Predictive modellingPredictive modelling uses statistics to predict outcomes. Most often the event one wants to predict is in the future, but predictive modelling can be applied to any type of unknown event, regardless of when it occurred. For example, predictive models are often used to detect crimes and identify suspects, after the crime has taken place. In many cases, the model is chosen on the basis of detection theory to try to guess the probability of an outcome given a set amount of input data, for example given an email determining how likely that it is spam.
ApprentissageL’apprentissage est un ensemble de mécanismes menant à l'acquisition de savoir-faire, de savoirs ou de connaissances. L'acteur de l'apprentissage est appelé apprenant. On peut opposer l'apprentissage à l'enseignement dont le but est de dispenser des connaissances et savoirs, l'acteur de l'enseignement étant l'enseignant.
Predictive codingIn neuroscience, predictive coding (also known as predictive processing) is a theory of brain function which postulates that the brain is constantly generating and updating a "mental model" of the environment. According to the theory, such a mental model is used to predict input signals from the senses that are then compared with the actual input signals from those senses. With the rising popularity of representation learning, the theory is being actively pursued and applied in machine learning and related fields.
Modèle de fondationUn modèle de fondation est un modèle d'intelligence artificielle de grande taille, entraîné sur une grande quantité de données non étiquetées (généralement par apprentissage auto-supervisé ). Le modèle résultant peut être adapté à un large éventail de tâches en aval (downstream tasks en anglais). Depuis leur introduction en 2018, les modèles de fondation ont induit une transformation majeure dans la manière de construire les systèmes d'IA. Les premiers modèles de fondation étaient de grands modèles de langage pré-entraînés, notamment BERT et GPT-3.
Satellite météorologiquevignette|Satellite Météosat de première génération. Un satellite météorologique est un satellite artificiel qui a comme mission principale le recueil de données utilisées pour la surveillance du temps et du climat de la Terre. Chaque nouvelle génération de satellite comporte des senseurs plus performants et capables d'effectuer des mesures sur un plus grand nombre de canaux ce qui permet de les utiliser pour différencier les divers phénomènes météorologiques : nuages, précipitations, vents, brouillard, etc.
Programme Landsatthumb|Une image satellite en fausses couleurs de Calcutta (Inde) prise par Landsat 7. Le programme Landsat est le premier programme spatial d'observation de la Terre destiné à des fins civiles. Il est développé au milieu des années 1960 par l'agence spatiale américaine, la NASA à l'instigation de l'Institut des études géologiques américain (USGS) et du département de l'agriculture. Sept satellites Landsat sont lancés entre 1972 et 1999 et un huitième le .
Couverture du solLa couverture du sol, aussi appelée occupation du sol, est constituée des matériaux physiques à la surface de la Terre, qu’ils soient naturels ou anthropogéniques, et incluant l’eau, le sol nu, l’herbe, les arbres, le pavage, les constructions, etc. Il existe deux méthodes principales, et complémentaires pour obtenir de l’information sur la couverture du sol : les enquêtes terrain complétant la cartographie traditionnelle ; la télédétection. La nature de la « couverture du sol » est discutée dans Comber et al (2005).
Satellite d'observation de la Terrethumb|Maquette du satellite ERS-2 (European Remote-Sensing Satellite), lancé en 1995. Un satellite d'observation de la Terre est un satellite artificiel utilisé pour effectuer des observations géophysiques et géographiques de la Terre depuis l'orbite terrestre. Cette catégorie de satellite est utilisée dans des applications telles que la météorologie, l'inventaire des ressources naturelles, la géodésie, l'étude et la modélisation du climat, la prévention et le suivi des catastrophes naturelles, la reconnaissance militaire.
Labeled dataLabeled data is a group of samples that have been tagged with one or more labels. Labeling typically takes a set of unlabeled data and augments each piece of it with informative tags. For example, a data label might indicate whether a photo contains a horse or a cow, which words were uttered in an audio recording, what type of action is being performed in a video, what the topic of a news article is, what the overall sentiment of a tweet is, or whether a dot in an X-ray is a tumor.
Conditionnement opérantLe conditionnement opérant (appelé aussi conditionnement instrumental, apprentissage skinnerien ou conditionnement de type II) est un concept du béhaviorisme initié par Edward Thorndike et développé par Burrhus Frederic Skinner au milieu du . Cette théorie s'intéresse à l'apprentissage dont résulte une action et tient compte de conséquences de cette dernière rendant plus ou moins probable la reproduction dudit comportement.
