Régression logistiqueEn statistiques, la régression logistique ou modèle logit est un modèle de régression binomiale. Comme pour tous les modèles de régression binomiale, il s'agit d'expliquer au mieux une variable binaire (la présence ou l'absence d'une caractéristique donnée) par des observations réelles nombreuses, grâce à un modèle mathématique. En d'autres termes d'associer une variable aléatoire de Bernoulli (génériquement notée ) à un vecteur de variables aléatoires . La régression logistique constitue un cas particulier de modèle linéaire généralisé.
Transformeurvignette|Schéma représentant l'architecture générale d'un transformeur. Un transformeur (ou modèle auto-attentif) est un modèle d'apprentissage profond introduit en 2017, utilisé principalement dans le domaine du traitement automatique des langues (TAL). Dès 2020, les transformeurs commencent aussi à trouver une application en matière de vision par ordinateur par la création des vision transformers (ViT).
Forêt boréale canadiennevignette|Vue sur le fleuve Yukon près de Carmacks (Yukon), Canada. La forêt boréale canadienne couvre environ 28% de la forêt boréale planétaire. Elle est constituée d'arbres tolérants au froid, conifères et de nombreuses espèces résineuses (pins, épinettes, mélèzes, sapins et thuyas) et de quelques espèces feuillues (peupliers et bouleaux). À l'intérieur de la zone boréale, la répartition actuelle des espèces boréales s'explique par la capacité de ces espèces à supporter le climat froid et par l'histoire postglaciaire de la zone.
Régression non linéaireUne régression non linéaire consiste à ajuster un modèle, en général non linéaire, y = ƒa1, ..., am(x) pour un ensemble de valeurs (xi, yi)1 ≤ i ≤ n. Les variables xi et yi peuvent être des scalaires ou des vecteurs. Par « ajuster », il faut comprendre : déterminer les paramètres de la loi, (a1, ..., am), afin de minimiser S = ||ri||, avec : ri = yi - ƒa1, ..., am(xi). ||...|| est une norme. On utilise en général la norme euclidienne, ou norme l2 ; on parle alors de méthode des moindres carrés.
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 .
Diffusion modelIn machine learning, diffusion models, also known as diffusion probabilistic models or score-based generative models, are a class of latent variable models. They are Markov chains trained using variational inference. The goal of diffusion models is to learn the latent structure of a dataset by modeling the way in which data points diffuse through the latent space. In computer vision, this means that a neural network is trained to denoise images blurred with Gaussian noise by learning to reverse the diffusion process.
Forêt tropicalethumb|Forêt tropicale primaire de Bébour (Île de La Réunion). La forêt tropicale est la forêt caractéristique des régions tropicales et équatoriales. Sous ce terme se cachent des réalités très différentes, des forêts tropophiles, composées d'arbres assez épars poussant sous un climat tropical de savane, à la forêt dite tropicale humide dans des zones à climat équatorial, en passant par les forêts de nuages relativement froides.
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.
Multinomial logistic regressionIn statistics, multinomial logistic regression is a classification method that generalizes logistic regression to multiclass problems, i.e. with more than two possible discrete outcomes. That is, it is a model that is used to predict the probabilities of the different possible outcomes of a categorically distributed dependent variable, given a set of independent variables (which may be real-valued, binary-valued, categorical-valued, etc.).
Forêt secondairevignette|Carte mondiale du World Resources Institute représentant les forêts plantées (planted forest) et les cultures arbustives (tree crops). thumb|Redwood endommagé par le typhon Frieda et repousse, Parc Stanley, Vancouver (Canada) La forêt secondaire, par opposition à la forêt primaire, est une forêt (biomasse ligneuse) qui a repoussé, en une ou plusieurs phases après avoir été détruite (par exemple par l'agriculture sur brûlis) ou exploitée par l'homme par des coupes rases ou avec des impacts plus discrets mais significatifs pour les essences ou la structure forestières.
