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.
Interprocedural optimizationInterprocedural optimization (IPO) is a collection of compiler techniques used in computer programming to improve performance in programs containing many frequently used functions of small or medium length. IPO differs from other compiler optimizations by analyzing the entire program as opposed to a single function or block of code. IPO seeks to reduce or eliminate duplicate calculations and inefficient use of memory and to simplify iterative sequences such as loops.
Optimisation par essaims particulairesL'optimisation par essaims particulaires (OEP ou PSO en anglais) est une métaheuristique d'optimisation, inventée par Russel Eberhart (ingénieur en électricité) et James Kennedy (socio-psychologue) en 1995. Cet algorithme s'inspire à l'origine du monde du vivant. Il s'appuie notamment sur un modèle développé par Craig Reynolds à la fin des années 1980, permettant de simuler le déplacement d'un groupe d'oiseaux. Une autre source d'inspiration, revendiquée par les auteurs, James Kennedy et Russel Eberhart, est la socio-psychologie.
Constrained optimizationIn mathematical optimization, constrained optimization (in some contexts called constraint optimization) is the process of optimizing an objective function with respect to some variables in the presence of constraints on those variables. The objective function is either a cost function or energy function, which is to be minimized, or a reward function or utility function, which is to be maximized.
Synthèse logiqueEn électronique, la synthèse logique (RTL synthesis) est la traduction d'une forme abstraite de description du comportement d'un circuit (voir Register Transfer Level) en sa réalisation concrète sous forme de portes logiques. Le point de départ peut être un langage de description de matériel comme VHDL ou Verilog, un schéma logique du circuit. D'autres sources sont venues s'additionner depuis les années 2010, comme l'utilisation de la programmation en OpenCL. Le point d'arrivée peut être un code objet pour un CPLD ou FPGA ou la création d'un ASIC.
Google DeepMindGoogle DeepMind est une entreprise spécialisée dans l'intelligence artificielle appartenant à Google. L'entreprise est remarquée notamment pour son programme de jeu de Go AlphaGo, et son logiciel AlphaFold, qui permet de prédire la structure des protéines à partir de leurs séquences en acides aminés. Originellement appelée DeepMind Technologies Limited et fondée en 2010 par Demis Hassabis, Mustafa Suleyman et Shane Legg, elle est rachetée le 26 janvier 2014, par Google pour plus de 628 millions de dollars américains.
Algorithme de triUn algorithme de tri est, en informatique ou en mathématiques, un algorithme qui permet d'organiser une collection d'objets selon une relation d'ordre déterminée. Les objets à trier sont des éléments d'un ensemble muni d'un ordre total. Il est par exemple fréquent de trier des entiers selon la relation d'ordre usuelle « est inférieur ou égal à ». Les algorithmes de tri sont utilisés dans de très nombreuses situations. Ils sont en particulier utiles à de nombreux algorithmes plus complexes dont certains algorithmes de recherche, comme la recherche dichotomique.
Bayesian optimizationBayesian optimization is a sequential design strategy for global optimization of black-box functions that does not assume any functional forms. It is usually employed to optimize expensive-to-evaluate functions. The term is generally attributed to Jonas Mockus and is coined in his work from a series of publications on global optimization in the 1970s and 1980s. Bayesian optimization is typically used on problems of the form , where is a set of points, , which rely upon less than 20 dimensions (), and whose membership can easily be evaluated.
Espresso heuristic logic minimizerThe ESPRESSO logic minimizer is a computer program using heuristic and specific algorithms for efficiently reducing the complexity of digital logic gate circuits. ESPRESSO-I was originally developed at IBM by Robert K. Brayton et al. in 1982. and improved as ESPRESSO-II in 1984. Richard L. Rudell later published the variant ESPRESSO-MV in 1986 and ESPRESSO-EXACT in 1987. Espresso has inspired many derivatives. Electronic devices are composed of numerous blocks of digital circuits, the combination of which performs the required task.
Algorithme probabilisteEn algorithmique, un algorithme probabiliste, ou algorithme randomisé, est un algorithme qui utilise une source de hasard. Plus précisément le déroulement de l’algorithme fait appel à des données tirées au hasard. Par exemple à un certain point de l’exécution, on tire un bit 0 ou 1, selon la loi uniforme et si le résultat est 0, on fait une certaine action A et si c'est 1, on fait une autre action. On peut aussi tirer un nombre réel dans l'intervalle [0,1] ou un entier dans un intervalle [i..j].
