Inlandsisvignette|Schéma représentant les principaux types de glace présents aux pôles : de l'inlandsis (en) à l'iceberg. vignette|Vue aérienne de la bordure orientale de l'inlandsis du Groenland produisant des courants glaciaires se déversant dans des fjords. vignette|Nunataks dépassant de l'inlandsis du Groenland sur la côte orientale de l'île. Un inlandsis ( ou ) est un glacier de très grande étendue se présentant sous la forme d'une nappe de glace recouvrant la terre ferme et qui peut atteindre plusieurs milliers de mètres d'épaisseur.
Banquise arctiquevignette|Image satellite de la région arctique montrant la banquise arctique à son extension minimale à la fin de l'été en septembre 2012. La banquise arctique est la banquise de mer qui se forme sur une partie de l'océan Arctique, autour du pôle Nord, au-devant des côtes du Groenland, du Nord canadien, de l'Alaska et de la Russie. Son extension est maximale au cours de l'hiver et minimale au cours de l'été, sans jamais disparaitre totalement.
Glace de merthumb|upright=1.25|Fragments épars de glace de mer recouverts de neige. thumb|upright=1.25|Lame fine de glace de mer, observée sous une lumière à polarisation croisée. Tous les cristaux (que l'on distingue grâce aux couleurs d'interférence différentes) contiennent des inclusions de saumure (solution saline) et d'air ; inclusions situées dans le plan cristallographique. La glace de mer est constituée d'eau de mer gelée, et parfois aussi de neige tassée ou d'eau douce gelée (l'eau de mer gèle à une température plus basse - environ -2°C - que l'eau douce).
Elastic net regularizationIn statistics and, in particular, in the fitting of linear or logistic regression models, the elastic net is a regularized regression method that linearly combines the L1 and L2 penalties of the lasso and ridge methods. The elastic net method overcomes the limitations of the LASSO (least absolute shrinkage and selection operator) method which uses a penalty function based on Use of this penalty function has several limitations. For example, in the "large p, small n" case (high-dimensional data with few examples), the LASSO selects at most n variables before it saturates.
Plateforme de glacevignette|Schéma montrant l'alimentation d'une plateforme de glace (en anglais en) par un courant glaciaire. vignette|Principales plateformes de glace de l'Antarctique et leur superficie Une plateforme de glace, ice-shelf ou barrière de glace est une structure glaciaire qui constitue le prolongement d'un ou plusieurs glaciers ou d'un inlandsis en flottant sur la mer. Contrairement à la banquise qui se forme par le gel de l'eau de mer, une plateforme de glace est alimentée par l'écoulement d'un glacier en amont, et généralement par l'accumulation de précipitations.
Régularisation (mathématiques)vignette|Les courbes bleues et vertes correspondent à deux modèles differents, tous les deux étant des solutions possibles du problème consistant à décrire les coordonnées de tous les points rouges. L'application d'une régularisation favorise le modèle moins complexe correspondant à la courbe verte. Dans le domaine des mathématiques et des statistiques, et plus particulièrement dans le domaine de l'apprentissage automatique, la régularisation fait référence à un processus consistant à ajouter de l'information à un problème, s'il est mal posé ou pour éviter le surapprentissage.
Ridge regressionRidge regression is a method of estimating the coefficients of multiple-regression models in scenarios where the independent variables are highly correlated. It has been used in many fields including econometrics, chemistry, and engineering. Also known as Tikhonov regularization, named for Andrey Tikhonov, it is a method of regularization of ill-posed problems. It is particularly useful to mitigate the problem of multicollinearity in linear regression, which commonly occurs in models with large numbers of parameters.
Algorithme de colonies de fourmisLes algorithmes de colonies de fourmis (, ou ACO) sont des algorithmes inspirés du comportement des fourmis, ou d'autres espèces formant un superorganisme, et qui constituent une famille de métaheuristiques d’optimisation. Initialement proposé par Marco Dorigo dans les années 1990, pour la recherche de chemins optimaux dans un graphe, le premier algorithme s’inspire du comportement des fourmis recherchant un chemin entre leur colonie et une source de nourriture.
Algorithme génétiqueLes algorithmes génétiques appartiennent à la famille des algorithmes évolutionnistes. Leur but est d'obtenir une solution approchée à un problème d'optimisation, lorsqu'il n'existe pas de méthode exacte (ou que la solution est inconnue) pour le résoudre en un temps raisonnable. Les algorithmes génétiques utilisent la notion de sélection naturelle et l'appliquent à une population de solutions potentielles au problème donné.
Regularized least squaresRegularized least squares (RLS) is a family of methods for solving the least-squares problem while using regularization to further constrain the resulting solution. RLS is used for two main reasons. The first comes up when the number of variables in the linear system exceeds the number of observations. In such settings, the ordinary least-squares problem is ill-posed and is therefore impossible to fit because the associated optimization problem has infinitely many solutions.
