrary domain (usually a multi-dimensional space such as ). That is, it is a function that takes on a random value at each point (or some other domain). It is also sometimes thought of as a synonym for a stochastic process with some restriction on its index set. That is, by modern definitions, a random field is a generalization of a stochastic process where the underlying parameter need no longer be real or integer valued "time" but can instead take values that are multidimensional vectors or points on some manifold.
Identification de systèmeL'identification de système ou identification paramétrique est une technique de l'automatique consistant à obtenir un modèle mathématique d'un système à partir de mesures. L'identification consiste à appliquer ou observer des signaux de perturbation à l'entrée d'un système (par exemple, pour un système électronique, ceux-ci peuvent être de type binaire aléatoire ou pseudo-aléatoire, galois, sinus à fréquences multiples...) et en analyser la sortie dans le but d'obtenir un modèle purement mathématique.
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).
AlphaZeroAlphaZero est une version généraliste d’AlphaGo Zero, un logiciel de go (jeu de stratégie abstrait chinois) qui a été adapté pour jouer aux échecs et au shogi (échecs japonais). AlphaZero a été créé par Demis Hassabis de DeepMind, une entreprise appartenant au groupe Google. Le , DeepMind poste sur la plateforme de prépublication arXiv un article concernant AlphaZero, un programme utilisant l’approche généralisée d'AlphaGo Zero. Le style de jeu d'AlphaZero s'écarte des programmes de jeu habituels tout en requérant moins de calculs par mouvement en regard de ses concurrents.
Deepfakevignette|Deepfake sur Kim Jong-Un. Le deepfake , ou hypertrucage, est une technique de synthèse multimédia reposant sur l'intelligence artificielle. Elle peut servir à superposer des fichiers vidéo ou audio existants sur d'autres fichiers vidéo (par exemple changer le visage d'une personne sur une vidéo) ou audio (par exemple reproduire la voix d'une personne pour lui faire dire des choses inventées). Cette technique peut être utilisée pour créer des infox et des canulars malveillants.
Recherche automatique d'architecture neuronaleLa recherche automatique d'architecture neuronale (Neural Architecture Search, NAS) est un ensemble de techniques visant à découvrir automatiquement de nouveaux modèles de réseaux de neurones artificiels. Les principales méthodes employées dans la littérature sont basées soit sur de l'apprentissage par renforcement, sur de la descente de gradient ou bien sur des algorithmes génétiques. Plusieurs méthodes NAS parviennent à obtenir des architectures qui atteignent ou surpassent les performances des modèles créés à la main.
Batch normalizationBatch normalization (also known as batch norm) is a method used to make training of artificial neural networks faster and more stable through normalization of the layers' inputs by re-centering and re-scaling. It was proposed by Sergey Ioffe and Christian Szegedy in 2015. While the effect of batch normalization is evident, the reasons behind its effectiveness remain under discussion. It was believed that it can mitigate the problem of internal covariate shift, where parameter initialization and changes in the distribution of the inputs of each layer affect the learning rate of the network.
Learning rateIn machine learning and statistics, the learning rate is a tuning parameter in an optimization algorithm that determines the step size at each iteration while moving toward a minimum of a loss function. Since it influences to what extent newly acquired information overrides old information, it metaphorically represents the speed at which a machine learning model "learns". In the adaptive control literature, the learning rate is commonly referred to as gain. In setting a learning rate, there is a trade-off between the rate of convergence and overshooting.
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.
