XGBoostXGBoost (eXtreme Gradient Boosting) is an open-source software library which provides a regularizing gradient boosting framework for C++, Java, Python, R, Julia, Perl, and Scala. It works on Linux, Windows, and macOS. From the project description, it aims to provide a "Scalable, Portable and Distributed Gradient Boosting (GBM, GBRT, GBDT) Library". It runs on a single machine, as well as the distributed processing frameworks Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Flink, and Dask.
Grand modèle de langageUn grand modèle de langage, grand modèle linguistique, grand modèle de langue, modèle massif de langage ou encore modèle de langage de grande taille (LLM, pour l'anglais large language model) est un modèle de langage possédant un grand nombre de paramètres (généralement de l'ordre du milliard de poids ou plus). Ce sont des réseaux de neurones profonds entraînés sur de grandes quantités de texte non étiqueté utilisant l'apprentissage auto-supervisé ou l'apprentissage semi-supervisé.
AdaBoostAdaBoost (ou adaptive boosting) est, en intelligence artificielle et en apprentissage automatique, un méta-algorithme de boosting introduit par Yoav Freund et Robert Schapire. Il peut être utilisé en association avec de nombreux autres types d'algorithmes d'apprentissage afin d'en améliorer les performances. Les sorties des autres algorithmes (appelés classifieurs faibles) sont combinées en une somme pondérée qui représente la sortie finale du classeur boosté.
Early stoppingIn machine learning, early stopping is a form of regularization used to avoid overfitting when training a learner with an iterative method, such as gradient descent. Such methods update the learner so as to make it better fit the training data with each iteration. Up to a point, this improves the learner's performance on data outside of the training set. Past that point, however, improving the learner's fit to the training data comes at the expense of increased generalization error.
Sonomètrethumb|Un sonomètre utilisé en extérieur Un sonomètre est un instrument destiné à mesurer le niveau de pression acoustique, une grandeur physique liée au volume sonore. Il s'utilise dans les études de pollution sonore et d'acoustique environnementale pour quantifier le bruit et les nuisances sonores, principalement les bruits industriels et de transports routier, ferroviaire et aérien. En acoustique architecturale et en sonorisation, il sert à évaluer la répartition des niveaux sonores dans les locaux.
Barre obliqueLa barre oblique « / », ou par anglicisme le slash, est un caractère typographique. Elle se distingue de la barre oblique inversée « \ ». Avec l'arobase et le tilde, la barre oblique / est l'un des symboles les plus utilisés sur Internet, puisque la double barre oblique est à la tête de l'URI, après l'indication du protocole utilisé (ainsi, avec le protocole HTTP, l’URI commencera par ). C'est aussi, pour la plupart des systèmes d'exploitation, le caractère qui distingue les différents dossiers d'un chemin.
Apprentissage ensemblisteIn statistics and machine learning, ensemble methods use multiple learning algorithms to obtain better predictive performance than could be obtained from any of the constituent learning algorithms alone. Unlike a statistical ensemble in statistical mechanics, which is usually infinite, a machine learning ensemble consists of only a concrete finite set of alternative models, but typically allows for much more flexible structure to exist among those alternatives.
Mesure signéeEn mathématiques et plus particulièrement en théorie de la mesure, une mesure signée est une extension de la notion de mesure dans le sens où les valeurs négatives sont autorisées, ce qui n'est pas le cas d'une mesure classique qui est, par définition, à valeurs positives. Une mesure signée est dite finie si elle ne prend que des valeurs réelles, c'est-à-dire, si elle ne prend jamais les valeurs ou . Pour clarifier, on utilisera le terme de « mesure positive », au lieu du simple « mesure », pour les mesures signées ne prenant jamais de valeurs strictement négatives.
Q-learningvignette|400x400px|Dans le Q-learning, l'agent exécute une action a en fonction de l'état s et d'une fonction Q. Il perçoit alors le nouvel état s' et une récompense r de l'environnement. Il met alors à jour la fonction Q. Le nouvel état s' devient alors l'état s, et l'apprentissage continue. En intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, le Q-learning est un algorithme d'apprentissage par renforcement. Il ne nécessite aucun modèle initial de l'environnement.
Mesure de RadonIn mathematics (specifically in measure theory), a Radon measure, named after Johann Radon, is a measure on the σ-algebra of Borel sets of a Hausdorff topological space X that is finite on all compact sets, outer regular on all Borel sets, and inner regular on open sets. These conditions guarantee that the measure is "compatible" with the topology of the space, and most measures used in mathematical analysis and in number theory are indeed Radon measures.
