Types of artificial neural networksThere are many types of artificial neural networks (ANN). Artificial neural networks are computational models inspired by biological neural networks, and are used to approximate functions that are generally unknown. Particularly, they are inspired by the behaviour of neurons and the electrical signals they convey between input (such as from the eyes or nerve endings in the hand), processing, and output from the brain (such as reacting to light, touch, or heat). The way neurons semantically communicate is an area of ongoing research.
Réseau complexeEn théorie des graphes, un réseau complexe est un réseau possédant une architecture et une topologie complexe et irrégulière. Comme tous les réseaux, ils sont composés de nœuds (ou sommets ou points) représentant des objets, interconnectés par des liens (ou arêtes ou lignes). Ces réseaux sont des représentations abstraites des relations principalement présentes dans la vie réelle dans une grande diversité de systèmes biologiques et technologiques.
Réseau invariant d'échelleUn réseau invariant d'échelle (ou réseau sans échelle, ou encore scale-free network en anglais) est un réseau dont les degrés suivent une loi de puissance. Plus explicitement, dans un tel réseau, la proportion de nœuds de degré k est proportionnelle à pour grand, où est un paramètre (situé entre 2 et 3 pour la plupart des applications). Beaucoup de réseaux, comme le réseau du web, les réseaux sociaux et les réseaux biologiques semblent se comporter comme des réseaux invariants d'échelle, d'où l'importance de ce modèle.
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.
Fouille de textesLa fouille de textes ou « l'extraction de connaissances » dans les textes est une spécialisation de la fouille de données et fait partie du domaine de l'intelligence artificielle. Cette technique est souvent désignée sous l'anglicisme text mining. Elle désigne un ensemble de traitements informatiques consistant à extraire des connaissances selon un critère de nouveauté ou de similarité dans des textes produits par des humains pour des humains.
Graphe aléatoirevignette|Graphe orienté aléatoire avec 20 nœuds et une probabilité de présence d'arête égale à 0,1. En mathématiques, un graphe aléatoire est un graphe généré par un processus aléatoire. Le premier modèle de graphes aléatoires a été popularisé par Paul Erdős et Alfréd Rényi dans une série d'articles publiés entre 1959 et 1968. Il y a deux modèles d'Erdős et Rényi, formellement différents, mais étroitement liés : le graphe aléatoire binomial et le graphe aléatoire uniforme.
Proportional representationProportional representation (PR) refers to a type of electoral system under which subgroups of an electorate are reflected proportionately in the elected body. The concept applies mainly to political divisions (political parties) among voters. The essence of such systems is that all votes cast - or almost all votes cast - contribute to the result and are effectively used to help elect someone - not just a bare plurality or (exclusively) the majority - and that the system produces mixed, balanced representation reflecting how votes are cast.
Apprentissage superviséL'apprentissage supervisé (supervised learning en anglais) est une tâche d'apprentissage automatique consistant à apprendre une fonction de prédiction à partir d'exemples annotés, au contraire de l'apprentissage non supervisé. On distingue les problèmes de régression des problèmes de classement. Ainsi, on considère que les problèmes de prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification.
Opinion miningEn informatique, l'opinion mining (aussi appelé sentiment analysis) est l'analyse des sentiments à partir de sources textuelles dématérialisées sur de grandes quantités de données (big data). Ce procédé apparait au début des années 2000 et connait un succès grandissant dû à l'abondance de données provenant de réseaux sociaux, notamment celles fournies par Twitter. L'objectif de l’opinion mining est d'analyser une grande quantité de données afin d'en déduire les différents sentiments qui y sont exprimés.
Annotation sémantiqueL'annotation sémantique est l'opération consistant à relier le contenu d'un texte à des entités dans une ontologie. Par exemple, pour la phrase «Paris est la capitale de la France.», l'annotation correcte de Paris serait Paris et non Paris Hilton. L'annotation sémantique est une variante plus détaillée mais moins exacte de la méthode des entitiés nommées, car ces dernières décrivent seulement la catégorie de l'entité (Paris est une ville, sans la relier à la bonne page Wikipédia).
