Feature (machine learning)In machine learning and pattern recognition, a feature is an individual measurable property or characteristic of a phenomenon. Choosing informative, discriminating and independent features is a crucial element of effective algorithms in pattern recognition, classification and regression. Features are usually numeric, but structural features such as strings and graphs are used in syntactic pattern recognition. The concept of "feature" is related to that of explanatory variable used in statistical techniques such as linear regression.
Quark topLe quark top (en abrégé t) est un quark, une particule élémentaire de la physique des particules. vignette|300px|Diagramme de désintégration des quarks. Comme tous les quarks, le quark top est un fermion. Il s'agit d'un quark de possédant une charge électrique de +2/3 e. Il est le quark le plus massif avec une masse de (presque autant qu'un atome d'or). L'antiparticule du quark top est l'antiquark top, de charge électrique −2/3 e.
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.
Feature (computer vision)In computer vision and , a feature is a piece of information about the content of an image; typically about whether a certain region of the image has certain properties. Features may be specific structures in the image such as points, edges or objects. Features may also be the result of a general neighborhood operation or feature detection applied to the image. Other examples of features are related to motion in image sequences, or to shapes defined in terms of curves or boundaries between different image regions.
Boson de Higgsthumb|De gauche à droite : Kibble, Guralnik, Hagen, Englert et Brout, en 2010. Le boson de Higgs ou boson BEH, est une particule élémentaire dont l'existence, postulée indépendamment en juin 1964 par François Englert et Robert Brout, par Peter Higgs, en août, et par Gerald Guralnik, Carl Richard Hagen et Thomas Kibble, permet d'expliquer la brisure de l'interaction unifiée électrofaible (EWSB, pour l'anglais ) en deux interactions par l'intermédiaire du mécanisme de Brout-Englert-Higgs-Hagen-Guralnik-Kibble et d'expliquer ainsi pourquoi certaines particules ont une masse et d'autres n'en ont pas.
QuarkEn physique des particules, un quark est une particule élémentaire et un constituant de la matière observable. Les quarks s'associent entre eux pour former des hadrons, particules composites, dont les protons et les neutrons sont des exemples connus, parmi d'autres. En raison d'une propriété dite de confinement, les quarks ne peuvent être isolés, et n'ont pas pu être observés directement ; tout ce que l'on sait des quarks provient donc indirectement de l'observation des hadrons.
Physique des particulesLa physique des particules ou la physique subatomique est la branche de la physique qui étudie les constituants élémentaires de la matière et les rayonnements, ainsi que leurs interactions. On l'appelle aussi parfois physique des hautes énergies car de nombreuses particules élémentaires, instables, n'existent pas à l'état naturel et peuvent seulement être détectées lors de collisions à hautes énergies entre particules stables dans les accélérateurs de particules.
Méthode d'OtsuEn vision par ordinateur et , la méthode d'Otsu est utilisée pour effectuer un automatique à partir de la forme de l', ou la réduction d'une image à niveaux de gris en une image binaire. L'algorithme suppose alors que l'image à binariser ne contient que deux classes de pixels, (c'est-à-dire le premier plan et l'arrière-plan) puis calcule le seuil optimal qui sépare ces deux classes afin que leur variance intra-classe soit minimale. L'extension de la méthode originale pour faire du seuillage à plusieurs niveaux est appelée Multi Otsu method.
Medical image computingMedical image computing (MIC) is an interdisciplinary field at the intersection of computer science, information engineering, electrical engineering, physics, mathematics and medicine. This field develops computational and mathematical methods for solving problems pertaining to medical images and their use for biomedical research and clinical care. The main goal of MIC is to extract clinically relevant information or knowledge from medical images.
Automated machine learningAutomated machine learning (AutoML) is the process of automating the tasks of applying machine learning to real-world problems. AutoML potentially includes every stage from beginning with a raw dataset to building a machine learning model ready for deployment. AutoML was proposed as an artificial intelligence-based solution to the growing challenge of applying machine learning. The high degree of automation in AutoML aims to allow non-experts to make use of machine learning models and techniques without requiring them to become experts in machine learning.
