Meta-learning (computer science)Meta learning is a subfield of machine learning where automatic learning algorithms are applied to metadata about machine learning experiments. As of 2017, the term had not found a standard interpretation, however the main goal is to use such metadata to understand how automatic learning can become flexible in solving learning problems, hence to improve the performance of existing learning algorithms or to learn (induce) the learning algorithm itself, hence the alternative term learning to learn.
Imagerie spatialethumb|Première image de la Terre prise par un satellite en orbite. Elle montre une zone éclairée par le Soleil dans l'océan Pacifique et la couverture nuageuse. L'image a été faite alors que le satellite Explorer 6 se trouvait à environ d'altitude, le . thumb|La région des Grands lacs vus depuis l'ISS en 2013 par l'astronaute canadien Chris Hadfield. L'imagerie spatiale est une technique d'observation à distance qui repose sur la prise d'images dans le domaine optique (lumière visible, infrarouge et ultraviolet) depuis l'espace par des équipements installés à bord de satellites artificiels.
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.
Œil humainvignette|Un œil humain. vignette|Anatomie externe de l'œil humain. vignette|Coupe d'un œil humain. vignette|upright=2|Schéma anatomique de l'œil humain. Lœil humain' est l'organe de la vision de l'être humain ; il lui permet de capter la lumière, pour ensuite l'analyser et interagir avec son environnement. L'œil humain permet de distinguer les formes et les couleurs. La science qui étudie l'œil s'appelle l'ophtalmologie.
Apprentissage ensemblisteIn statistics and machine learning, ensemble methods use multiple learning algorithms to obtain better predictive performance than could be obtained from any of the constituent learning algorithms alone. Unlike a statistical ensemble in statistical mechanics, which is usually infinite, a machine learning ensemble consists of only a concrete finite set of alternative models, but typically allows for much more flexible structure to exist among those alternatives.
Échantillonnage (statistiques)thumb|Exemple d'échantillonnage aléatoire En statistique, l'échantillonnage désigne les méthodes de sélection d'un sous-ensemble d'individus (un échantillon) à l'intérieur d'une population pour estimer les caractéristiques de l'ensemble de la population. Cette méthode présente plusieurs avantages : une étude restreinte sur une partie de la population, un moindre coût, une collecte des données plus rapide que si l'étude avait été réalisé sur l'ensemble de la population, la réalisation de contrôles destructifs Les résultats obtenus constituent un échantillon.
Œilthumb|Œil humain. thumb|Yeux multiples d'une araignée (Maevia inclemens). thumb|Yeux composés d'une mouche (Holcocephala fusca). thumb|Les crevettes-mantes (ici Odontodactylus scyllarus) sont réputés avoir les plus complexes yeux du règne animal. Lœil (pl. yeux) est l'organe de la vision, sens qui permet à un être vivant de capter la lumière pour ensuite l'analyser et interagir avec son environnement. Chez les animaux, il existe au moins quarante types d'organes visuels que l'on appelle « yeux ».
Échantillonnage stratifiévignette|Vous prenez un échantillon aléatoire stratifié en divisant d'abord la population en groupes homogènes (semblables en eux-mêmes) (strates) qui sont distincts les uns des autres, c'est-à-dire. Le groupe 1 est différent du groupe 2. Ensuite, choisissez un EAS (échantillon aléatoire simple) distinct dans chaque strate et combinez ces EAS pour former l'échantillon complet. L'échantillonnage aléatoire stratifié est utilisé pour produire des échantillons non biaisés.
Oculométrievignette|Vidéo de l'étude du mouvement de l'œil avec la méthode oculométrique. L’oculométrie (en anglais pour « suivi oculaire », ou pour « suivi du regard ») regroupe un ensemble de techniques permettant d'enregistrer les mouvements oculaires. Les oculomètres les plus courants analysent des images de l'œil humain enregistrées par une caméra, souvent en lumière infrarouge, pour calculer la direction du regard du sujet. En fonction de la précision souhaitée, différentes caractéristiques de l'œil sont analysées.
Simple random sampleIn statistics, a simple random sample (or SRS) is a subset of individuals (a sample) chosen from a larger set (a population) in which a subset of individuals are chosen randomly, all with the same probability. It is a process of selecting a sample in a random way. In SRS, each subset of k individuals has the same probability of being chosen for the sample as any other subset of k individuals. A simple random sample is an unbiased sampling technique. Simple random sampling is a basic type of sampling and can be a component of other more complex sampling methods.
