Parcours de grapheEn théorie des graphes, un parcours de graphe est un algorithme consistant à explorer les sommets d'un graphe de proche en proche à partir d'un sommet initial. Un cas particulier important est le parcours d'arbre. Le mot parcours est également utilisé dans un sens différent, comme synonyme de chemin (un parcours fermé étant un circuit). Il existe de nombreux algorithmes de parcours. Les plus couramment décrits sont le parcours en profondeur et le parcours en largeur.
Classifieur linéaireEn apprentissage automatique, les classifieurs linéaires sont une famille d'algorithmes de classement statistique. Le rôle d'un classifieur est de classer dans des groupes (des classes) les échantillons qui ont des propriétés similaires, mesurées sur des observations. Un classifieur linéaire est un type particulier de classifieur, qui calcule la décision par combinaison linéaire des échantillons. « Classifieur linéaire » est une traduction de l'anglais linear classifier.
Problème du voyageur de commercevignette|Le problème de voyageur de commerce : calculer un plus court circuit qui passe une et une seule fois par toutes les villes (ici 15 villes). En informatique, le problème du voyageur de commerce, ou problème du commis voyageur, est un problème d'optimisation qui consiste à déterminer, étant donné un ensemble de villes, le plus court circuit passant par chaque ville une seule fois. C'est un problème algorithmique célèbre, qui a donné lieu à de nombreuses recherches et qui est souvent utilisé comme introduction à l'algorithmique ou à la théorie de la complexité.
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.
Bootstrap aggregatingLe bootstrap aggregating, également appelé bagging (de bootstrap aggregating), est un meta-algorithme d'apprentissage ensembliste conçu pour améliorer la stabilité et la précision des algorithmes d'apprentissage automatique. Il réduit la variance et permet d'éviter le surapprentissage. Bien qu'il soit généralement appliqué aux méthodes d'arbres de décision, il peut être utilisé avec n'importe quel type de méthode. Le bootstrap aggregating est un cas particulier de l'approche d'apprentissage ensembliste.
BoostingLe boosting est un domaine de l'apprentissage automatique (branche de l'intelligence artificielle). C'est un principe qui regroupe de nombreux algorithmes qui s'appuient sur des ensembles de classifieurs binaires : le boosting optimise leurs performances. Le principe est issu de la combinaison de classifieurs (appelés également hypothèses). Par itérations successives, la connaissance d'un classifieur faible - weak classifier - est ajoutée au classifieur final - strong classifier.
Planification stratégiqueLa planification stratégique est le processus de développement de stratégies afin d'atteindre un objectif fixé. Pour Peter Drucker, la planification stratégique (strategic planning) est le processus continu de réalisation des décisions entrepreneuriales (comportant une prise de risque) et en fonction de la plus grande connaissance de leur évolution future, l'organisation systématique des efforts nécessaires pour mettre en place ces décisions et mesurer le résultat de ces décisions par rapport aux prévisions grâce à un retour d'expérience organisé et systématique.
StratégieD'après le TLFi, la stratégie est un . Son but est d'atteindre le ou les objectifs fixés par la politique (l'idée générale) en utilisant au mieux les moyens à disposition. Initiée par l'art militaire, la stratégie se décline dans de nombreux domaines d'affrontement ou de compétition tels que les entreprises en management et en marketing,la psychologie (notamment la manipulation mentale ou la séduction), l’économie, la diplomatie, l'écologie, les jeux de stratégie comme les échecs, le jeu de go ou le poker Elle se distingue de la tactique, en ce sens qu'elle concerne des objectifs à moyen ou à long terme tels que la victoire d'une guerre ou une politique diplomatique particulière, alors que la tactique concerne des objectifs à court terme tels que la victoire dans une bataille.
Planification de mouvementLa planification de mouvement (en anglais motion planning) est un ensemble de techniques mathématiques et informatiques permettant de calculer des trajectoires pour un système cinématique, avec pour contrainte l'absence de collision. Il existe deux principales catégories de méthodes pour la planification de mouvement : La première est composée de méthodes dites déterministes, appelées ainsi car elles permettent de retrouver le même chemin à chaque exécution, sous réserve d'avoir des conditions initiales équivalentes.
Problème de plus court cheminvignette|Exemple d'un plus court chemin du sommet A au sommet F : (A, C, E, D, F). En théorie des graphes, le 'problème de plus court chemin' est le problème algorithmique qui consiste à trouver un chemin d'un sommet à un autre de façon que la somme des poids des arcs de ce chemin soit minimale. Il existe de nombreuses variantes de ce problème suivant que le graphe est fini, orienté ou non, que chaque arc ou arête possède ou non une valeur qui peut être un poids ou une longueur.
