Compositeur (logiciel)Un compositeur est un logiciel capable de réaliser des effets visuels en stockant provisoirement les images dans une mémoire tampon pour les modifier avant de les afficher. Typiquement le compositeur pourra composer une image à partir de deux images différentes pour réaliser des effets de transparence, d'ombres portées etc. Compiz (Ubuntu), Kwin (KDE) ou Mutter (GNOME 3) pour systèmes GNU/Linux notamment, sont des exemples de gestionnaires de fenêtres libres dotés de cette fonction.
Technical features new to Windows VistaWindows Vista (formerly codenamed Windows "Longhorn") has many significant new features compared with previous Microsoft Windows versions, covering most aspects of the operating system. In addition to the new user interface, security capabilities, and developer technologies, several major components of the core operating system were redesigned, most notably the audio, print, display, and networking subsystems; while the results of this work will be visible to software developers, end-users will only see what appear to be evolutionary changes in the user interface.
Discrete choiceIn economics, discrete choice models, or qualitative choice models, describe, explain, and predict choices between two or more discrete alternatives, such as entering or not entering the labor market, or choosing between modes of transport. Such choices contrast with standard consumption models in which the quantity of each good consumed is assumed to be a continuous variable. In the continuous case, calculus methods (e.g. first-order conditions) can be used to determine the optimum amount chosen, and demand can be modeled empirically using regression analysis.
Base de registreLa base de registre (BDR) est une base de données utilisée par le système d'exploitation Windows. Elle contient les données de configuration du système d'exploitation et des autres logiciels installés désirant s'en servir. Depuis 1998, Microsoft utilise plutôt le terme Registre Windows pour parler de cette base de données. Le plus souvent, les utilisateurs modifient la base de registre de façon transparente, via une interface graphique.
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.
Mesure de similaritéEn mathématiques et en informatique théorique, une mesure de similarité, plus exactement une mesure de distance entre mots, est une façon de représenter par un nombre la différence entre deux mots, ou plus généralement deux chaînes de caractères. Cela permet de comparer des mots ou chaines de façon simple et pratique. C'est donc une forme de distance mathématique et de métrique pour les chaînes de caractères.
Jeux d'entrainement, de validation et de testEn apprentissage automatique, une tâche courante est l'étude et la construction d'algorithmes qui peuvent apprendre et faire des prédictions sur les données. De tels algorithmes fonctionnent en faisant des prédictions ou des décisions basées sur les données, en construisant un modèle mathématique à partir des données d'entrée. Ces données d'entrée utilisées pour construire le modèle sont généralement divisées en plusieurs jeux de données .
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.
Arbre de décision (apprentissage)L’apprentissage par arbre de décision désigne une méthode basée sur l'utilisation d'un arbre de décision comme modèle prédictif. On l'utilise notamment en fouille de données et en apprentissage automatique. Dans ces structures d'arbre, les feuilles représentent les valeurs de la variable-cible et les embranchements correspondent à des combinaisons de variables d'entrée qui mènent à ces valeurs. En analyse de décision, un arbre de décision peut être utilisé pour représenter de manière explicite les décisions réalisées et les processus qui les amènent.
Indice de Sørensen-DiceLindice de Sørensen-Dice, connu aussi sous les noms dindice de Sørensen, coefficient de Dice et d'autres noms encore) est un indicateur statistique qui mesure la similarité de deux échantillons. Il a été développé indépendamment par les botanistes Thorvald Sørensen et Lee Raymond Dice dans des articles publiés en 1948 et 1945 respectivement.
