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.
Types of artificial neural networksThere are many types of artificial neural networks (ANN). Artificial neural networks are computational models inspired by biological neural networks, and are used to approximate functions that are generally unknown. Particularly, they are inspired by the behaviour of neurons and the electrical signals they convey between input (such as from the eyes or nerve endings in the hand), processing, and output from the brain (such as reacting to light, touch, or heat). The way neurons semantically communicate is an area of ongoing research.
Réseau de neurones récurrentsUn réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.
Neural networkA neural network can refer to a neural circuit of biological neurons (sometimes also called a biological neural network), a network of artificial neurons or nodes in the case of an artificial neural network. Artificial neural networks are used for solving artificial intelligence (AI) problems; they model connections of biological neurons as weights between nodes. A positive weight reflects an excitatory connection, while negative values mean inhibitory connections. All inputs are modified by a weight and summed.
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.
Indice boursierUn indice boursier représente le taux de croissance, entre deux dates, de la juste valeur d'un portefeuille théorique d'actions cotées sur les marchés organisés appartenant à une liste d'entreprises sélectionnée par des choix raisonnés. Un indice boursier désigne, quasiment toujours depuis la fin du , un nombre dont le taux de croissance, entre deux dates, est celui de la juste valeur d'un portefeuille théorique d'actions cotées sur les marchés organisés appartenant à une liste d'entreprises sélectionnée par des choix raisonnés.
Single-stock futuresIn finance, a single-stock future (SSF) is a type of futures contract between two parties to exchange a specified number of stocks in a company for a price agreed today (the futures price or the strike price) with delivery occurring at a specified future date, the delivery date. The contracts can be later traded on a futures exchange. The party agreeing to take delivery of the underlying stock in the future, the "buyer" of the contract, is said to be "long", and the party agreeing to deliver the stock in the future, the "seller" of the contract, is said to be "short".
StockStock (also capital stock, or sometimes interchangeably, shares) consist of all the shares by which ownership of a corporation or company is divided. A single share of the stock means fractional ownership of the corporation in proportion to the total number of shares. This typically entitles the shareholder (stockholder) to that fraction of the company's earnings, proceeds from liquidation of assets (after discharge of all senior claims such as secured and unsecured debt), or voting power, often dividing these up in proportion to the amount of money each stockholder has invested.
Krachthumb|Cours de plusieurs bourses européennes en 2020 subissant le krach de mars 2020 avant une remontée progressive. Un krach est une baisse brutale des prix d'une classe d'actifs, comme un marché financier à la suite d'un afflux massif d'ordres de vente. Un krach intervient parfois après l'éclatement d'une bulle spéculative, comme le krach boursier de 2001-2002 après celui de la bulle Internet. L'histoire des bourses de valeurs est jalonnée de krachs.
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.
