Hyperparameter optimizationIn machine learning, hyperparameter optimization or tuning is the problem of choosing a set of optimal hyperparameters for a learning algorithm. A hyperparameter is a parameter whose value is used to control the learning process. By contrast, the values of other parameters (typically node weights) are learned. The same kind of machine learning model can require different constraints, weights or learning rates to generalize different data patterns.
Méthode des surfaces de réponsesthumb|Expériences statistiques : à gauche, un plan factoriel et, à droite, la surface de réponses obtenue par MSR. En statistiques, la méthode des surfaces de réponses (MSR) a pour but d'explorer les relations entre les variables dépendantes et indépendantes impliquées dans une expérience. Elle est due aux travaux de 1951 de George Box et K. B. Wilson. L'idée principale de leur méthode est l'utilisation d'une séquence d'expériences. Box et Wilson suggèrent d'utiliser un modèle à polynôme de second degré, mais concèdent que ce modèle n'est qu'une approximation.
Meta-optimizationIn numerical optimization, meta-optimization is the use of one optimization method to tune another optimization method. Meta-optimization is reported to have been used as early as in the late 1970s by Mercer and Sampson for finding optimal parameter settings of a genetic algorithm. Meta-optimization and related concepts are also known in the literature as meta-evolution, super-optimization, automated parameter calibration, hyper-heuristics, etc.
Automated machine learningAutomated machine learning (AutoML) is the process of automating the tasks of applying machine learning to real-world problems. AutoML potentially includes every stage from beginning with a raw dataset to building a machine learning model ready for deployment. AutoML was proposed as an artificial intelligence-based solution to the growing challenge of applying machine learning. The high degree of automation in AutoML aims to allow non-experts to make use of machine learning models and techniques without requiring them to become experts in machine learning.
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.
Magnitude (astronomie)vignette|Sources lumineuses de différentes magnitudes. En astronomie, la magnitude est une mesure sans unité de la luminosité d'un objet céleste dans une bande de longueurs d'onde définie, souvent dans le spectre visible ou infrarouge. Une détermination imprécise mais systématique de la grandeur des objets est introduite dès le par Hipparque. L'échelle est logarithmique et définie de telle sorte que chaque pas d'une grandeur change la luminosité d'un facteur 2,5.
Magnitude apparentevignette|Image de la nébuleuse de la Tarentule prise par le télescope VISTA de l'ESO. La nébuleuse a une magnitude apparente de 8 et est entourée d'objets célestes aux magnitudes diverses. La magnitude apparente est une mesure de l'irradiance d'un objet céleste observé depuis la Terre. Utilisée quasi exclusivement en astronomie, la magnitude correspondait historiquement à un classement des étoiles, les plus brillantes étant de « première magnitude », les deuxièmes et troisièmes magnitudes étant plus faibles, jusqu'à la sixième magnitude, étoiles à peine visibles à l'œil nu.
Témoin (science)vignette|Deux échantillons de vin avec, à gauche, un échantillon ayant subit une oxydation contrôlée sur moût et, à droite, le témoin. On observe une plus forte oxydation (couleur orange) dans le témoin. Dans une expérience scientifique, un témoin est un dispositif permettant d'isoler un facteur et de conclure sur l'action de ce facteur sur un phénomène physique ou biologique. Le témoin est nécessaire pour vérifier la probité de toute expérience scientifique. Dans une expérience, deux dispositifs sont mis en route.
Spectrométrie d'absorptionLa spectrométrie d'absorption est une méthode de spectroscopie électromagnétique utilisée pour déterminer la concentration et la structure d'une substance en mesurant l'intensité du rayonnement électromagnétique qu'elle absorbe à des longueurs d'onde différentes. La spectroscopie d'absorption peut être atomique ou moléculaire. Comme indiqué dans le tableau précédent, les rayonnements électromagnétiques exploités en spectroscopie d'absorption moléculaire vont de l'ultraviolet jusqu'aux ondes radio : La couleur d'un corps en transmission (transparence) représente sa capacité à absorber certaines longueurs d'onde.
Absorption (optique)L'absorption en optique, ou en électromagnétisme, désigne un processus physique par lequel l'énergie électromagnétique est transformée en une autre forme d'énergie. Au niveau des photons (quanta de lumière), l'absorption représente le phénomène par lequel l'énergie d'un photon est prise par une autre particule, par exemple un électron. Dans ce cas, si l'énergie du photon (, relation de Planck-Einstein) est égale à celle d'un état excité (ou à la différence entre deux états excités), celui-ci sera absorbé via une transition électronique d'un électron de valence.
