Early stoppingIn machine learning, early stopping is a form of regularization used to avoid overfitting when training a learner with an iterative method, such as gradient descent. Such methods update the learner so as to make it better fit the training data with each iteration. Up to a point, this improves the learner's performance on data outside of the training set. Past that point, however, improving the learner's fit to the training data comes at the expense of increased generalization error.
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.
Méthode des moindres carrésLa méthode des moindres carrés, indépendamment élaborée par Legendre et Gauss au début du , permet de comparer des données expérimentales, généralement entachées d’erreurs de mesure, à un modèle mathématique censé décrire ces données. Ce modèle peut prendre diverses formes. Il peut s’agir de lois de conservation que les quantités mesurées doivent respecter. La méthode des moindres carrés permet alors de minimiser l’impact des erreurs expérimentales en « ajoutant de l’information » dans le processus de mesure.
Robustesse (statistiques)En statistiques, la robustesse d'un estimateur est sa capacité à ne pas être perturbé par une modification dans une petite partie des données ou dans les paramètres du modèle choisi pour l'estimation. Ricardo A. Maronna, R. Douglas Martin et Victor J. Yohai; Robust Statistics - Theory and Methods, Wiley Series in Probability and Statistics (2006). Dagnelie P.; Statistique théorique et appliquée. Tome 2 : Inférence statistique à une et à deux dimensions, Paris et Bruxelles (2006), De Boeck et Larcier.
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.
Classification et catégorisation de documentsLa classification et catégorisation de documents est l'activité du traitement automatique des langues naturelles qui consiste à classer de façon automatique des ressources documentaires, généralement en provenance d'un corpus. Cette classification peut prendre une infinité de formes. On citera ainsi la classification par genre, par thème, ou encore par opinion. La tâche de classification est réalisée avec des algorithmes spécifiques, mis en œuvre par des systèmes de traitement de l'information.
Gestion des risquesLa gestion des risques, ou l'anglicisme, management du risque (de l'risk management), est la discipline visant à identifier, évaluer et hiérarchiser les risques liés aux activités d'une organisation, quelles que soient la nature ou l'origine de ces risques, puis à les traiter méthodiquement, de manière coordonnée et économique, afin de réduire et contrôler la probabilité des événements redoutés, et leur impact éventuel.
Fléau de la dimensionLe fléau de la dimension ou malédiction de la dimension (curse of dimensionality) est un terme inventé par Richard Bellman en 1961 pour désigner divers phénomènes qui ont lieu lorsque l'on cherche à analyser ou organiser des données dans des espaces de grande dimension alors qu'ils n'ont pas lieu dans des espaces de dimension moindre. Plusieurs domaines sont concernés et notamment l'apprentissage automatique, la fouille de données, les bases de données, l'analyse numérique ou encore l'échantillonnage.
K-moyennesLe partitionnement en k-moyennes (ou k-means en anglais) est une méthode de partitionnement de données et un problème d'optimisation combinatoire. Étant donnés des points et un entier k, le problème est de diviser les points en k groupes, souvent appelés clusters, de façon à minimiser une certaine fonction. On considère la distance d'un point à la moyenne des points de son cluster ; la fonction à minimiser est la somme des carrés de ces distances.
Robust regressionIn robust statistics, robust regression seeks to overcome some limitations of traditional regression analysis. A regression analysis models the relationship between one or more independent variables and a dependent variable. Standard types of regression, such as ordinary least squares, have favourable properties if their underlying assumptions are true, but can give misleading results otherwise (i.e. are not robust to assumption violations).
