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.
Test caseIn software engineering, a test case is a specification of the inputs, execution conditions, testing procedure, and expected results that define a single test to be executed to achieve a particular software testing objective, such as to exercise a particular program path or to verify compliance with a specific requirement. Test cases underlie testing that is methodical rather than haphazard. A battery of test cases can be built to produce the desired coverage of the software being tested.
Educational assessmentEducational assessment or educational evaluation is the systematic process of documenting and using empirical data on the knowledge, skill, attitudes, aptitude and beliefs to refine programs and improve student learning. Assessment data can be obtained from directly examining student work to assess the achievement of learning outcomes or can be based on data from which one can make inferences about learning. Assessment is often used interchangeably with test, but not limited to tests.
Stratégie de régulationUne stratégie (ou topologie) de régulation est, pour un procédé industriel, l'organisation du système de contrôle-commande en vue de maintenir une grandeur physique dans une plage de tolérance donnée. Le choix de stratégie est très important dans les industries de transformation (par exemple les industries chimiques, papetières, agroalimentaires) en raison de la variabilité d'un nombre élevé de grandeurs physiques incidentes (dites « perturbations ») qui y sont présentes.
Machine à vecteurs de supportLes machines à vecteurs de support ou séparateurs à vaste marge (en anglais support-vector machine, SVM) sont un ensemble de techniques d'apprentissage supervisé destinées à résoudre des problèmes de discrimination et de régression. Les SVM sont une généralisation des classifieurs linéaires. Les séparateurs à vaste marge ont été développés dans les années 1990 à partir des considérations théoriques de Vladimir Vapnik sur le développement d'une théorie statistique de l'apprentissage : la théorie de Vapnik-Tchervonenkis.
Analyse séquentielleEn statistique, l'analyse séquentielle, ou test d'hypothèse séquentiel, est une analyse statistique où la taille de l'échantillon n'est pas fixée à l'avance. Plutôt, les données sont évaluées au fur et à mesure qu'elles sont recueillies, et l'échantillonnage est arrêté selon une règle d'arrêt prédéfinie, dès que des résultats significatifs sont observés. Une conclusion peut ainsi parfois être atteinte à un stade beaucoup plus précoce que ce qui serait possible avec des tests d'hypothèse ou des estimations plus classiques, à un coût financier ou humain par conséquent inférieur.
AutomatiqueL’automatique est une science qui traite de la modélisation, de l’analyse, de l’identification et de la commande des systèmes dynamiques. Elle inclut la cybernétique au sens étymologique du terme, et a pour fondements théoriques les mathématiques, la théorie du signal et l’informatique théorique. L’automatique permet de commander un système en respectant un cahier des charges (rapidité, précision, stabilité...). Les professionnels en automatique se nomment automaticiens.
Apprentissage ensemblisteIn statistics and machine learning, ensemble methods use multiple learning algorithms to obtain better predictive performance than could be obtained from any of the constituent learning algorithms alone. Unlike a statistical ensemble in statistical mechanics, which is usually infinite, a machine learning ensemble consists of only a concrete finite set of alternative models, but typically allows for much more flexible structure to exist among those alternatives.
BoostingLe boosting est un domaine de l'apprentissage automatique (branche de l'intelligence artificielle). C'est un principe qui regroupe de nombreux algorithmes qui s'appuient sur des ensembles de classifieurs binaires : le boosting optimise leurs performances. Le principe est issu de la combinaison de classifieurs (appelés également hypothèses). Par itérations successives, la connaissance d'un classifieur faible - weak classifier - est ajoutée au classifieur final - strong classifier.
Évaluation formativeLes concepts d’évaluation formative et sommative ont été apportés par Michael Scriven en 1967, dans le contexte de l’évaluation de programmes éducatifs (curriculum evaluation). Pour Scriven, une évaluation formative devait permettre à un établissement scolaire d’estimer la capacité de ses programmes scolaires à atteindre leurs objectifs, de façon à guider les choix de l’école pour les améliorer progressivement, au contraire d’une évaluation sommative qui cherche à poser un jugement final sur les programmes : « marchent-ils » ou pas ? Et en conséquence, faut-il les maintenir, les étendre ou les abandonner ? Benjamin Bloom reprend dans les années suivantes cette distinction pour l’appliquer au processus d’apprentissage, notamment dans son ouvrage Handbook on formative and summative evaluation of student learning.
