Apprentissage automatiqueL'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
Règle de HebbLa règle de Hebb, théorie de Hebb, postulat de Hebb ou théorie des assemblées de neurones a été établie par Donald Hebb en 1949. Elle est à la fois utilisée comme hypothèse en neurosciences et comme concept dans les réseaux neuronaux en mathématiques. En 1950, un manuscrit de Sigmund Freud datant de 1895 fut publié qui attestait que cette théorie avait déjà été formulée avant Hebb. Cette théorie est souvent résumée par la formule : () C'est une règle d'apprentissage des réseaux de neurones artificiels dans le contexte de l'étude d'assemblées de neurones.
Théorie du neuroneLa théorie du neurone désigne la notion devenue fondamentale que les neurones sont les unités structurelles et fonctionnelles de base du système nerveux. Cette théorie fut d'abord formulée par Santiago Ramón y Cajal avant d'être complétée, à la fin du , par Heinrich Wilhelm Waldeyer. C'est ce dernier qui proposa le mot « neurone » pour désigner les cellules nerveuses. Selon cette théorie, les neurones sont des entités fonctionnelles autonomes (et non fusionnées en un maillage) et des unités métaboliques distinctes comportant un corps cellulaire (soma), un axone et des dendrites.
Réseau systoliqueDans les architectures informatiques parallèles, un réseau systolique est un réseau homogène d'unités de traitement de données (DPU) étroitement couplées appelées cellules ou nœuds. Chaque nœud ou DPU calcule indépendamment un résultat partiel en fonction des données reçues de ses voisins en amont, stocke le résultat et le transmet en aval. Les matrices systoliques ont été utilisées pour la première fois dans Colossus, qui était un des premiers ordinateurs utilisés pour casser les chiffrements allemands de Lorenz pendant la Seconde Guerre mondiale.
