Classement automatiquevignette|La fonction 1-x^2-2exp(-100x^2) (rouge) et les valeurs déplacées par un bruit de 0,1*N(0,1). Le classement automatique ou classification supervisée est la catégorisation algorithmique d'objets. Elle consiste à attribuer une classe ou catégorie à chaque objet (ou individu) à classer, en se fondant sur des données statistiques. Elle fait couramment appel à l'apprentissage automatique et est largement utilisée en reconnaissance de formes. En français, le classement fait référence à l'action de classer donc de « ranger dans une classe ».
Grille informatiqueUne grille informatique (en anglais, grid) est une infrastructure virtuelle constituée d'un ensemble de ressources informatiques potentiellement partagées, distribuées, hétérogènes, délocalisées et autonomes. Une grille est en effet une infrastructure, c'est-à-dire des équipements techniques d'ordres matériel et logiciel. Cette infrastructure est qualifiée de virtuelle car les relations entre les entités qui la composent n'existent pas sur le plan matériel mais d'un point de vue logique.
Binary classificationBinary classification is the task of classifying the elements of a set into two groups (each called class) on the basis of a classification rule. Typical binary classification problems include: Medical testing to determine if a patient has certain disease or not; Quality control in industry, deciding whether a specification has been met; In information retrieval, deciding whether a page should be in the result set of a search or not. Binary classification is dichotomization applied to a practical situation.
3D XPointthumb|Schéma de principe de la mémoire 3D XPoint thumb|Intel Optane carte mère M.2 3D XPoint (prononcé en anglais « 3D CrossPoint ») est une technologie de mémoire non volatile annoncée par Intel et Micron en et abandonnée en 2022. La vitesse de fonctionnement et la longévité d'écriture étaient censées être chacune mille fois meilleures que celles de la mémoire flash. Alors que la mémoire NAND utilise les charges électriques et les blocs mémoires pour stocker des données, la mémoire 3D XPoint utilise la résistance électrique et les bits de données, qui peuvent être écrits et lus individuellement.
Non uniform memory accessEn informatique, un système NUMA (pour non uniform memory access ou non uniform memory architecture, signifiant respectivement accès mémoire non uniforme et architecture mémoire non uniforme) est un système multiprocesseur dans lequel les zones mémoire sont séparées et placées en différents endroits (et sur différents bus). Vis-à-vis de chaque processeur, les temps d'accès diffèrent donc suivant la zone mémoire accédée.
Floating-gate MOSFETThe floating-gate MOSFET (FGMOS), also known as a floating-gate MOS transistor or floating-gate transistor, is a type of metal–oxide–semiconductor field-effect transistor (MOSFET) where the gate is electrically isolated, creating a floating node in direct current, and a number of secondary gates or inputs are deposited above the floating gate (FG) and are electrically isolated from it. These inputs are only capacitively connected to the FG.
ComputingComputing is any goal-oriented activity requiring, benefiting from, or creating computing machinery. It includes the study and experimentation of algorithmic processes, and development of both hardware and software. Computing has scientific, engineering, mathematical, technological and social aspects. Major computing disciplines include computer engineering, computer science, cybersecurity, data science, information systems, information technology, digital art and software engineering.
Memory consolidationMemory consolidation is a category of processes that stabilize a memory trace after its initial acquisition. A memory trace is a change in the nervous system caused by memorizing something. Consolidation is distinguished into two specific processes. The first, synaptic consolidation, which is thought to correspond to late-phase long-term potentiation, occurs on a small scale in the synaptic connections and neural circuits within the first few hours after learning.
Algorithme du gradient stochastiqueL'algorithme du gradient stochastique est une méthode de descente de gradient (itérative) utilisée pour la minimisation d'une fonction objectif qui est écrite comme une somme de fonctions différentiables. À la fois l'estimation statistique et l'apprentissage automatique s'intéressent au problème de la minimisation d'une fonction objectif qui a la forme d'une somme : où le paramètre qui minimise doit être estimé. Chacune des fonctions est généralement associée avec la -ème observation de l'ensemble des données (utilisées pour l'apprentissage).
Redresseur (réseaux neuronaux)vignette|Graphique de la fonction Unité Linéaire Rectifiée En mathématiques, la fonction Unité Linéaire Rectifiée (ou ReLU pour Rectified Linear Unit) est définie par : pour tout réel Elle est fréquemment utilisée comme fonction d'activation dans le contexte du réseau de neurones artificiels pour sa simplicité de calcul, en particulier de sa dérivée. Un désavantage de la fonction ReLU est que sa dérivée devient nulle lorsque l'entrée est négative ce qui peut empêcher la rétropropagation du gradient.
