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.
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.
Réacteur nucléaire hybride fusion fissionUn réacteur nucléaire hybride fusion fission est un concept de réacteur nucléaire qui utilise une combinaison de processus de fusion et de fission nucléaires. Dans un tel réacteur, des neutrons rapides à haute énergie provenant d'un réacteur à fusion déclenchent la fission de combustibles de manière sous-critique. Les réactions de fission ne seraient donc pas en chaîne auto-entretenue.
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.
Learning rateIn machine learning and statistics, the learning rate is a tuning parameter in an optimization algorithm that determines the step size at each iteration while moving toward a minimum of a loss function. Since it influences to what extent newly acquired information overrides old information, it metaphorically represents the speed at which a machine learning model "learns". In the adaptive control literature, the learning rate is commonly referred to as gain. In setting a learning rate, there is a trade-off between the rate of convergence and overshooting.
État plasmathumb|upright|Le soleil est une boule de plasma. thumb|Lampe à plasma.|168x168px thumb|upright|Les flammes de haute température sont des plasmas. L'état plasma est un état de la matière, tout comme l'état solide, l'état liquide ou l'état gazeux, bien qu'il n'y ait pas de transition brusque pour passer d'un de ces états au plasma ou réciproquement. Il est visible sur Terre, à l'état naturel, le plus souvent à des températures élevées favorables aux ionisations, signifiant l’arrachement d'électrons aux atomes.
Reversed field pinchA reversed-field pinch (RFP) is a device used to produce and contain near-thermonuclear plasmas. It is a toroidal pinch which uses a unique magnetic field configuration as a scheme to magnetically confine a plasma, primarily to study magnetic confinement fusion. Its magnetic geometry is somewhat different from that of the more common tokamak. As one moves out radially, the portion of the magnetic field pointing toroidally reverses its direction, giving rise to the term reversed field.
Focalisateur de plasma denseUn focalisateur de plasma dense (en anglais dense plasma focus, abrégé DPF), est un appareil qui, par accélération et compression électromagnétiques, donne naissance à un cordon de plasma à vie courte qui produit, grâce aux températures et densités très élevées qu'il atteint, une abondance de rayonnements multiples. Sa conception, qui date du début des années 1960, est due à la fois à l'Américain J.W. Mather et au Russe N.V. Filippov, qui l'ont inventé parallèlement et indépendamment l'un de l'autre.
Fusion nucléairevignette|Le Soleil est une étoile de la séquence principale, dont l'énergie provient de la fusion nucléaire de noyaux d'hydrogène en hélium. En son cœur, le Soleil fusionne de tonnes d'hydrogène chaque seconde. La fusion nucléaire (ou thermonucléaire) est une réaction nucléaire dans laquelle deux noyaux atomiques s’assemblent pour former un noyau plus lourd. Cette réaction est à l’œuvre de manière naturelle dans le Soleil et la plupart des étoiles de l'Univers, dans lesquelles sont créés tous les éléments chimiques autres que l'hydrogène et la majeure partie de l'hélium.
Big dataLe big data ( « grosses données » en anglais), les mégadonnées ou les données massives, désigne les ressources d’informations dont les caractéristiques en termes de volume, de vélocité et de variété imposent l’utilisation de technologies et de méthodes analytiques particulières pour créer de la valeur, et qui dépassent en général les capacités d'une seule et unique machine et nécessitent des traitements parallélisés. L’explosion quantitative (et souvent redondante) des données numériques permet une nouvelle approche pour analyser le monde.
