Analyse prédictiveL'analyse (ou logique) prédictive englobe une variété de techniques issues des statistiques, d'extraction de connaissances à partir de données et de la théorie des jeux qui analysent des faits présents et passés pour faire des hypothèses prédictives sur des événements futurs. Dans le monde des affaires, des modèles prédictifs exploitent des schémas découverts à l'intérieur des ensembles de données historiques et transactionnelles pour identifier les risques et les opportunités.
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 .
Récepteur GPSLe système de navigation et de positionnement par satellite capte et analyse les signaux émis par une constellation de satellites. Les systèmes les plus connus sont GPS, GLONASS, Galileo et Beidu. Malgré la simplicité apparente de la technique, le traitement des signaux et le calcul de la position d'un récepteur sont complexes. Le récepteur décrit ici concerne le système GPS, mais la description est généralisable aux autres systèmes. Les satellites émettent en permanence sur deux fréquences L1 () et L2 ().
Système de positionnement en intérieurUn système de positionnement en intérieur ou système de géolocalisation en intérieur permet de trouver la position d'objets ou de personnes dans un espace interne à une structure (bâtiments, maisons...). La localisation joue un rôle essentiel dans la vie de tous les jours. Alors que la localisation basée sur les GPS est populaire, sa prolifération dans les environnements intérieurs est limitée. Cela est dû à la mauvaise pénétration des signaux GPS à l’intérieur des bâtiments et à l'absence fréquente de systèmes de localisation intérieure.
Maximum de vraisemblanceEn statistique, l'estimateur du maximum de vraisemblance est un estimateur statistique utilisé pour inférer les paramètres de la loi de probabilité d'un échantillon donné en recherchant les valeurs des paramètres maximisant la fonction de vraisemblance. Cette méthode a été développée par le statisticien Ronald Aylmer Fisher en 1922. Soient neuf tirages aléatoires x1, ..., x9 suivant une même loi ; les valeurs tirées sont représentées sur les diagrammes ci-dessous par des traits verticaux pointillés.
Surapprentissagevignette|300x300px|La ligne verte représente un modèle surappris et la ligne noire représente un modèle régulier. La ligne verte classifie trop parfaitement les données d'entrainement, elle généralise mal et donnera de mauvaises prévisions futures avec de nouvelles données. Le modèle vert est donc finalement moins bon que le noir. En statistique, le surapprentissage, ou sur-ajustement, ou encore surinterprétation (en anglais « overfitting »), est une analyse statistique qui correspond trop précisément à une collection particulière d'un ensemble de données.
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.
Antenne-relais de téléphonie mobilevignette|Antenne-relais Une antenne-relais de téléphonie mobile (aussi appelée station de base ou site radio) est un émetteur-récepteur de signaux radioélectriques pour les communications mobiles qui convertit des signaux électriques en ondes électromagnétiques (et réciproquement). Le terme « antenne-relais » désigne fréquemment les antennes de téléphonie mobile, car elles constituent (associées aux émetteurs) la base des réseaux cellulaires et elles sont très nettement le type d'antenne-relais le plus répandu.
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.
Mobile phone trackingMobile phone tracking is a process for identifying the location of a mobile phone, whether stationary or moving. Localization may be affected by a number of technologies, such as the multilateration of radio signals between (several) cell towers of the network and the phone or by simply using GNSS. To locate a mobile phone using multilateration of mobile radio signals, the phone must emit at least the idle signal to contact nearby antenna towers and does not require an active call.
