Weak supervisionWeak supervision, also called semi-supervised learning, is a paradigm in machine learning, the relevance and notability of which increased with the advent of large language models due to large amount of data required to train them. It is characterized by using a combination of a small amount of human-labeled data (exclusively used in more expensive and time-consuming supervised learning paradigm), followed by a large amount of unlabeled data (used exclusively in unsupervised learning paradigm).
Homeostatic plasticityIn neuroscience, homeostatic plasticity refers to the capacity of neurons to regulate their own excitability relative to network activity. The term homeostatic plasticity derives from two opposing concepts: 'homeostatic' (a product of the Greek words for 'same' and 'state' or 'condition') and plasticity (or 'change'), thus homeostatic plasticity means "staying the same through change". Homeostatic synaptic plasticity is a means of maintaining the synaptic basis for learning, respiration, and locomotion, in contrast to the Hebbian plasticity associated with learning and memory.
Règle d'associationDans le domaine du data mining la recherche des règles d'association est une méthode populaire étudiée d'une manière approfondie dont le but est de découvrir des relations ayant un intérêt pour le statisticien entre deux ou plusieurs variables stockées dans de très importantes bases de données. Piatetsky-Shapiro présentent des règles d'association extrêmement fortes découvertes dans des bases de données en utilisant différentes mesures d’intérêt. En se basant sur le concept de relations fortes, Rakesh Agrawal et son équipeR.
Risk–return spectrumThe risk–return spectrum (also called the risk–return tradeoff or risk–reward) is the relationship between the amount of return gained on an investment and the amount of risk undertaken in that investment. The more return sought, the more risk that must be undertaken. There are various classes of possible investments, each with their own positions on the overall risk-return spectrum. The general progression is: short-term debt; long-term debt; property; high-yield debt; equity.
Ratio de SharpeLe ratio de Sharpe, nommé d'après William F. Sharpe, mesure l'écart de rentabilité d'un portefeuille d'actifs financiers (actions par exemple) par rapport au taux de rendement d'un placement sans risque (autrement dit la prime de risque, positive ou négative), divisé par un indicateur de risque, l'écart type de la rentabilité de ce portefeuille, autrement dit sa volatilité. Formellement, où est l'espérance des rentabilités du portefeuille, étant le référentiel de comparaison choisi (en général le taux de placement sans risque), et l'écart-type du taux de rendement du portefeuille considéré.
