Analyse en composantes indépendantesL'analyse en composantes indépendantes (en anglais, independent component analysis ou ICA) est une méthode d'analyse des données (voir aussi Exploration de données) qui relève des statistiques, des réseaux de neurones et du traitement du signal. Elle est notoirement et historiquement connue en tant que méthode de séparation aveugle de source mais a par suite été appliquée à divers problèmes. Les contributions principales ont été rassemblées dans un ouvrage édité en 2010 par P.Comon et C.Jutten.
Système solaireLe Système solaire (avec majuscule), ou système solaire (sans majuscule), est le système planétaire du Soleil, auquel appartient la Terre. Il est composé de cette étoile et des objets célestes gravitant autour d'elle : les huit planètes confirmées et leurs connus (appelés usuellement des « lunes »), les cinq planètes naines et leurs neuf satellites connus, ainsi que des milliards de petits corps (la presque totalité des astéroïdes et autres planètes mineures, les comètes, les poussières cosmiques).
DonnéeUne donnée est ce qui est connu et qui sert de point de départ à un raisonnement ayant pour objet la détermination d'une solution à un problème en relation avec cette donnée. Cela peut être une description élémentaire qui vise à objectiver une réalité, le résultat d'une comparaison entre deux événements du même ordre (mesure) soit en d'autres termes une observation ou une mesure. La donnée brute est dépourvue de tout raisonnement, supposition, constatation, probabilité.
Petit corps du Système solairethumb|upright=1.5|Place des petits corps du système solaire dans la classification des objets du système solaire. En astronomie, un petit corps du Système solaire est un objet céleste du Système solaire orbitant autour du Soleil et qui n'est ni une planète, ni une planète naine, ni un satellite. Le terme fut adopté en 2006 par l'Union astronomique internationale (UAI) afin d'éclaircir la classification des objets tournant autour du Soleil.
Formation et évolution du Système solairevignette|Disque protoplanétaire de HL Tauri (image réalisée par l'Atacama Large Millimeter Array). La formation et l'évolution du Système solaire, le système planétaire qui abrite la Terre, sont déterminées par un modèle aujourd'hui très largement accepté et connu sous le nom d'« hypothèse de la nébuleuse solaire ». Ce modèle a été développé au par Emanuel Swedenborg, Emmanuel Kant et Pierre-Simon de Laplace. Les développements consécutifs à cette hypothèse ont fait intervenir une grande variété de disciplines scientifiques comprenant l'astronomie, la physique, la géologie et la planétologie.
Satellite d'observation de la Terrethumb|Maquette du satellite ERS-2 (European Remote-Sensing Satellite), lancé en 1995. Un satellite d'observation de la Terre est un satellite artificiel utilisé pour effectuer des observations géophysiques et géographiques de la Terre depuis l'orbite terrestre. Cette catégorie de satellite est utilisée dans des applications telles que la météorologie, l'inventaire des ressources naturelles, la géodésie, l'étude et la modélisation du climat, la prévention et le suivi des catastrophes naturelles, la reconnaissance militaire.
Earth observationEarth observation (EO) is the gathering of information about the physical, chemical, and biological systems of the planet Earth. It can be performed via remote-sensing technologies (Earth observation satellites) or through direct-contact sensors in ground-based or airborne platforms (such as weather stations and weather balloons, for example). According to the Group on Earth Observations (GEO), the concept encompasses both "space-based or remotely-sensed data, as well as ground-based or in situ data".
Big dataLe big data ( « grosses données » en anglais), les mégadonnées ou les données massives, désigne les ressources d’informations dont les caractéristiques en termes de volume, de vélocité et de variété imposent l’utilisation de technologies et de méthodes analytiques particulières pour créer de la valeur, et qui dépassent en général les capacités d'une seule et unique machine et nécessitent des traitements parallélisés. L’explosion quantitative (et souvent redondante) des données numériques permet une nouvelle approche pour analyser le monde.
Auto-encodeurUn auto-encodeur (autoencodeur), ou auto-associateur est un réseau de neurones artificiels utilisé pour l'apprentissage non supervisé de caractéristiques discriminantes. L'objectif d'un auto-encodeur est d'apprendre une représentation (encodage) d'un ensemble de données, généralement dans le but de réduire la dimension de cet ensemble. Récemment, le concept d'auto-encodeur est devenu plus largement utilisé pour l'apprentissage de modèles génératifs.
Analyse des donnéesL’analyse des données (aussi appelée analyse exploratoire des données ou AED) est une famille de méthodes statistiques dont les principales caractéristiques sont d'être multidimensionnelles et descriptives. Dans l'acception française, la terminologie « analyse des données » désigne donc un sous-ensemble de ce qui est appelé plus généralement la statistique multivariée. Certaines méthodes, pour la plupart géométriques, aident à faire ressortir les relations pouvant exister entre les différentes données et à en tirer une information statistique qui permet de décrire de façon plus succincte les principales informations contenues dans ces données.
