Covariance functionIn probability theory and statistics, the covariance function describes how much two random variables change together (their covariance) with varying spatial or temporal separation. For a random field or stochastic process Z(x) on a domain D, a covariance function C(x, y) gives the covariance of the values of the random field at the two locations x and y: The same C(x, y) is called the autocovariance function in two instances: in time series (to denote exactly the same concept except that x and y refer to locations in time rather than in space), and in multivariate random fields (to refer to the covariance of a variable with itself, as opposed to the cross covariance between two different variables at different locations, Cov(Z(x1), Y(x2))).
Apprentissage par renforcementEn intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, l'apprentissage par renforcement consiste, pour un agent autonome ( robot, agent conversationnel, personnage dans un jeu vidéo), à apprendre les actions à prendre, à partir d'expériences, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du temps. L'agent est plongé au sein d'un environnement et prend ses décisions en fonction de son état courant. En retour, l'environnement procure à l'agent une récompense, qui peut être positive ou négative.
Estimation (gestion de projet)En gestion de projet, l'estimation a trois significations : Opération: Action de prédire une grandeur telle qu'une caractéristique physique, une performance ou le coût et la durée d'une tâche d'un projet, tâche qui peut consister en l'acquisition d'un produit. Elle s'effectue à partir de données de référence d'éléments similaires connus et de données descriptives de l'élément à estimer. Cette opération va d'abord conduire à des caractéristiques comme la taille, la vitesse ou la puissance, qui seront ensuite utilisées pour estimer les coûts et délais.
