Réseau de neurones artificielsUn réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.
Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Software development processIn software engineering, a software development process is a process of planning and managing software development. It typically involves dividing software development work into smaller, parallel, or sequential steps or sub-processes to improve design and/or product management. It is also known as a software development life cycle (SDLC). The methodology may include the pre-definition of specific deliverables and artifacts that are created and completed by a project team to develop or maintain an application.
Apprentissage automatiqueL'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
Processus unifiéLe processus unifié (PU), ou « unified process (UP) » en anglais, ou « Unified Software Development Process (USDP) » est une famille de méthodes de développement de logiciels orientés objets. Elle se caractérise par une démarche itérative et incrémentale, pilotée par les cas d'utilisation, et centrée sur l'architecture et les modèles UML. Elle définit un processus intégrant toutes les activités de conception et de réalisation au sein de cycles de développement composés d'une phase de création, d'une phase d'élaboration, d'une phase de construction et d'une phase de transition, comprenant chacune plusieurs itérations.
Rational unified processThe rational unified process (RUP) is an iterative software development process framework created by the Rational Software Corporation, a division of IBM since 2003. RUP is not a single concrete prescriptive process, but rather an adaptable process framework, intended to be tailored by the development organizations and software project teams that will select the elements of the process that are appropriate for their needs. RUP is a specific implementation of the Unified Process.
Structure de décomposition du produitLa structure de décomposition du produit (SDP), ou organigramme technique de produit (OTP), ou encore product breakdown structure (PBS) (en anglais) est en gestion de projet la décomposition hiérarchique des produits à réaliser lors d'un projet. Cette décomposition fournit une liste exhaustive et hiérarchisée (sous forme d’organigramme en arbre) du produit final et des produits intermédiaires qui le composent. Cet outil est utilisé pour la technique de planification de projets basée sur les produits (ou livrables).
Organigramme des tâches du projetUn organigramme des tâches du projet (OTP) ou structure de découpage du projet (SDP), ou encore work breakdown structure (WBS) (en anglais), est une décomposition hiérarchique des travaux nécessaires pour réaliser les objectifs d'un projet. Elle a pour but d’aider à organiser le projet, en définissant la totalité de son contenu et en servant de référence pour planifier les activités et établir le budget prévisionnel. Elle est également utilisée pour guider la gestion des risques, ou identifier les acquisitions nécessaires.
Système de classeursUn système de classeurs (Learning Classifier System ou LCS en anglais) est un système d'apprentissage automatique utilisant l'apprentissage par renforcement et les algorithmes génétiques. Ils ont été introduits par Holland en 1977 et développé par Goldberg en 1989 Un système de classeurs (aussi appelé classifiers) est composé d'une base de règles, appelée classeur, associés à un poids. Chaque règle est composée d'une partie condition et d'une partie action. Le classeur commence par être initialisé (aléatoirement ou non).
Deeplearning4jEclipse Deeplearning4j is a programming library written in Java for the Java virtual machine (JVM). It is a framework with wide support for deep learning algorithms. Deeplearning4j includes implementations of the restricted Boltzmann machine, deep belief net, deep autoencoder, stacked denoising autoencoder and recursive neural tensor network, word2vec, doc2vec, and GloVe. These algorithms all include distributed parallel versions that integrate with Apache Hadoop and Spark.
