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On-line Independent Support Vector Machines for Cognitive Systems
Concepts associés (32)
Machine à vecteurs de support
Les machines à vecteurs de support ou séparateurs à vaste marge (en anglais support-vector machine, SVM) sont un ensemble de techniques d'apprentissage supervisé destinées à résoudre des problèmes de discrimination et de régression. Les SVM sont une généralisation des classifieurs linéaires. Les séparateurs à vaste marge ont été développés dans les années 1990 à partir des considérations théoriques de Vladimir Vapnik sur le développement d'une théorie statistique de l'apprentissage : la théorie de Vapnik-Tchervonenkis.
Algorithme d'apprentissage incrémental
En 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.
Apprentissage automatique
L'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.
Sciences cognitives
thumb|283x283px|Les six disciplines scientifiques constituant les sciences cognitives et leurs liens interdisciplinaires, par l'un des pères fondateurs du domaine, G. A. Miller. Les traits pleins symbolisent les disciplines entre lesquelles existaient déjà des liens scientifiques à la naissance des sciences cognitives ; en pointillés, les disciplines entre lesquelles des interfaces se sont développées depuis lors.
Mobile robot
A mobile robot is an automatic machine that is capable of locomotion. Mobile robotics is usually considered to be a subfield of robotics and information engineering. Mobile robots have the capability to move around in their environment and are not fixed to one physical location. Mobile robots can be "autonomous" (AMR - autonomous mobile robot) which means they are capable of navigating an uncontrolled environment without the need for physical or electro-mechanical guidance devices.
Robot navigation
Robot localization denotes the robot's ability to establish its own position and orientation within the frame of reference. Path planning is effectively an extension of localisation, in that it requires the determination of the robot's current position and a position of a goal location, both within the same frame of reference or coordinates. Map building can be in the shape of a metric map or any notation describing locations in the robot frame of reference. For any mobile device, the ability to navigate in its environment is important.
Modèle cognitif
Un modèle cognitif est une représentation simplifiée visant à modéliser des processus psychologiques ou intellectuels. Leur champ d'application est principalement la psychologie cognitive et l'intelligence artificielle à travers la notion d'agent. Les sciences cognitives se servent de manière récurrente de modèles cognitifs : devant la complexité des processus permettant d'expliquer les raisonnements et les comportements, il est en effet pratique de passer par des hypothèses simplificatrices sous forme de modèles.
Psychologie cognitive
La psychologie cognitive, ou psychologie de la connaissance, étudie les grandes fonctions psychologiques de l'être humain que sont la mémoire, le langage, l'intelligence, le raisonnement, la résolution de problèmes, la perception, l'attention et, , les émotions, inhérentes à la psychologie cognitive. La psychologie cognitive est l'étude de l'ensemble des états mentaux et l'ensemble des processus psychiques, en résumé : l'étude des activités mentales, qui fournissent à l'homme une représentation interne, une analyse de données externes, et ce, à des fins de prise de décisions et/ou d'actions.
Classifieur linéaire
En apprentissage automatique, les classifieurs linéaires sont une famille d'algorithmes de classement statistique. Le rôle d'un classifieur est de classer dans des groupes (des classes) les échantillons qui ont des propriétés similaires, mesurées sur des observations. Un classifieur linéaire est un type particulier de classifieur, qui calcule la décision par combinaison linéaire des échantillons. « Classifieur linéaire » est une traduction de l'anglais linear classifier.
Classification naïve bayésienne
vignette|Exemple de classification naïve bayésienne pour un ensemble de données dont le nombre augmente avec le temps. La classification naïve bayésienne est un type de classification bayésienne probabiliste simple basée sur le théorème de Bayes avec une forte indépendance (dite naïve) des hypothèses. Elle met en œuvre un classifieur bayésien naïf, ou classifieur naïf de Bayes, appartenant à la famille des classifieurs linéaires. Un terme plus approprié pour le modèle probabiliste sous-jacent pourrait être « modèle à caractéristiques statistiquement indépendantes ».