Apprentissage superviséL'apprentissage supervisé (supervised learning en anglais) est une tâche d'apprentissage automatique consistant à apprendre une fonction de prédiction à partir d'exemples annotés, au contraire de l'apprentissage non supervisé. On distingue les problèmes de régression des problèmes de classement. Ainsi, on considère que les problèmes de prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification.
Apprentissage par renforcement profondL'apprentissage par renforcement profond (en anglais : deep reinforcement learning ou deep RL) est un sous-domaine de l'apprentissage automatique (en anglais : machine learning) qui combine l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage profond (en anglais : deep learning). L'apprentissage par renforcement considère le problème d'un agent informatique (par exemple, un robot, un agent conversationnel, un personnage dans un jeu vidéo, etc.) qui apprend à prendre des décisions par essais et erreurs.
Racisme environnementalvignette| Des personnes protestent contre la crise de l'eau à Flint, dans le Michigan, qui affecte de manière disproportionnée les personnes de couleur et les communautés à faible revenu. Le racisme environnemental est un concept du mouvement pour la justice environnementale, qui s'est développé aux États-Unis et à l'étranger dans les années 1970 et 1980. Le terme est utilisé pour décrire l'injustice environnementale qui se produit dans un contexte racialisé, tant dans la pratique que dans la politique.
Justice environnementaleLe concept de justice environnementale applique les théories de la justice au champ de l'environnement et de l'écologie. Il découle de la prise en compte de l'environnement et des services écosystémiques qu'il permet comme du « bien commun. » La justice environnementale peut aussi concerner les effets du dérèglement climatique ; dans ce contexte on parle parfois d'injustice et/ou de « justice climatique ».
Specialization (pre)orderIn the branch of mathematics known as topology, the specialization (or canonical) preorder is a natural preorder on the set of the points of a topological space. For most spaces that are considered in practice, namely for all those that satisfy the T0 separation axiom, this preorder is even a partial order (called the specialization order). On the other hand, for T1 spaces the order becomes trivial and is of little interest. The specialization order is often considered in applications in computer science, where T0 spaces occur in denotational semantics.
Intelligence collectiveL'intelligence collective ou de groupe se manifeste par le fait qu'une équipe d'agents coopérants peut résoudre des problèmes plus efficacement que lorsque ces agents travaillent isolément . Le concept d’intelligence collective a été mobilisé pour aborder des collectifs d'agents très divers : des insectes vivant en colonies, des équipes d'humains, des robots collaboratifs, bien que dans ce dernier cas il conviendrait plutôt de parler d'intelligence distribuée. Pour Pierre Lévy, il s'agit d'une .
Trois lois de la robotiquevignette|upright=1|Réplique de Robby le robot du film Planète interdite, un robot de fiction régi lui aussi par les Trois lois de la robotique. Les Trois lois de la robotique, formulées en 1942 par les écrivains de science-fiction Isaac Asimov et John W. Campbell, sont des règles auxquelles tous les robots positroniques qui apparaissent dans leurs romans doivent obéir.
Apprentissage de représentationsEn apprentissage automatique, l'apprentissage des caractéristiques ou apprentissage des représentations est un ensemble de techniques qui permet à un système de découvrir automatiquement les représentations nécessaires à la détection ou à la classification des caractéristiques à partir de données brutes. Cela remplace l'ingénierie manuelle des fonctionnalités et permet à une machine d'apprendre les fonctionnalités et de les utiliser pour effectuer une tâche spécifique.
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.
SonorisationLa sonorisation (souvent évoquée sous sa forme abrégée sono) consiste en la diffusion d’un son dans un espace important grâce à des moyens électroacoustiques. Les domaines typiques d’utilisation sont la sonorisation de spectacle vivant (concert ou théâtre), le disc jockey (diffusion de musiques déjà enregistrées), ou le Public Address (diffusion de musiques d’ambiance et/ou d’annonces).
