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.
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.
Tourisme de mémoirevignette|Les sites du mémorial et du village martyr d'Oradour-sur-Glane en Haute-Vienne, est un exemple de sites du tourisme de mémoire. Le tourisme de mémoire, aussi appelé tourisme mémoriel, est une forme de tourisme qui consiste à mettre en avant le patrimoine historique d'un lieu, en particulier quand le site en question a été marqué par un évènement ponctuel, marquant en ce qu'il peut être fondateur ou potentiellement douloureux. Ce peut être une bataille, un acte politique, un massacre ou une catastrophe.
Conservation and restoration of cultural propertyThe conservation and restoration of cultural property focuses on protection and care of cultural property (tangible cultural heritage), including artworks, architecture, archaeology, and museum collections. Conservation activities include preventive conservation, examination, documentation, research, treatment, and education. This field is closely allied with conservation science, curators and registrars.
Traitement automatique du langage naturelLe traitement automatique du langage naturel (TALN), en anglais natural language processing ou NLP, est un domaine multidisciplinaire impliquant la linguistique, l'informatique et l'intelligence artificielle, qui vise à créer des outils de traitement du langage naturel pour diverses applications. Il ne doit pas être confondu avec la linguistique informatique, qui vise à comprendre les langues au moyen d'outils informatiques.
HistoireL’histoire est à la fois l'étude et l'écriture des faits et des événements passés quelles que soient leur variété et leurs complexités. Ce mot est souvent écrit avec la première lettre en majuscule. L'histoire est également une science humaine et sociale. On désigne aussi couramment sous le terme dhistoire (par synecdoque) le passé lui-même, comme dans les leçons de l'histoire. L'histoire est un récit écrit par lequel les êtres humains, et plus particulièrement les historiens, s'efforcent de faire connaître les temps révolus.
Exploration de donnéesL’exploration de données, connue aussi sous l'expression de fouille de données, forage de données, prospection de données, data mining, ou encore extraction de connaissances à partir de données, a pour objet l’extraction d'un savoir ou d'une connaissance à partir de grandes quantités de données, par des méthodes automatiques ou semi-automatiques.
Concept miningConcept mining is an activity that results in the extraction of concepts from artifacts. Solutions to the task typically involve aspects of artificial intelligence and statistics, such as data mining and text mining. Because artifacts are typically a loosely structured sequence of words and other symbols (rather than concepts), the problem is nontrivial, but it can provide powerful insights into the meaning, provenance and similarity of documents.
Q-learningvignette|400x400px|Dans le Q-learning, l'agent exécute une action a en fonction de l'état s et d'une fonction Q. Il perçoit alors le nouvel état s' et une récompense r de l'environnement. Il met alors à jour la fonction Q. Le nouvel état s' devient alors l'état s, et l'apprentissage continue. En intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, le Q-learning est un algorithme d'apprentissage par renforcement. Il ne nécessite aucun modèle initial de l'environnement.
Critique textuelleLa critique textuelle est une science, à l’intersection de l’histoire, de la philologie, de la critique littéraire et de la littérature, qui étudie la rédaction et les circonstances de rédaction, ainsi que la tradition de textes anciens jusqu’à nous. Discipline des , elle se distingue de la (étude critique d'un texte dans le but de connaître les différentes sources ayant permis à l'auteur de la composer ou, selon une définition plus extensive, examen de sources telles que des textes, des documents iconographiques ou épigraphiques).
