Type (informatique)vignette|Présentation des principaux types de données. En programmation informatique, un type de donnée, ou simplement un type, définit la nature des valeurs que peut prendre une donnée, ainsi que les opérateurs qui peuvent lui être appliqués. La plupart des langages de programmation de haut niveau offrent des types de base correspondant aux données qui peuvent être traitées directement — à savoir : sans conversion ou formatage préalable — par le processeur.
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.
Protection de la vie privée dès la conceptionLa protection de la vie privée dès la conception, privacy by design en anglais, est une approche de l’ingénierie des systèmes qui prend en compte la vie privée tout au long du processus. Ce concept est un exemple de la (approche qui intègre les valeurs de l’humain dans tout le processus de la conception de la technologie).
Internet privacyInternet privacy involves the right or mandate of personal privacy concerning the storage, re-purposing, provision to third parties, and display of information pertaining to oneself via the Internet. Internet privacy is a subset of data privacy. Privacy concerns have been articulated from the beginnings of large-scale computer sharing and especially relate to mass surveillance enabled by the emergence of computer technologies. Privacy can entail either personally identifiable information (PII) or non-PII information such as a site visitor's behaviour on a website.
Échantillon biaiséEn statistiques, le mot biais a un sens précis qui n'est pas tout à fait le sens habituel du mot. Un échantillon biaisé est un ensemble d'individus d'une population, censé la représenter, mais dont la sélection des individus a introduit un biais qui ne permet alors plus de conclure directement pour l'ensemble de la population. Un échantillon biaisé n'est donc pas un échantillon de personnes biaisées (bien que ça puisse être le cas) mais avant tout un échantillon sélectionné de façon biaisée.
Modèle génératifvignette|Schéma représentant la différence entre un modèle discriminatif et un modèle génératif. En classement automatique un modèle génératif est un modèle statistique défini par opposition à un modèle discriminatif. Étant donné une variable X à laquelle il doit associer une autre variable Y, le modèle génératif cherchera à décrire la probabilité conditionnelle ainsi que la probabilité puis d'utiliser la formule de Bayes pour calculer la probabilité .
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.
Partitionnement de donnéesvignette|upright=1.2|Exemple de clustering hiérarchique. Le partitionnement de données (ou data clustering en anglais) est une méthode en analyse des données. Elle vise à diviser un ensemble de données en différents « paquets » homogènes, en ce sens que les données de chaque sous-ensemble partagent des caractéristiques communes, qui correspondent le plus souvent à des critères de proximité (similarité informatique) que l'on définit en introduisant des mesures et classes de distance entre objets.
Nonprobability samplingSampling is the use of a subset of the population to represent the whole population or to inform about (social) processes that are meaningful beyond the particular cases, individuals or sites studied. Probability sampling, or random sampling, is a sampling technique in which the probability of getting any particular sample may be calculated. In cases where external validity is not of critical importance to the study's goals or purpose, researchers might prefer to use nonprobability sampling.
Intelligence artificielle distribuéeL'Intelligence Artificielle Distribuée (IAD) est une branche de l'Intelligence artificielle. On distinguera : le principe d'adapter les approches de l'Intelligence Artificielle classique sur une architecture distribuée (par exemple avec une parallélisation des programmes) les approches où l'Intelligence Artificielle est conceptuellement répartie sur un certain nombre d'entités (réseaux de neurones artificiels, systèmes multi-agents) de façon similaire à une Intelligence distribuée.
