Feature (machine learning)In machine learning and pattern recognition, a feature is an individual measurable property or characteristic of a phenomenon. Choosing informative, discriminating and independent features is a crucial element of effective algorithms in pattern recognition, classification and regression. Features are usually numeric, but structural features such as strings and graphs are used in syntactic pattern recognition. The concept of "feature" is related to that of explanatory variable used in statistical techniques such as linear regression.
Environmental noiseEnvironmental noise is an accumulation of noise pollution that occurs outside. This noise can be caused by transport, industrial, and recreational activities. Noise is frequently described as 'unwanted sound'. Within this context, environmental noise is generally present in some form in all areas of human, animal, or environmental activity. The effects in humans of exposure to environmental noise may vary from emotional to physiological and psychological. Noise at low levels is not necessarily harmful.
Bruitvignette|Mesure du niveau de bruit à proximité d'une route à l'aide d'un sonomètre. Le bruit est un son jugé indésirable. Les sons qui ne se comprennent pas comme de la parole ou de la musique s'assimilent souvent au bruit, même si leur perception n'est pas désagréable, comme le montre l'expression bruit ambiant. Du point de vue de l'environnement, les sons indésirables sont une nuisance, souvent à l'origine de litiges. Ceux qui s'en plaignent les assimilent à une pollution.
Santé-environnementthumb|350px|Un des défis de la santé environnementale est de mieux comprendre les relations systémiques et les effets synergiques et potentialisateurs des milliers de polluants présents dans l'environnement, entre eux et sur les différents organes.Certains effets sont différés (le cancer par exemple), ou sont possibles à de très faibles doses (perturbation endocrinienne), ou sont liés à des prédispositions génétiques.
Pollution sonorethumb|Selon G. Dutilleux (2012), (ici, à titre d'exemple : vue de la circulation automobile urbaine à Bangkok, source majeure de nuisances sonores. thumb|L'échangeur de Daussoulx en Belgique ; autre exemple de source de nuisances sonores. La notion de pollution sonore regroupe généralement des nuisances sonores, et des pollutions induites par le son devenu dans certaines circonstances un « altéragène physique » pour l'être humain ou les écosystèmes.
Vision par ordinateurLa vision par ordinateur est un domaine scientifique et une branche de l’intelligence artificielle qui traite de la façon dont les ordinateurs peuvent acquérir une compréhension de haut niveau à partir d's ou de vidéos numériques. Du point de vue de l'ingénierie, il cherche à comprendre et à automatiser les tâches que le système visuel humain peut effectuer. Les tâches de vision par ordinateur comprennent des procédés pour acquérir, traiter, et « comprendre » des images numériques, et extraire des données afin de produire des informations numériques ou symboliques, par ex.
Reconnaissance gestuelleGesture recognition is a topic in computer science and language technology with the goal of interpreting human gestures via mathematical algorithms. It is a subdiscipline of computer vision. Gestures can originate from any bodily motion or state, but commonly originate from the face or hand. Focuses in the field include emotion recognition from face and hand gesture recognition since they are all expressions. Users can make simple gestures to control or interact with devices without physically touching them.
Adversarial machine learningAdversarial machine learning is the study of the attacks on machine learning algorithms, and of the defenses against such attacks. A survey from May 2020 exposes the fact that practitioners report a dire need for better protecting machine learning systems in industrial applications. To understand, note that most machine learning techniques are mostly designed to work on specific problem sets, under the assumption that the training and test data are generated from the same statistical distribution (IID).
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.
Contrôle du bruitalt=|vignette| Sonomètre Le contrôle du bruit, sa gestion ou atténuation, sont les efforts déployés, en tout domaine, pour diminuer la pollution sonore et limiter l'impact du bruit, tant à l'extérieur qu'à l'intérieur des bâtiments et autres structures habitées. Parmi les principaux domaines concernés par le contrôle, d'atténuation ou de réduction du bruit figurent : le contrôle du bruit des transports (trafic routier, ferroviaire, aérien, des navires dans les ports, etc), la conception architecturale et l'urbanisme (via notamment des codes de zonage) ou encore le contrôle du bruit au travail.
