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.
Minéralvignette|Quartz. Un minéral est essentiellement une substance chimique cristalline formée par un processus géologique, mais cette définition comporte quelques exceptions. Il peut être décrit, dans la très grande majorité des cas, comme une matière cristallisée caractérisée par sa composition chimique et l'agencement de ses atomes selon une périodicité et une symétrie précises qui se reflètent dans le système cristallin et le groupe d'espace du minéral.
Spectrométrie photoélectronique Xvignette|upright=1.4|Machine XPS avec un analyseur de masse (A), des lentilles électromagnétiques (B), une chambre d'ultra-vide (C), une source de rayon X (D) et une pompe à vide (E) La spectrométrie photoélectronique X, ou spectrométrie de photoélectrons induits par rayons X (en anglais, X-Ray photoelectron spectrometry : XPS) est une méthode de spectrométrie photoélectronique qui implique la mesure des spectres de photoélectrons induits par des photons de rayon X.
OlivineL’olivine est un minéral du groupe des silicates, sous-groupe des nésosilicates. Elle cristallise dans le système orthorhombique. L'olivine n'a pas le statut d'espèce reconnue par l'Association internationale de minéralogie , car « olivine » est en fait le de tous les minéraux de la série forstérite-fayalite. La variété gemme de la forstérite est utilisée comme pierre fine en joaillerie sous le nom de péridot. L'olivine fut décrite en 1790 par le minéralogiste allemand Abraham Gottlob Werner ; son nom dérive de sa couleur vert olive.
Apprentissage par renforcementEn intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, l'apprentissage par renforcement consiste, pour un agent autonome ( robot, agent conversationnel, personnage dans un jeu vidéo), à apprendre les actions à prendre, à partir d'expériences, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du temps. L'agent est plongé au sein d'un environnement et prend ses décisions en fonction de son état courant. En retour, l'environnement procure à l'agent une récompense, qui peut être positive ou négative.
SpectroscopieLa spectroscopie, ou spectrométrie, est l'étude expérimentale du spectre d'un phénomène physique, c'est-à-dire de sa décomposition sur une échelle d'énergie, ou toute autre grandeur se ramenant à une énergie (fréquence, longueur d'onde). Historiquement, ce terme s'appliquait à la décomposition, par exemple par un prisme, de la lumière visible émise (spectrométrie d'émission) ou absorbée (spectrométrie d'absorption) par l'objet à étudier.
Silicate mineralSilicate minerals are rock-forming minerals made up of silicate groups. They are the largest and most important class of minerals and make up approximately 90 percent of Earth's crust. In mineralogy, silica (silicon dioxide, ) is usually considered a silicate mineral. Silica is found in nature as the mineral quartz, and its polymorphs. On Earth, a wide variety of silicate minerals occur in an even wider range of combinations as a result of the processes that have been forming and re-working the crust for billions of years.
RingwooditeLa ringwoodite est un polymorphe de l'orthosilicate de magnésium et de fer , stable à hautes pression et température. D'abord obtenue au laboratoire par le pétrologue et géochimiste australien Ted Ringwood, elle a ensuite été observée dans des météorites, puis dans de rares échantillons terrestres. Les données acquises en pétrologie expérimentale et en sismologie indiquent que la ringwoodite est un composant majeur du manteau supérieur terrestre.
Spectrométrie de fluorescence des rayons Xthumb|Analyseur portatif (Olympus Delta Professional XRF donnant la quantité de contaminants métalliques ou métalloïdes dans le sol. contaminants préoccupants recherchés sont ici le plomb, le mercure, le cadmium et l'arsenic. La spectrométrie de fluorescence des rayons X (SFX ou FX, ou en anglais XRF pour X-ray fluorescence) est une technique d'analyse chimique utilisant une propriété physique de la matière, la fluorescence de rayons X.
Apprentissage de représentationsEn apprentissage automatique, l'apprentissage des caractéristiques ou apprentissage des représentations est un ensemble de techniques qui permet à un système de découvrir automatiquement les représentations nécessaires à la détection ou à la classification des caractéristiques à partir de données brutes. Cela remplace l'ingénierie manuelle des fonctionnalités et permet à une machine d'apprendre les fonctionnalités et de les utiliser pour effectuer une tâche spécifique.
