Occupational stressOccupational stress is psychological stress related to one's job. Occupational stress refers to a chronic condition. Occupational stress can be managed by understanding what the stressful conditions at work are and taking steps to remediate those conditions. Occupational stress can occur when workers do not feel supported by supervisors or coworkers, feel as if they have little control over the work they perform, or find that their efforts on the job are incommensurate with the job's rewards.
Apprentissage superviséL'apprentissage supervisé (supervised learning en anglais) est une tâche d'apprentissage automatique consistant à apprendre une fonction de prédiction à partir d'exemples annotés, au contraire de l'apprentissage non supervisé. On distingue les problèmes de régression des problèmes de classement. Ainsi, on considère que les problèmes de prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification.
Adversarial machine learningAdversarial machine learning is the study of the attacks on machine learning algorithms, and of the defenses against such attacks. A survey from May 2020 exposes the fact that practitioners report a dire need for better protecting machine learning systems in industrial applications. To understand, note that most machine learning techniques are mostly designed to work on specific problem sets, under the assumption that the training and test data are generated from the same statistical distribution (IID).
Activation physiologiqueL'activation physiologique (ou activation cérébrale) désigne l'état psychophysiologique correspondant à l'activation de la formation réticulée activatrice (FRA) du tronc cérébral impliquant le système nerveux autonome (accélération du rythme cardiaque et augmentation de la pression sanguine) et le système endocrinien (production de cortisol). Cette activation se manifeste, sur le plan comportemental, par un état d'alerte, une plus grande sensibilité perceptive, une plus grande rapidité de traitement cognitif et des réponses motrices plus rapides.
Generalization errorFor supervised learning applications in machine learning and statistical learning theory, generalization error (also known as the out-of-sample error or the risk) is a measure of how accurately an algorithm is able to predict outcome values for previously unseen data. Because learning algorithms are evaluated on finite samples, the evaluation of a learning algorithm may be sensitive to sampling error. As a result, measurements of prediction error on the current data may not provide much information about predictive ability on new data.
Sélection de caractéristiqueLa sélection de caractéristique (ou sélection d'attribut ou de variable) est un processus utilisé en apprentissage automatique et en traitement de données. Il consiste, étant donné des données dans un espace de grande dimension, à trouver un sous-sensemble de variables pertinentes. C'est-à-dire que l'on cherche à minimiser la perte d'information venant de la suppression de toutes les autres variables. C'est une méthode de réduction de la dimensionnalité. Extraction de caractéristique Catégorie:Apprentissage
Rule-based machine learningRule-based machine learning (RBML) is a term in computer science intended to encompass any machine learning method that identifies, learns, or evolves 'rules' to store, manipulate or apply. The defining characteristic of a rule-based machine learner is the identification and utilization of a set of relational rules that collectively represent the knowledge captured by the system. This is in contrast to other machine learners that commonly identify a singular model that can be universally applied to any instance in order to make a prediction.
Intelligence artificiellevignette|redresse=0.8|Les assistants personnels intelligents sont l'une des applications concrètes de l'intelligence artificielle dans les années 2010. L'intelligence artificielle (IA) est un ensemble de théories et de techniques visant à réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine. Souvent classée dans le groupe des mathématiques et des sciences cognitives, elle fait appel à la neurobiologie computationnelle (particulièrement aux réseaux neuronaux) et à la logique mathématique (partie des mathématiques et de la philosophie).
Explainable artificial intelligenceExplainable AI (XAI), also known as Interpretable AI, or Explainable Machine Learning (XML), either refers to an AI system over which it is possible for humans to retain intellectual oversight, or to the methods to achieve this. The main focus is usually on the reasoning behind the decisions or predictions made by the AI which are made more understandable and transparent. XAI counters the "black box" tendency of machine learning, where even the AI's designers cannot explain why it arrived at a specific decision.
Applications de l'intelligence artificielleL'intelligence artificielle, définie comme intelligence présentée par les machines, a de nombreuses applications dans la société actuelle. Plus précisément, c'est l'IA faible, la forme d'IA avec laquelle les programmes sont développés pour effectuer des tâches spécifiques, qui est utilisée pour un large éventail d'activités, y compris le diagnostic médical, le commerce électronique, le contrôle des robots et la télédétection. L'IA a été utilisée pour développer et faire progresser de nombreux domaines et industries, y compris la finance, la santé, l'éducation, le transport, et plus encore.
