Dilemme biais-varianceEn statistique et en apprentissage automatique, le dilemme (ou compromis) biais–variance est le problème de minimiser simultanément deux sources d'erreurs qui empêchent les algorithmes d'apprentissage supervisé de généraliser au-delà de leur échantillon d'apprentissage : Le biais est l'erreur provenant d’hypothèses erronées dans l'algorithme d'apprentissage. Un biais élevé peut être lié à un algorithme qui manque de relations pertinentes entre les données en entrée et les sorties prévues (sous-apprentissage).
Biréfringencedroite|vignette|400px|Le texte apparait en double après avoir traversé le cristal de calcite. C'est la double réfraction, un phénomène caractéristique des milieux biréfringents. La biréfringence est la propriété physique d'un matériau dans lequel la lumière se propage de façon anisotrope. Dans un milieu biréfringent, l'indice de réfraction n'est pas unique, il dépend de la direction de polarisation de l'onde lumineuse. Un effet spectaculaire de la biréfringence est la double réfraction par laquelle un rayon lumineux pénétrant dans le cristal est divisé en deux.
Algorithme d'apprentissage incrémentalEn informatique, un algorithme d'apprentissage incrémental ou incrémentiel est un algorithme d'apprentissage qui a la particularité d'être online, c'est-à-dire qui apprend à partir de données reçues au fur et à mesure du temps. À chaque incrément il reçoit des données d'entrées et un résultat, l'algorithme calcule alors une amélioration du calcul fait pour prédire le résultat à partir des données d'entrées.
Équation de SchrödingerL'équation de Schrödinger, conçue par le physicien autrichien Erwin Schrödinger en 1925, est une équation fondamentale en mécanique quantique. Elle décrit l'évolution dans le temps d'une particule massive non relativiste, et remplit ainsi le même rôle que la relation fondamentale de la dynamique en mécanique classique. Au début du , il était devenu clair que la lumière présentait une dualité onde-corpuscule, c'est-à-dire qu'elle pouvait se manifester, selon les circonstances, soit comme une particule, le photon, soit comme une onde électromagnétique.
Apprentissage actifL’apprentissage actif est un modèle d’apprentissage semi-supervisé où un oracle intervient au cours du processus. Plus précisément, contrairement au cadre classique où les données sont connues et imposées, en apprentissage actif, c'est l'algorithme d'apprentissage qui demande des informations pour des données précises. Cette technique repose sur l'hypothèse que l’acquisition de données non étiquetées est beaucoup moins coûteuse que celle de données étiquetées.
Modèle de donnéesEn informatique, un modèle de données est un modèle qui décrit la manière dont sont représentées les données dans une organisation métier, un système d'information ou une base de données. Le terme modèle de données peut avoir deux significations : Un modèle de données théorique, c'est-à-dire une description formelle ou un modèle mathématique. Voir aussi modèle de base de données Un modèle de données instance, c'est-à-dire qui applique un modèle de données théorique (modélisation des données) pour créer un modèle de données instance.
Lois de Snell-Descartesvignette|upright=1.5|Les bulles de gaz dissous ou de vapeur d'eau, bien qu'elles soient transparentes, peuvent être visibles grâce aux reflets sur leur surface (réfraction et réflexion observant les lois de Snell-Descartes). Les lois de Snell-Descartes décrivent le comportement de la lumière à l'interface de deux milieux. Ces lois sont au nombre de quatre, deux pour la réflexion et deux pour la réfraction. Avec la propagation rectiligne de la lumière dans les milieux homogènes et isotropes, ces lois sont à la base de l'optique géométrique.
21st century skills21st century skills comprise skills, abilities, and learning dispositions that have been identified as being required for success in 21st century society and workplaces by educators, business leaders, academics, and governmental agencies. This is part of a growing international movement focusing on the skills required for students to master in preparation for success in a rapidly changing, digital society. Many of these skills are also associated with deeper learning, which is based on mastering skills such as analytic reasoning, complex problem solving, and teamwork.
Diffusion élastiqueUne diffusion élastique (ou collision élastique) est une interaction, entre deux corps ou plus, au cours de laquelle l'énergie cinétique totale est conservée, mais à la suite de laquelle les directions de propagation sont modifiées. Ce changement de direction, dû aux forces d'interaction, est ce qui constitue la diffusion. Ce type de diffusion est qualifié d'élastique par opposition aux collisions inélastiques au cours desquelles l'énergie cinétique n'est pas conservée.
Section efficaceEn physique nucléaire ou en physique des particules, la section efficace est une grandeur physique reliée à la probabilité d'interaction d'une particule pour une réaction donnée. La section efficace étant homogène à une surface, l'unité de section efficace du Système international est le mètre carré. En pratique on utilise souvent le barn, de symbole b : = = , soit la surface d'un carré de dix femtomètres de côté (du même ordre de grandeur que le diamètre d'un noyau atomique).
