Extreme learning machineEn apprentissage automatique, le terme extreme learning machine (machine à apprentissage extrême) fait référence à un type de réseau de neurones. Sa spécificité est de n'avoir qu'une seule couche de nœuds cachés, où les poids des entrées de connexion de nœuds cachés sont répartis au hasard et jamais mis à jour. Ces poids entre les nœuds cachés d'entrée et les sorties sont appris en une seule étape, ce qui revient essentiellement à l'apprentissage d'un modèle linéaire.
Go en informatiquethumb|Les programmes sont plus performants sur un goban de petite taille (ici 9×9). Le développement de programme informatique capable de jouer au go est un problème de l'intelligence artificielle. Ce problème est considéré comme l'un des plus complexes à résoudre, les algorithmes classiques (minimax et alpha-bêta) offrant des résultats médiocres. Le premier programme a été écrit en 1968 par comme un élément de sa thèse sur la reconnaissance des formes.
Apprentissage superviséL'apprentissage supervisé (supervised learning en anglais) est une tâche d'apprentissage automatique consistant à apprendre une fonction de prédiction à partir d'exemples annotés, au contraire de l'apprentissage non supervisé. On distingue les problèmes de régression des problèmes de classement. Ainsi, on considère que les problèmes de prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification.
SIMTSIMT (de l'Single Instruction, Multiple Threads, selon la taxonomie de Flynn) est une amélioration de SIMD (de l'Single Instruction, Multiple Data) qui permettait sur des processeur arithmétique spécialisés de faire des calculs sur plusieurs données en une seule instruction, en l'adaptant au calcul multithread (c'est-à-dire, comportant plusieurs files d'exécution). MIMD (multiple instruction, multiple data) SIMD (Single Instruction, Multiple Data) SPMD (Single Pogram, Multiple Data) Processeur vectoriel Cat
Open sourceOpen source is source code that is made freely available for possible modification and redistribution. Products include permission to use the source code, design documents, or content of the product. The open-source model is a decentralized software development model that encourages open collaboration. A main principle of open-source software development is peer production, with products such as source code, blueprints, and documentation freely available to the public.
Paramètres SLes paramètres S (de l'anglais Scattering parameters), coefficients de diffraction ou de répartition sont utilisés en hyperfréquences, en électricité ou en électronique pour décrire le comportement électrique de réseaux électriques linéaires en fonction des signaux d'entrée. Ces paramètres font partie d'une famille de formalismes similaires, utilisés en électronique, en physique ou en optique : les paramètres Y, les paramètres Z, les paramètres H, les paramètres T ou les paramètres ABCD.
Open-source softwareOpen-source software (OSS) is computer software that is released under a license in which the copyright holder grants users the rights to use, study, change, and distribute the software and its source code to anyone and for any purpose. Open-source software may be developed in a collaborative, public manner. Open-source software is a prominent example of open collaboration, meaning any capable user is able to participate online in development, making the number of possible contributors indefinite.
Impedance parametersImpedance parameters or Z-parameters (the elements of an impedance matrix or Z-matrix) are properties used in electrical engineering, electronic engineering, and communication systems engineering to describe the electrical behavior of linear electrical networks. They are also used to describe the small-signal (linearized) response of non-linear networks. They are members of a family of similar parameters used in electronic engineering, other examples being: S-parameters, Y-parameters, H-parameters, T-parameters or ABCD-parameters.
Théorie de l'apprentissage statistiqueLa théorie de l'apprentissage statistique est un système d'apprentissage automatique à partir des domaines de la statistique et de l'analyse fonctionnelle. La théorie de l'apprentissage statistique traite du problème de la recherche d'une fonction prédictive basée sur des données. La théorie de l'apprentissage statistique a conduit à des applications dans des domaines tels que la vision par ordinateur, la reconnaissance de la parole, la bioinformatique. Les objectifs de l'apprentissage sont la prédiction et la compréhension.
Programme d'échecsvignette|Jeu d'échecs électronique des années 1990 avec écran LCD. Un programme d'échecs est un programme informatique conçu pour jouer au jeu d'échecs. L'histoire des machines joueuses d'échecs n'attend pas le développement de l'électronique et de l'informatique : la première fut l'automate turc inventée en 1769 par Johan Wolfgang von Kempelen, qui joua notamment contre l'impératrice Catherine II et Napoléon Bonaparte. C'était en fait un homme de petite taille caché dans la machine.
