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.
Documentthumb|right|Exemple de document papier. Un document renvoie à un ensemble formé par un support et une information (le contenu), celle-ci enregistrée de manière persistante. Il a une valeur explicative, descriptive ou de preuve. Vecteur matériel de la pensée humaine, il joue un rôle essentiel dans la plupart des sociétés contemporaines, tant pour le fonctionnement de leurs administrations que dans l'élaboration de leurs savoirs.
Document numériquevignette|Choix des documents numériques à créer proposés par OpenOffice.org. vignette|Interface ligne de commande (Deluge). Un document numérique est une forme de représentation de l'information consultable à l'écran d'un appareil électronique. L’affichage de ce type de document peut être apparenté soit au « document » même, ou soit à l’interface logicielle. Suivant l'intervention d'applications informatiques dans une partie de son contenu (bases de données, POO), les changements dans l'organisation logique de ses données peuvent être apportés.
Pellicule photographiqueLes pellicules utilisées par le cinéma et la photo sont assez proches ; cet article ne traite toutefois que de celles destinées à réaliser des photographies.Pour les pellicules utilisées par le cinéma, voir film (cinéma) et film (métrage) Une pellicule photographique (ou film) est un support souple recouvert d'une émulsion contenant des composés sensibles à la lumière, généralement à base d'halogénures d'argent. Leur configuration (taille et forme des cristaux notamment) détermine les caractéristiques du film comme la sensibilité et la définition.
Rule-based machine learningRule-based machine learning (RBML) is a term in computer science intended to encompass any machine learning method that identifies, learns, or evolves 'rules' to store, manipulate or apply. The defining characteristic of a rule-based machine learner is the identification and utilization of a set of relational rules that collectively represent the knowledge captured by the system. This is in contrast to other machine learners that commonly identify a singular model that can be universally applied to any instance in order to make a prediction.
Classification en classes multiplesIn machine learning and statistical classification, multiclass classification or multinomial classification is the problem of classifying instances into one of three or more classes (classifying instances into one of two classes is called binary classification). While many classification algorithms (notably multinomial logistic regression) naturally permit the use of more than two classes, some are by nature binary algorithms; these can, however, be turned into multinomial classifiers by a variety of strategies.
Écran d'ordinateurthumb|Un écran cathodique format 4/3. thumb|Un écran à cristaux liquides format 16/10. thumb|Un écran incurvé format 21/9. Un écran d'ordinateur est un périphérique de sortie vidéo d'ordinateur. Il affiche les images générées par la carte graphique de l'ordinateur. Grâce au taux de rafraîchissement d'écran élevé, il permet de donner l’impression de mouvement. Il permet donc de travailler agréablement, de visionner de la vidéo, des films, de jouer à des jeux vidéo, de saisir des textes, etc.
Probabilistic classificationIn machine learning, a probabilistic classifier is a classifier that is able to predict, given an observation of an input, a probability distribution over a set of classes, rather than only outputting the most likely class that the observation should belong to. Probabilistic classifiers provide classification that can be useful in its own right or when combining classifiers into ensembles. Formally, an "ordinary" classifier is some rule, or function, that assigns to a sample x a class label ŷ: The samples come from some set X (e.
LCD televisionLiquid-crystal-display televisions (LCD TVs) are television sets that use liquid-crystal displays to produce images. They are by far the most widely produced and sold television display type. LCD TVs are thin and light, but have some disadvantages compared to other display types such as high power consumption, poorer contrast ratio, and inferior color gamut. LCD TVs rose in popularity in the early years of the 21st century, surpassing sales of cathode ray tube televisions worldwide in 2007.
Automated machine learningAutomated machine learning (AutoML) is the process of automating the tasks of applying machine learning to real-world problems. AutoML potentially includes every stage from beginning with a raw dataset to building a machine learning model ready for deployment. AutoML was proposed as an artificial intelligence-based solution to the growing challenge of applying machine learning. The high degree of automation in AutoML aims to allow non-experts to make use of machine learning models and techniques without requiring them to become experts in machine learning.
