Interface neuronale directethumb|250px|Schéma d'une interface neuronale directe. Une interface neuronale directe - abrégée IND ou BCI ou encore ICM (interface cerveau-machine, ou encore interface cerveau-ordinateur) est une interface de communication directe entre un cerveau et un dispositif externe (un ordinateur, un système électronique...). Ces systèmes peuvent être conçus dans le but d'étudier le cerveau, d'assister, améliorer ou réparer des fonctions humaines de cognition ou d'action défaillantes. L'IND peut être unidirectionnelle ou bidirectionnelle.
BoostingLe boosting est un domaine de l'apprentissage automatique (branche de l'intelligence artificielle). C'est un principe qui regroupe de nombreux algorithmes qui s'appuient sur des ensembles de classifieurs binaires : le boosting optimise leurs performances. Le principe est issu de la combinaison de classifieurs (appelés également hypothèses). Par itérations successives, la connaissance d'un classifieur faible - weak classifier - est ajoutée au classifieur final - strong classifier.
AdaBoostAdaBoost (ou adaptive boosting) est, en intelligence artificielle et en apprentissage automatique, un méta-algorithme de boosting introduit par Yoav Freund et Robert Schapire. Il peut être utilisé en association avec de nombreux autres types d'algorithmes d'apprentissage afin d'en améliorer les performances. Les sorties des autres algorithmes (appelés classifieurs faibles) sont combinées en une somme pondérée qui représente la sortie finale du classeur boosté.
Gradient boostingGradient boosting is a machine learning technique used in regression and classification tasks, among others. It gives a prediction model in the form of an ensemble of weak prediction models, i.e., models that make very few assumptions about the data, which are typically simple decision trees. When a decision tree is the weak learner, the resulting algorithm is called gradient-boosted trees; it usually outperforms random forest.
Apprentissage ensemblisteIn statistics and machine learning, ensemble methods use multiple learning algorithms to obtain better predictive performance than could be obtained from any of the constituent learning algorithms alone. Unlike a statistical ensemble in statistical mechanics, which is usually infinite, a machine learning ensemble consists of only a concrete finite set of alternative models, but typically allows for much more flexible structure to exist among those alternatives.
Interactions homme-machinethumb|Personne plongée dans la réalité virtuelle grâce à un visiocasque et un gant électronique. thumb|L'interface homme-machine d'un des ordinateurs de bord des missions Apollo. L'interaction Homme-machine (ou interaction humain-machine), appelée IHM, s’intéresse à la conception et au développement de systèmes interactifs en prenant en compte ses impacts sociétaux et éthiques. Les humains interagissent avec les ordinateurs qui les entourent et cette interaction nécessite des interfaces qui facilitent la communication entre l'humain et la machine.
XGBoostXGBoost (eXtreme Gradient Boosting) is an open-source software library which provides a regularizing gradient boosting framework for C++, Java, Python, R, Julia, Perl, and Scala. It works on Linux, Windows, and macOS. From the project description, it aims to provide a "Scalable, Portable and Distributed Gradient Boosting (GBM, GBRT, GBDT) Library". It runs on a single machine, as well as the distributed processing frameworks Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Flink, and Dask.
Interface utilisateurL’interface utilisateur est un dispositif matériel ou logiciel qui permet à un usager d'interagir avec un produit informatique. C'est une interface informatique qui coordonne les interactions homme-machine, en permettant à l'usager humain de contrôler le produit et d'échanger des informations avec le produit. Parmi les exemples d’interface utilisateur figurent les aspects interactifs des systèmes d’exploitation informatiques, des logiciels informatiques, des smartphones et, dans le domaine du design industriel, les commandes des opérateurs de machines lourdes et les commandes de processus.
Implant cérébralLes implants cérébraux, également appelés « BrainChips » ou « Brain implant » en anglais, sont des systèmes électroniques implantés dans le cerveau, afin de lire ou contrôler certains signaux cérébraux. Ils sont également connus sous le nom de « puce électronique cérébrale ». Les implants cérébraux sont des implants électroniques constitués d'électrodes ou de grilles d'électrodes, permettant de lire et contrôler des signaux cérébraux. Les électrodes peuvent être placées de façon très précises à l'aide de bras robotisés.
Early stoppingIn machine learning, early stopping is a form of regularization used to avoid overfitting when training a learner with an iterative method, such as gradient descent. Such methods update the learner so as to make it better fit the training data with each iteration. Up to a point, this improves the learner's performance on data outside of the training set. Past that point, however, improving the learner's fit to the training data comes at the expense of increased generalization error.
