Climate change scenarioClimate change scenarios or socioeconomic scenarios are projections of future greenhouse gas (GHG) emissions used by analysts to assess future vulnerability to climate change. Scenarios and pathways are created by scientists to survey any long term routes and explore the effectiveness of mitigation and helps us understand what the future may hold this will allow us to envision the future of human environment system. Producing scenarios requires estimates of future population levels, economic activity, the structure of governance, social values, and patterns of technological change.
Ingénierie dirigée par les modèlesEn génie logiciel, l'ingénierie dirigée par les modèles (IDM, ) est un ensemble de pratiques fondées sur le concept de modèle de domaine. Ces pratiques ont pour but d'automatiser la production, la maintenance ou l'utilisation de systèmes logiciels. L'objectif de cette approche est de concentrer les efforts sur le domaine d'application du logiciel plutôt que sur son implémentation. Apparue dans les années 2000, l'ingénierie dirigée par les modèles est un sujet de recherche actif qui utilise de manière intensive les métamodèles et les transformations de modèle.
Transformeur génératif pré-entraînédroite|vignette| Architecture du modèle GPT Le transformeur génératif pré-entraîné (ou GPT, de l’anglais generative pre-trained transformer) est une famille de modèles de langage généralement formée sur un grand corpus de données textuelles pour générer un texte de type humain. Il est construit en utilisant plusieurs blocs de l'architecture du transformeur. Ils peuvent être affinés pour diverses tâches de traitement du langage naturel telles que la génération de texte, la traduction de langue et la classification de texte.
Cache language modelA cache language model is a type of statistical language model. These occur in the natural language processing subfield of computer science and assign probabilities to given sequences of words by means of a probability distribution. Statistical language models are key components of speech recognition systems and of many machine translation systems: they tell such systems which possible output word sequences are probable and which are improbable.
Economic analysis of climate changeThe economic analysis of climate change explains how economic thinking, tools and techniques are applied to calculate the magnitude and distribution of damage caused by climate change. It also informs the policies and approaches for mitigation and adaptation to climate change from global to household scales. This topic is also inclusive of alternative economic approaches, including ecological economics and degrowth. Economic analysis of climate change is considered challenging as it is a long-term problem and has substantial distributional issues within and across countries.
Reconnaissance de formesthumb|Reconnaissance de forme à partir de modélisation en 3D La reconnaissance de formes (ou parfois reconnaissance de motifs) est un ensemble de techniques et méthodes visant à identifier des régularités informatiques à partir de données brutes afin de prendre une décision dépendant de la catégorie attribuée à ce motif. On considère que c'est une branche de l'intelligence artificielle qui fait largement appel aux techniques d'apprentissage automatique et aux statistiques.
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.
Apprentissage de représentationsEn apprentissage automatique, l'apprentissage des caractéristiques ou apprentissage des représentations est un ensemble de techniques qui permet à un système de découvrir automatiquement les représentations nécessaires à la détection ou à la classification des caractéristiques à partir de données brutes. Cela remplace l'ingénierie manuelle des fonctionnalités et permet à une machine d'apprendre les fonctionnalités et de les utiliser pour effectuer une tâche spécifique.
Weak supervisionWeak supervision, also called semi-supervised learning, is a paradigm in machine learning, the relevance and notability of which increased with the advent of large language models due to large amount of data required to train them. It is characterized by using a combination of a small amount of human-labeled data (exclusively used in more expensive and time-consuming supervised learning paradigm), followed by a large amount of unlabeled data (used exclusively in unsupervised learning paradigm).
Méthode expérimentaleLes méthodes expérimentales scientifiques consistent à tester la validité d'une hypothèse, en reproduisant un phénomène (souvent en laboratoire) et en faisant varier un paramètre. Le paramètre que l'on fait varier est impliqué dans l'hypothèse. Le résultat de l'expérience valide ou non l'hypothèse. La démarche expérimentale est appliquée dans les recherches dans des sciences telles que, par exemple, la biologie, la physique, la chimie, l'informatique, la psychologie, ou encore l'archéologie.
