Software development processIn software engineering, a software development process is a process of planning and managing software development. It typically involves dividing software development work into smaller, parallel, or sequential steps or sub-processes to improve design and/or product management. It is also known as a software development life cycle (SDLC). The methodology may include the pre-definition of specific deliverables and artifacts that are created and completed by a project team to develop or maintain an application.
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.
Ingénierie dirigée par les modèlesEn génie logiciel, l'ingénierie dirigée par les modèles (IDM, ) est un ensemble de pratiques fondées sur le concept de modèle de domaine. Ces pratiques ont pour but d'automatiser la production, la maintenance ou l'utilisation de systèmes logiciels. L'objectif de cette approche est de concentrer les efforts sur le domaine d'application du logiciel plutôt que sur son implémentation. Apparue dans les années 2000, l'ingénierie dirigée par les modèles est un sujet de recherche actif qui utilise de manière intensive les métamodèles et les transformations de modèle.
Topologie de réseauvignette Une topologie de réseau informatique correspond à l'architecture (physique, logicielle ou logique) de celui-ci, définissant les liaisons entre les équipements du réseau et une hiérarchie éventuelle entre eux. Elle peut définir la façon dont les équipements sont interconnectés et la représentation spatiale du réseau (topologie physique). Elle peut aussi définir la façon dont les données transitent dans les lignes de communication (topologies logiques).
Capability Maturity ModelLe Capability Maturity Model (CMM) (en français : modèle d'évolution des capacités) est une approche interdisciplinaire d'ingénierie des systèmes couvrant les compétences et processus techniques et managériaux. Il vise à rendre prévisibles les délais, coûts et qualité des projets, à l'origine des projets de développement logiciel. Le CMM a été créé à la demande du Département de la Défense des États-Unis par Watts Humphrey, du Software Engineering Institute de l'Université Carnegie-Mellon.
Réseau socialEn sciences humaines et sociales, l'expression réseau social désigne un agencement de liens entre des individus ou des organisations, constituant un groupement qui a un sens : la famille, les collègues, un groupe d'amis, une communauté, etc. L'anthropologue australien John Arundel Barnes a introduit l'expression en 1954. L'analyse des réseaux sociaux est devenue une spécialité universitaire dans le champ de la sociologie, se fondant sur la théorie des réseaux et l'usage des graphes.
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.
ApprentissageL’apprentissage est un ensemble de mécanismes menant à l'acquisition de savoir-faire, de savoirs ou de connaissances. L'acteur de l'apprentissage est appelé apprenant. On peut opposer l'apprentissage à l'enseignement dont le but est de dispenser des connaissances et savoirs, l'acteur de l'enseignement étant l'enseignant.
Carte autoadaptativeLes cartes autoadaptatives, cartes auto-organisatrices ou cartes topologiques forment une classe de réseau de neurones artificiels fondée sur des méthodes d'apprentissage non supervisées. Elles sont souvent désignées par le terme anglais self organizing maps (SOM), ou encore cartes de Kohonen du nom du statisticien ayant développé le concept en 1984. La littérature utilise aussi les dénominations : « réseau de Kohonen », « réseau autoadaptatif » ou « réseau autoorganisé ».
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.
