Meta-learning (computer science)Meta learning is a subfield of machine learning where automatic learning algorithms are applied to metadata about machine learning experiments. As of 2017, the term had not found a standard interpretation, however the main goal is to use such metadata to understand how automatic learning can become flexible in solving learning problems, hence to improve the performance of existing learning algorithms or to learn (induce) the learning algorithm itself, hence the alternative term learning to learn.
Apprentissage non superviséDans le domaine informatique et de l'intelligence artificielle, l'apprentissage non supervisé désigne la situation d'apprentissage automatique où les données ne sont pas étiquetées (par exemple étiquetées comme « balle » ou « poisson »). Il s'agit donc de découvrir les structures sous-jacentes à ces données non étiquetées. Puisque les données ne sont pas étiquetées, il est impossible à l'algorithme de calculer de façon certaine un score de réussite.
Méthode de Newtonvignette|Une itération de la méthode de Newton. En analyse numérique, la méthode de Newton ou méthode de Newton-Raphson est, dans son application la plus simple, un algorithme efficace pour trouver numériquement une approximation précise d'un zéro (ou racine) d'une fonction réelle d'une variable réelle. Cette méthode doit son nom aux mathématiciens anglais Isaac Newton (1643-1727) et Joseph Raphson (peut-être 1648-1715), qui furent les premiers à la décrire pour la recherche des solutions d'une équation polynomiale.
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.
Gradient boostingGradient boosting is a machine learning technique used in regression and classification tasks, among others. It gives a prediction model in the form of an ensemble of weak prediction models, i.e., models that make very few assumptions about the data, which are typically simple decision trees. When a decision tree is the weak learner, the resulting algorithm is called gradient-boosted trees; it usually outperforms random forest.
Fixed-point iterationIn numerical analysis, fixed-point iteration is a method of computing fixed points of a function. More specifically, given a function defined on the real numbers with real values and given a point in the domain of , the fixed-point iteration is which gives rise to the sequence of iterated function applications which is hoped to converge to a point . If is continuous, then one can prove that the obtained is a fixed point of , i.e., More generally, the function can be defined on any metric space with values in that same space.
Procédure pénaleLa procédure pénale est l'intervention des autorités étatiques depuis le début de la plainte d'une victime, la dénonciation ou la constatation d'une infraction jusqu'à la décision judiciaire définitive. Elle fixe le cadre juridique dans lequel l'enquête, la poursuite et le jugement visant une personne soupçonnée peuvent s'engager. Elle conditionne l'exercice des pouvoirs accordés à la justice répressive. De ce point de vue, c'est une conquête contre l'arbitraire.
Détection d'anomaliesDans l'exploration de données, la détection d'anomalies (en anglais, anomaly detection ou outlier detection) est l'identification d'éléments, d'événements ou d'observations rares qui soulèvent des suspicions en différant de manière significative de la majorité des autres données. Généralement, les anomalies indiquent un problème tel qu'une fraude bancaire, un défaut structurel, un problème médical ou une erreur dans un texte. Les anomalies sont également appelées des valeurs aberrantes, du bruit, des écarts ou des exceptions.
Procédure civileLa procédure civile est l'ensemble des règles relatives à l'organisation d'une action en justice devant une juridiction civile. Elle s'entend aussi de toutes les démarches à entreprendre pour saisir une juridiction civile. La procédure civile est en général régie par un . Il existe différents principes procéduraux s'opposant : Maxime des débats : chaque partie est obligée de prouver les faits qu'elle avance et les parties maîtrisent l'objet du litige ; Maxime inquisitoire : les faits et les preuves sont établis par le juge, qui a ainsi une certaine maîtrise sur la définition du litige.
Early stoppingIn machine learning, early stopping is a form of regularization used to avoid overfitting when training a learner with an iterative method, such as gradient descent. Such methods update the learner so as to make it better fit the training data with each iteration. Up to a point, this improves the learner's performance on data outside of the training set. Past that point, however, improving the learner's fit to the training data comes at the expense of increased generalization error.
