Apprentissage automatiqueL'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.
Théorème d'approximation universelleDans la théorie mathématique des réseaux de neurones artificiels, le théorème d'approximation universelle indique qu'un réseau à propagation avant d'une seule couche cachée contenant un nombre fini de neurones (c'est-à-dire, un perceptron multicouche) peut approximer des fonctions continues sur des sous-ensembles compacts de Rn. Une des premières versions du cas avec largeur arbitraire a été prouvé par George Cybenko en 1989 pour des fonctions d'activation sigmoïdes.
Système de fichiers distribuéEn informatique, un système de fichiers distribués ou système de fichiers en réseau est un système de fichiers qui permet le partage de fichiers à plusieurs clients au travers du réseau informatique. Contrairement à un système de fichiers local, le client n'a pas accès au système de stockage sous-jacent, et interagit avec le système de fichiers via un protocole adéquat. CephFS Coda GlusterFS GPFS Hadoop Distributed File System (HDFS) Lustre OrangeFS SheepDog Unity, du logiciel Perfect Dark Catégorie:Systèm
Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Neurone formelthumb|Représentation d'un neurone formel (ou logique). Un neurone formel, parfois appelé neurone de McCulloch-Pitts, est une représentation mathématique et informatique d'un neurone biologique. Le neurone formel possède généralement plusieurs entrées et une sortie qui correspondent respectivement aux dendrites et au cône d'émergence du neurone biologique (point de départ de l'axone). Les actions excitatrices et inhibitrices des synapses sont représentées, la plupart du temps, par des coefficients numériques (les poids synaptiques) associés aux entrées.
DonnéeUne donnée est ce qui est connu et qui sert de point de départ à un raisonnement ayant pour objet la détermination d'une solution à un problème en relation avec cette donnée. Cela peut être une description élémentaire qui vise à objectiver une réalité, le résultat d'une comparaison entre deux événements du même ordre (mesure) soit en d'autres termes une observation ou une mesure. La donnée brute est dépourvue de tout raisonnement, supposition, constatation, probabilité.
Réseau de neurones artificielsUn réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.
Problème du consensusLe problème du consensus est un problème fondamental en théorie du calcul distribué. Il consiste pour un ensemble de machines à se mettre d'accord sur une valeur ou, par extension, sur une séquence de valeurs. La résolution du consensus est primordiale pour la coordination des systèmes distribués. Elle permet notamment la consistance des systèmes répliqués malgré la défaillance d'une partie de leurs composants.
Frequentist inferenceFrequentist inference is a type of statistical inference based in frequentist probability, which treats “probability” in equivalent terms to “frequency” and draws conclusions from sample-data by means of emphasizing the frequency or proportion of findings in the data. Frequentist-inference underlies frequentist statistics, in which the well-established methodologies of statistical hypothesis testing and confidence intervals are founded. The primary formulation of frequentism stems from the presumption that statistics could be perceived to have been a probabilistic frequency.
Coefficient de variationvignette|CV (coefficient de variation) = l'écart-type sur la moyenne En théorie des probabilités et statistiques, le coefficient de variation également nommé écart type relatif, est une mesure de dispersion relative. Le RSD (relative standard deviation en anglais) est défini comme la valeur absolue du coefficient de variation et est souvent exprimé en pourcentage. Le coefficient de variation est défini comme le rapport entre l'écart-type et la moyenne : L'écart-type seul ne permet le plus souvent pas de juger de la dispersion des valeurs autour de la moyenne.
