https://datafranca.org/wiki/api.php?action=feedcontributions&feedformat=atom&user=Brach 2026-04-24T21:40:42Z Contributions MediaWiki 1.39.5 https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Algorithme_de_Dijkstra&diff=109502 2024-09-27T21:45:21Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> En '''[[théorie des graphes]]''', l'algorithme de Dijkstra (prononcé [dɛɪkstra]) sert à résoudre le '''[[Problème du voyageur de commerce|problème du plus court chemin]]'''. Il permet, par exemple, de déterminer un plus court chemin pour se rendre d'une ville à une autre connaissant le réseau routier d'une région. Plus précisément, il calcule des plus courts chemins à partir d'une source dans un graphe orienté pondéré par des réels positifs. On peut aussi l'utiliser pour calculer un plus court chemin entre un sommet de départ et un sommet d'arrivée.<br /> <br /> ==Français==<br /> '''algorithme de Dijkstra''' <br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''Dijkstra's algorithm'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/Algorithme_de_Dijkstra Source : Wikipedia IA,'' Algorithme de Dijkstra.'']<br /> <br /> [[Catégorie:Apprentissage automatique]]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Recherche_de_chemin&diff=109501 2024-09-27T21:42:20Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> La recherche de chemin, couramment appelée ''pathfinding'', est un problème de l'intelligence artificielle qui se rattache plus généralement au domaine de la planification et de la recherche de solution. Il consiste à trouver comment se déplacer dans un environnement entre un point de départ et un point d'arrivée en prenant en compte différentes contraintes.<br /> <br /> Ce domaine de recherche s'appuie fortement sur l''''[[algorithme de Dijkstra]]''' pour tracer le plus court chemin possible sur un graphe pondéré.<br /> <br /> ==Français==<br /> '''recherche de chemin''' <br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''pathfinding '''<br /> <br /> '''pathing'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://www.24pm.com/117-definitions/460-pathfinding Source : 24pm Academy, ''Pathfinding''.]<br /> <br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/Recherche_de_chemin Source : Wikipedia, ''Recherche de chemin''.]<br /> <br /> [[Catégorie:Apprentissage automatique]]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Recherche_de_chemin&diff=109500 2024-09-27T21:38:10Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> La recherche de chemin, couramment appelée ''pathfinding'', est un problème de l'intelligence artificielle qui se rattache plus généralement au domaine de la planification et de la recherche de solution. Il consiste à trouver comment se déplacer dans un environnement entre un point de départ et un point d'arrivée en prenant en compte différentes contraintes.<br /> <br /> Ce domaine de recherche s'appuie fortement sur l''''[[algorithme de Dijkstra]]''' pour tracer le plus court chemin possible sur un graphe pondéré.<br /> <br /> ==Français==<br /> '''recherche de chemin''' <br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''pathfinding '''<br /> <br /> '''pathing'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://www.24pm.com/117-definitions/460-pathfinding Source: 24pm Academy, ''Pathfinding''.]<br /> <br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/Recherche_de_chemin Source: Wikipedia, ''Recherche de chemin''.]<br /> <br /> [[Catégorie:Apprentissage automatique]]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Recherche_s%C3%A9quentielle&diff=109498 2024-09-27T19:55:37Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> Le recherche séquentielle ou recherche linéaire est un '''[[algorithme]]''' pour trouver une valeur dans une liste. Elle consiste simplement à considérer les éléments de la liste les uns après les autres, jusqu'à ce que l'élément soit trouvé, ou que toutes les cases aient été lues. Elle est aussi appelée recherche par balayage.<br /> <br /> ==Français==<br /> '''recherche séquentielle''' <br /> <br /> '''recherche par balayage''' <br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''sequential search'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> <br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/Recherche_s%C3%A9quentielle Source : Wikipedia IA]<br /> <br /> [[Catégorie:Apprentissage automatique]]<br /> <br /> [[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Machine_de_Boltzmann_restreinte&diff=109496 2024-09-27T19:08:04Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> '''[[Machine de Boltzmann]]''' dont les connexions sont restreintes aux seules connexions entre neurones des couches cachées et les neurones des couches visibles pour des raisons d'efficacité de l'entraînement.<br /> <br /> Note : une machine de Boltzmann restreinte est un algorithme utilisé pour la réduction de la dimensionnalité, la classification, la régression, le filtrage collaboratif, l'apprentissage de fonctionnalités et l'apprentissage de mots clés. <br /> <br /> Il est possible d'empiler plusieurs couches de machines de Boltzmann restreintes pour créer des réseaux profonds qui sont plus performants. <br /> <br /> ==Français==<br /> '''machine de Boltzmann restreinte''' <br /> <br /> '''machine boltzmannienne restreinte''' <br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''restricted Boltzmann machine'''<br /> <br /> '''RBN'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> <br /> Source : Géron, Aurélien. (2017). ''Deep Learning avec TensorFlow : Mise en oeuvre et cas concrets''. Traduction par Hervé Soulard, Paris, Dunod, 360 pages.<br /> <br /> [[Utilisateur:Patrickdrouin | Source: Termino]]<br /> [https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/boltzmann-machine Source :deepai ]<br /> <br /> [[Category:Intelligence artificielle]]<br /> [[Category:Apprentissage profond]]<br /> [[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> [[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Machine_de_Boltzmann_restreinte&diff=109495 2024-09-27T19:07:49Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> '''[[Machine de Boltzmann]]''' dont les connexions sont restreintes aux seules connexions entre neurones des couches cachées et les neurones des couches visibles pour des raisons d'efficacité de l'entraînement.<br /> <br /> Note : une machine de Boltzmann restreinte est un algorithme utilisé pour la réduction de la dimensionnalité, la classification, la régression, le filtrage collaboratif, l'apprentissage de fonctionnalités et l'apprentissage de mots clés. <br /> <br /> Il est possible d'empiler plusieurs couches de machines de Boltzmann restreintes pour créer des réseaux profonds qui sont plus performants. <br /> <br /> ==Français==<br /> '''machine de Boltzmann restreinte''' <br /> <br /> '''machine boltzmannienne restreinte''' <br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''restricted Boltzmann machine'''<br /> <br /> '''RBN'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> <br /> Source : Géron, Aurélien. (2017). ''Deep Learning avec TensorFlow: Mise en oeuvre et cas concrets''. Traduction par Hervé Soulard, Paris, Dunod, 360 pages.<br /> <br /> [[Utilisateur:Patrickdrouin | Source: Termino]]<br /> [https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/boltzmann-machine Source :deepai ]<br /> <br /> [[Category:Intelligence artificielle]]<br /> [[Category:Apprentissage profond]]<br /> [[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> [[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Machine_de_Boltzmann&diff=109491 2024-09-27T18:29:06Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> Une machine de Boltzmann est un type de réseau de neurones '''[[stochastique]]''' récurrent et de '''[[champs de Markov|champ aléatoire de Markov]]'''. Dans une machine de Boltzmann, tous les '''[[neurone|neurones]]''' d'un réseau sont interconnectés. Les machines de Boltzmann peuvent être considérées comme la contrepartie stochastique et générative des réseaux Hopfield. Ils ont été l’un des premiers réseaux de neurones capables d’apprentissage des représentations internes et capables de représenter et de résoudre des problèmes de combinatoire difficiles. <br /> <br /> ==Français==<br /> '''machine de Boltzmann''' <br /> <br /> '''réseau de Hopfield stochastique à unités cachées''' <br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''Boltzmann machine'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> <br /> [https://en.wikipedia.org/wiki/Boltzmann_machine Source : Wikipédia, ''Boltzmann machine''.]<br /> <br /> [https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/boltzmann-machine Source : DeepAI ]<br /> <br /> [[Category:Intelligence artificielle]]<br /> [[Category:Apprentissage profond]]<br /> [[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Algorithme_glouton&diff=109490 2024-09-27T18:27:17Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> En informatique, un algorithme glouton ''(greedy algorithm)'' parfois appelé aussi algorithme gourmand, est un algorithme qui suit le principe de faire, étape par étape, un choix optimum local. Dans certains cas cette approche permet d'arriver à un optimum global, mais dans le cas général c'est une heuristique. <br /> <br /> ==Français==<br /> '''algorithme glouton''' <br /> <br /> '''algorithme gourmand''' <br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''greedy algorithm'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> <br /> Source : Béjian, Pierre. ''Matroïdes et algorithmes gloutons : une introduction.'' 7 mai 2003, p. 1. Consulté : 2018-03-13. http://pauillac.inria.fr/~quercia/documents-info/Luminy-2003/beijan/matroide_papier.pdf<br /> <br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/Algorithme_glouton Source : Wikipedia IA]<br /> <br /> [https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2source?lang=fra&amp;srchtxt=ALGORITHME%20GLOUTON&amp;i=1&amp;index=frt&amp;src_id=SRCL96698404&amp;rlang=fr&amp;titl=algorithme%20glouton&amp;fchrcrdnm=1#resultrecs Source : TERMIUM Plus ]<br /> <br /> [[Catégorie:Apprentissage automatique]]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Algorithme_g%C3%A9n%C3%A9tique&diff=109452 2024-09-26T21:07:47Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div><br /> == Définition ==<br /> Les algorithmes évolutifs sont des algorithmes stochastiques fondés sur l'imitation du processus d'évolution et d'adaptation des organismes dans les milieux naturels. La conception de ces algorithmes emprunte à la biologie des concepts tels que l'évolution, les mutations, les croisements, etc. <br /> <br /> Dans cette large classe d'algorithmes, on retrouve la sous-classe des algorithmes génétiques. Ces derniers sont des processus d'optimisation de problèmes, fondés sur la théorie darwinienne. Un algorithme génétique (AG) a pour but de faire évoluer un ensemble de solutions candidates à un problème posé vers une solution optimale.<br /> <br /> ==Compléments==<br /> <br /> Souvent, les algorithmes génétiques font une recherche aléatoire heuristique sur l'espace des solutions dans le but de trouver une solution optimale définie par des critères inspirés de la sélection naturelle. <br /> <br /> Par exemple, des algorithmes génétiques peuvent être utilisés en apprentissage automatique, pour optimiser les hyperparamètres d'un réseau neuronal.<br /> <br /> == Français ==<br /> ''' algorithme génétique ''' <br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''Genetic algorithm '''<br /> <br /> '''GA'''<br /> <br /> '''genetic-learning algorithm'''<br /> <br /> '''Genetic Algorithm for Rule Set Production'''<br /> ==Sources==<br /> <br /> Internet. [https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00359534/document]. Tamine, Lynda et coll. «Un algorithme génétique spécifique à une reformulation multi-requêtes dans un système de recherche d'information». Revue I3 - Information Interaction Intelligence, Cépaduès, vol. 1, n° 1, 2001, p. 49-76.<br /> <br /> [http://www.lavery.ca/FTP/publication/laboratoire-intelligence-artificielle-lexiqueFR.html#p=6 Source : Lavery.ca ]<br /> <br /> [https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-fra.html?lang=fra&amp;i=1&amp;srchtxt=ALGORITHME+GENETIQUE&amp;index=frt&amp;codom2nd_wet=1#resultrecs Source : TERMIUM Plus ]<br /> <br /> [https://www.24pm.com/ia-par-secteur/117-definitions/313-algorithmes-genetiques Source : 24pm Academy ]<br /> <br /> [https://en.wikipedia.org/wiki/Genetic_Algorithm_for_Rule_Set_Production Source : Source : Wikipedia ] <br /> <br /> [[Catégorie:Intelligence artificielle]]<br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Algorithme_g%C3%A9n%C3%A9tique&diff=109451 2024-09-26T21:07:24Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div><br /> == Définition ==<br /> Les algorithmes évolutifs sont des algorithmes stochastiques fondés sur l'imitation du processus d'évolution et d'adaptation des organismes dans les milieux naturels. La conception de ces algorithmes emprunte à la biologie des concepts tels que l'évolution, les mutations, les croisements, etc. <br /> <br /> Dans cette large classe d'algorithmes, on retrouve la sous-classe des algorithmes génétiques. Ces derniers sont des processus d'optimisation de problèmes, fondés sur la théorie darwinienne. Un algorithme génétique (AG) a pour but de faire évoluer un ensemble de solutions candidates à un problème posé vers une solution optimale.<br /> <br /> ==Compléments==<br /> <br /> Souvent, les algorithmes génétiques font une recherche aléatoire heuristique sur l'espace des solutions dans le but de trouver une solution optimale définie par des critères inspirés de la sélection naturelle. <br /> <br /> Par exemple, des algorithmes génétiques peuvent être utilisés en apprentissage automatique, pour optimiser les hyperparamètres d'un réseau neuronal.<br /> <br /> == Français ==<br /> ''' algorithme génétique ''' <br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''Genetic algorithm '''<br /> <br /> '''GA'''<br /> <br /> '''genetic-learning algorithm'''<br /> <br /> '''Genetic Algorithm for Rule Set Production'''<br /> ==Sources==<br /> <br /> Internet. [https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00359534/document]. Tamine, Lynda et coll. «Un algorithme génétique spécifique à une reformulation multi-requêtes dans un système de recherche d'information». Revue I3 - Information Interaction Intelligence, Cépaduès, vol. 1, n° 1, 2001, p. 49-76.<br /> <br /> [http://www.lavery.ca/FTP/publication/laboratoire-intelligence-artificielle-lexiqueFR.html#p=6 ''Source: Lavery.ca'' ]<br /> <br /> [https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-fra.html?lang=fra&amp;i=1&amp;srchtxt=ALGORITHME+GENETIQUE&amp;index=frt&amp;codom2nd_wet=1#resultrecs Source : TERMIUM Plus ]<br /> <br /> [https://www.24pm.com/ia-par-secteur/117-definitions/313-algorithmes-genetiques Source : 24pm Academy ]<br /> <br /> [https://en.wikipedia.org/wiki/Genetic_Algorithm_for_Rule_Set_Production Source : Source : Wikipedia ] <br /> <br /> [[Catégorie:Intelligence artificielle]]<br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Algorithme_%C3%A0_tout_moment&diff=109450 2024-09-26T21:07:00Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> L'algorithme à tout moment (de ''Anytime algorithm'') est capable de donner une solution valide à un problème même s'il est interrompu avant d'avoir terminé. L''''[[algorithme]]''' trouve de meilleures solutions au fur et à mesure de son exécution.<br /> <br /> La plupart des algorithmes s'exécutent complètement: ils donnent une seule réponse, après une certaine quantité de calculs. Toutefois, dans certains cas il est souhaitable d'interrompre le traitement avant sa fin normale, par exemple pour ré-allouer des ressources critiques. Les algorithmes traditionnels ne fournissent alors aucune réponse utilisable. Les algorithmes à tout moment en revanche donnent une réponse partielle, dont la qualité dépend de la quantité de calculs déjà effectués, et qui est une approximation de la réponse correcte.<br /> <br /> == Français ==<br /> '''algorithme à tout moment''' <br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''anytime algorithm'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> <br /> [https://corpus.ulaval.ca/jspui/bitstream/20.500.11794/17965/1/22184.pdf Source : Jean-François Morristette, ULaval ]<br /> <br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/Algorithme_anytime Source : Wikipedia ]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Algorithme_minimax&diff=109449 2024-09-26T21:06:34Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> L'algorithme minimax (aussi appelé algorithme MinMax) est un '''[[algorithme]]''' qui s'applique à la théorie des jeux pour les jeux à deux joueurs à somme nulle (et à information complète) consistant à minimiser la perte maximum (c'est-à-dire dans le pire des cas).<br /> <br /> ==Français==<br /> '''algorithme minimax''' <br /> <br /> '''algorithme MinMax''' <br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''minimax algorithm'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/Algorithme_minimax Source : Wikipedia IA]<br /> <br /> [[Catégorie:Apprentissage automatique]]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Algorithme_minimax&diff=109448 2024-09-26T21:06:12Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> L'algorithme minimax (aussi appelé algorithme MinMax) est un algorithme qui s'applique à la théorie des jeux pour les jeux à deux joueurs à somme nulle (et à information complète) consistant à minimiser la perte maximum (c'est-à-dire dans le pire des cas).<br /> <br /> ==Français==<br /> '''algorithme minimax''' <br /> <br /> '''algorithme MinMax''' <br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''minimax algorithm'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/Algorithme_minimax Source : Wikipedia IA]<br /> <br /> [[Catégorie:Apprentissage automatique]]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Processeur_visuel&diff=109411 2024-09-24T14:46:24Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> Un processeur visuel (en anglais ''VPU'') est un nouveau type de microprocesseur spécialement conçu pour accélérer les tâches de vision artificielle.<br /> <br /> == Français ==<br /> '''processeur visuel'''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''vision processing unit'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/Processeur_d%27images#:~:text=Le%20processeur%20d'images%20est%20constitu%C3%A9%20d'une%20combinaison%20de,de%20brillance%20de%20chaque%20pixel. Source : Wikipédia ] <br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Neuroscience_des_syst%C3%A8mes&diff=109408 2024-09-24T14:43:26Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> Sous-domaine des neurosciences qui étudie le fonctionnement du système nerveux sous l'angle de l'analyse des systèmes et des réseaux; c'est-à-dire en considérant les circuits nerveux dans leur ensemble, aux niveaux moléculaire et cellulaire, mais aussi à plus large échelle.<br /> <br /> == Français ==<br /> '''neuroscience des systèmes'''<br /> <br /> '''neurosciences des systèmes'''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''systems neuroscience'''<br /> <br /> == Sources == <br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/Neurosciences_des_syst%C3%A8mes Wikipédia : Neurosciences des systèmes ] <br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Fusion_de_donn%C3%A9es&diff=109406 2024-09-23T17:02:48Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> La fusion de données est le processus d'intégration de plusieurs sources de données afin de produire des connaissances plus cohérentes, précises et utiles que celles fournies par une source de données individuelle.<br /> <br /> La fusion de données a pour objectif d'extraire les renseignements les plus pertinents d'une entité, d'une activité, d'un événement ou d'un phénomène. Ces informations proviennent de sources diverses telles que des capteurs, des bases de données, des systèmes de navigation ou des connaissances acquises. <br /> <br /> ==Français==<br /> '''fusion de données''' <br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''data fusion'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://www.24pm.com/117-definitions/316-fusion-de-donnees Source : 24pm Academy ]<br /> <br /> [https://en.wikipedia.org/wiki/Data_fusion Source : wikipedia]<br /> <br /> [http://gdt.oqlf.gouv.qc.ca/ficheOqlf.aspx?Id_Fiche=8375727 Source : GDT - Traitement des données ]<br /> <br /> [[Catégorie:Intelligence artificielle]]<br /> {{Modèle:GDT}}<br /> <br /> [[Catégorie:Traitement de données]]<br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Donn%C3%A9es_spatio-temporelles&diff=109405 2024-09-23T16:04:26Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> Données de séries chronologiques qui incluent également des identificateurs géographiques tels que des paires latitude-longitude. <br /> <br /> Voir '''[[Série chronologique]]'''<br /> <br /> == Français ==<br /> '''données spatio-temporelles''' <br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''spatiotemporal data'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [http://www.datascienceglossary.org Source : Datascience glossary]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=S%C3%A9rie_chronologique&diff=109404 2024-09-23T15:46:15Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> Une série temporelle, ou série chronologique est une suite de valeurs numériques représentant l'évolution d'une quantité spécifique au cours du temps. <br /> <br /> De telles suites de variables aléatoires peuvent être exprimées mathématiquement afin d'en analyser le comportement, généralement pour comprendre son évolution passée et pour en prévoir le comportement futur. Une telle transposition mathématique utilise le plus souvent des concepts de probabilités et de statistique. <br /> <br /> Voir '''[[Données spatio-temporelles]]'''<br /> <br /> == Français ==<br /> '''série chronologique''' <br /> <br /> '''série temporelle''' <br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''time series data'''<br /> <br /> '''time series'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [http://www.datascienceglossary.org Source : Datascience glossary]<br /> <br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/S%C3%A9rie_temporelle Source : Wikipedia]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Moyenne_mobile&diff=109403 2024-09-23T15:34:04Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> '''[[Moyenne]]''' calculée sur une période (par exemple, 12 mois) dont on déplace une tranche (par exemple, un mois) de façon à toujours couvrir une période de même longueur. <br /> <br /> Ces décalages successifs permettent de découvrir les tendances dans une '''[[série chronologique]]'''.<br /> <br /> == Français ==<br /> '''moyenne mobile'''<br /> <br /> '''moyenne glissante'''<br /> <br /> '''moyenne chevauchante'''<br /> <br /> '''moyenne mouvante'''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''moving average'''<br /> <br /> '''running average'''<br /> <br /> '''rolling average'''<br /> <br /> '''overlapping average'''<br /> <br /> '''moving mean'''<br /> <br /> '''sliding mean'''<br /> <br /> '''running mean'''<br /> <br /> '''consecutive mean'''<br /> <br /> '''overlapping mean'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/Moyenne_mobile Source : Wikipedia (Moyenne mobile) ]<br /> <br /> [https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-fra.html?lang=fra&amp;i=1&amp;srchtxt=moving+mean&amp;codom2nd_wet=1#resultrecs Source : TERMIUM Plus ]<br /> <br /> [https://www.isi-web.org/glossary?language=2 Source : ISI Glossaire ]<br /> <br /> [https://isi.cbs.nl/glossary/term2175.htm Source : ISI ]<br /> <br /> {{Modèle:Statistiques}}<br /> <br /> [[Catégorie:Statistiques]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Momentum&diff=109401 2024-09-21T03:01:21Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> Algorithme sophistiqué de '''[[descente de gradient]]''' dans lequel une étape d'apprentissage dépend non seulement de la '''[[dérivée]]''' de l'étape actuelle, mais aussi des dérivées des étapes qui l'ont immédiatement précédée. Momentum calcule une '''[[moyenne glissante]]''' pondérée exponentiellement des gradients au fil du temps, à l'instar du calcul du moment en physique. Momentum permet parfois d'éviter à l'apprentissage de se retrouver bloqué à un minimum local.<br /> <br /> == Français ==<br /> '''Momentum'''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''Momentum'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : Google machine learning glossary ]<br /> <br /> [[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> [[Catégorie:ENGLISH]]<br /> [[Category:Apprentissage profond]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Descente_de_gradient_stochastique&diff=109400 2024-09-21T02:19:57Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> Méthode de descente de gradient itérative sur des lots de données tirés aléatoirement utilisée pour minimiser une fonction objectif qui prend la forme d'une somme de fonctions différentiables.<br /> <br /> Remarque : en '''[[apprentissage profond]]''', la fonction objectif que l’on cherche à minimiser est souvent non convexe et non régulière. La convergence de la descente du gradient vers le minimum global n’est donc pas garantie et la convergence même vers un minimum local peut être extrêmement lente. Une solution à ce problème consiste en l’utilisation de l’algorithme de descente de gradient stochastique.<br /> <br /> ==Français==<br /> '''descente de gradient stochastique''' <br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''stochastic gradient descent''' <br /> <br /> ==Sources==<br /> Source : Benois-Pineau, J.; Gillot, P; Y. Nesterov et A. Zemmari (2018). ''Reconnaissance des Formes, Image, Apprentissage et Perception'', Actes de la conférence Reconnaissance des Formes, Image, Apprentissage et Perception, 7 pages.<br /> <br /> Source : Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2018), ''Apprentissage profond'', Paris, Massot éditions, 800 pages.<br /> <br /> [https://www.theses.fr/s191606 Source : Magdalena Fuentes, ''Apprentissage Statistique Relationnel pour l'Extraction d'information de contenu musical'', theses.fr]<br /> <br /> [https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : ''Google machine learning glossary'']<br /> <br /> [[Utilisateur:Patrickdrouin | Source : Termino]]<br /> [[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> <br /> [[Category:Intelligence artificielle]]<br /> [[Category:Apprentissage profond]]<br /> <br /> [[Category:Termino 2019]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Analyse_de_donn%C3%A9es&diff=109399 2024-09-21T02:14:56Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> Afin d’aider à la prise de décision, l’analyse de données regroupe des techniques de recherche pour examiner des ensembles de données afin d’y trouver des modèles, des régularités statistiques, des formes cachées, des corrélations inconnues, des tendances du marché et des préférences de clients.<br /> <br /> L’analytique ou l’analyse de mégadonnées (ou données massives) permet de mettre en évidence des corrélations et des structures sous-jacentes difficilement décelables au sein d’une masse importante de données.<br /> <br /> L’analyse de données est au cœur de la science des données. La terminologie utilisée est une métaphore de l’activité minière. Elle débute par l’exploration ou prospection, suivie du forage et enfin de l’extraction. <br /> <br /> Termes liés : '''[[Analyse des mégadonnées]]''' | '''[[Analyse exploratoire des données]]'''<br /> <br /> ==Compléments==<br /> De ou des données?<br /> <br /> Bien que l'on rencontre la forme analyse des données, nous recommandons l’utilisation le terme analyse de données puisque les données ne sont pas bien identifiées, il s’agit donc d’une référence à un générique. Avec un jeu de données spécifique (bien déterminé), on peut alors procéder à l’analyse des données qu’il contient. Dans l'usage courant, les deux formes sont équivalentes et interchangeables.<br /> <br /> Analyse ou analytique?<br /> <br /> Dans la pratique courante du domaine, analyse et analytique sont considérés comme des synonymes. <br /> &lt;hr/&gt;<br /> L’analyse de données s’effectue à l’aide de méthodes statistiques dont les principales caractéristiques sont d’être multidimensionnelles et descriptives.<br /> <br /> Par opposition aux tests d’hypothèses traditionnels destinés à vérifier des hypothèses a priori sur des relations entre variables, l’analyse de données est utilisée pour rechercher et découvrir des relations systématiques entre variables, en prenant en compte un grand nombre de variables. (d’après Le Guen, 2004)<br /> <br /> ==Français==<br /> '''analyse de données'''<br /> <br /> '''analyse des données'''<br /> <br /> '''analytique de données'''<br /> <br /> '''analytique des données'''<br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''data analytics'''<br /> <br /> '''data analysis '''<br /> <br /> '''analytics'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [http://gdt.oqlf.gouv.qc.ca/ficheOqlf.aspx?Id_Fiche=26552317 Source : GDT - Traitement des données]<br /> <br /> {{Modèle:101}}<br /> <br /> [[Catégorie:101]]<br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> {{Modèle:GDT}}<br /> [[Catégorie:Traitement de données]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=%C3%89chantillonnage&diff=109397 2024-09-20T19:58:45Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> Dans le domaine de l''''[[analyse de données]]''', l'échantillonnage consiste à s'intéresser à un sous-ensemble de données afin d'identifier des informations significatives qui concernent globalement l'ensemble des données. <br /> <br /> == Français ==<br /> '''échantillonnage''' <br /> <br /> '''prélèvement'''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''sampling'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://fr.qwe.wiki/wiki/Sampling_(statistics) Source : qwe.wiki]<br /> <br /> [https://support.google.com/analytics/answer/2637192?hl=fr Source : Google ]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> {{DEFAULTSORT: Echantillonnage}}</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=%C3%89chantillonnage&diff=109396 2024-09-20T19:56:07Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> Dans le domaine de l''''[[analyse de données]]''', l'échantillonnage consiste à s'intéresser à un '''[[sous-ensemble]]''' de données afin d'identifier des informations significatives qui concernent globalement l'ensemble des données. <br /> <br /> == Français ==<br /> ''' échantillonnage ''' <br /> <br /> '''prélèvement'''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> ''' Sampling'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> <br /> [https://fr.qwe.wiki/wiki/Sampling_(statistics) Source : qwe.wiki]<br /> <br /> [https://support.google.com/analytics/answer/2637192?hl=fr Source : Google ]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> {{DEFAULTSORT: Echantillonnage}}</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Descente_du_gradient&diff=109389 2024-09-19T22:42:55Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> Technique permettant de minimiser les pertes en calculant les gradients des pertes par rapport aux paramètres du modèle en fonction des données d'entraînement. <br /> <br /> La descente de gradient ajuste les paramètres de façon itérative en trouvant graduellement la meilleure combinaison de poids et de biais pour minimiser la perte. <br /> <br /> ==Compléments==<br /> Par abus de langage on utilise « descente de gradient » pour faire référence à la fois à la « '''[[descente de gradient stochastique]]''' » et à la « descente de gradient par mini-lot ». En mathématiques, la descente de gradient prend en considération l'ensemble des points sans '''[[échantillonnage]]''', on pourrait alors parler de « vraie descente de gradient » (''true gradient descent'').<br /> <br /> ==Français==<br /> '''descente de gradient''' <br /> <br /> '''descente de gradient stochastique''' <br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''gradient descent'''<br /> <br /> '''stochastic gradient descent'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> Source : Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2018),'' Apprentissage profond'', Paris, Massot éditions, 800 pages.<br /> <br /> Source : Fourure, Damien (2017). ''Réseaux de neurones convolutifs pour la segmentation sémantique et l'apprentissage d'invariants de couleur''. thèse de doctorat, Université de Lyon, 178 pages.<br /> <br /> [https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : Google machine learning glossary]<br /> <br /> [[Utilisateur:JulieRoy | Source : Julie Roy, Termino]]<br /> [[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> [[Category:Termino 2019]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=D%C3%A9riv%C3%A9e&diff=109388 2024-09-19T22:41:20Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> La dérivée d'une '''[[fonction]]''' d'une variable réelle mesure l'ampleur du changement de la valeur de la fonction (valeur de sortie) par rapport à un petit changement de son argument (valeur d'entrée).<br /> <br /> == Français ==<br /> '''dérivée'''<br /> <br /> '''dérivation'''<br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''smoothness'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/D%C3%A9riv%C3%A9e Source : Wikipédia ] <br /> <br /> {{Modèle:Statistiques}}<br /> <br /> [[Catégorie:Statistiques]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Assistant_logiciel_intelligent&diff=109387 2024-09-19T05:29:04Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> L’assistant personnel intelligent désigne une application de l’intelligence artificielle, fondée sur la '''[[Reconnaissance de la parole|reconnaissance de la parole]]''' et la '''[[Synthèse de la parole|synthèse de la parole]]''', dont le but est d’effectuer des tâches (gestion d’agenda, réservations, etc.) ou de communiquer à l’utilisateur de l’information (la météo, le prix de l’essence, l’heure, etc.).<br /> <br /> Dans le domaine du commerce électronique, les assistants personnels intelligents, qui sont appelés assistants virtuels, offrent, par exemple, un soutien technique automatisé aux visiteurs du site Web d’une entreprise.<br /> <br /> == Compléments ==<br /> Les assistants personnels intelligents peuvent être des logiciels tiers qui s'intègrent, par exemple, à un service de messagerie instantanée à partir duquel il est possible de communiquer avec eux. Lorsque l'assistant personnel intelligent intègre la '''[[Reconnaissance de la parole|reconnaissance de la parole]]''' et la '''[[Synthèse de la parole|synthèse de la parole]]''', donc que l'interaction entre le programme et l'utilisateur passe par l'utilisation de la voix, on emploie plus spécifiquement le terme assistant vocal personnel.<br /> <br /> ==Français==<br /> '''assistant vocal personnel'''<br /> <br /> '''assistant personnel intelligent''' <br /> <br /> '''assistant logiciel intelligent''' <br /> <br /> '''assistant intelligent''' <br /> <br /> '''assistant virtuel''' <br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''intelligent software assistant'''<br /> <br /> '''intelligent personal assistant'''<br /> <br /> '''personal assistant'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> Assistant logiciel intelligent : désignation validée par des spécialistes canadiens de l'Université Concordia, de l'Université Dalhousie, de l'Université Laval et de Microsoft Canada. <br /> <br /> [https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-fra.html?lang=fra&amp;i=1&amp;srchtxt=ASSISTANT+LOGICIEL+INTELLIGENT&amp;index=frt&amp;codom2nd_wet=1#resultrecs Source : TERMIUM Plus]<br /> <br /> [https://geomarketing.com/geo-101-what-are-intelligent-assistants Source : geomarketing.com]<br /> <br /> &lt;/small&gt;&lt;br&gt; <br /> <br /> {{Modèle:101}}<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> [[Catégorie:101]]<br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Langue_naturelle&diff=109386 2024-09-19T05:24:54Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> Un mode de communication utilisé par les humains par opposition aux langues construites (ex. : l’espéranto), aux langues contrôlées (ex. : l’anglais simplifié), les langages de programmation (ex. : le Python, le C++) ou les langages formels (ex. : les mathématiques).<br /> <br /> Par exemple, quand on pose une question à l’'''[[Assistant logiciel intelligent|assistant vocal]]''' de son téléphone intelligent, la demande est formulée en langue naturelle.<br /> <br /> À mi-chemin entre l’informatique et la linguistique, les applications de '''[[Traitement automatique de la langue naturelle|traitement automatique de la langue naturelle]]''' (natural language processing, NLP) désignent la capacité des machines à reconnaître le langage humain, qu’il soit écrit ou oral.<br /> <br /> ==Compléments==<br /> On écrit « langue naturelle » et non « langage naturel », parce que le langage désigne la faculté d'utiliser une langue alors que la langue est l'objet modélisé.<br /> <br /> ==Français==<br /> '''langue naturelle'''<br /> <br /> '''langage naturel''' &lt;small&gt;&lt;i&gt;(calque de l'anglais)&lt;/i&gt;&lt;/small&gt;<br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''natural language'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/Langage_naturel Source : Wikipedia - Langage naturel]<br /> <br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/Langue Source : Wikipedia - Langue]<br /> <br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/Langue_contr%C3%B4l%C3%A9e Source : Wikipedia - Langue contrôlée]<br /> <br /> &lt;/small&gt;&lt;br&gt; {{Modèle:101}}&lt;br&gt;<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> [[Catégorie:101]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Langue_naturelle&diff=109385 2024-09-19T05:24:40Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> Un mode de communication utilisé par les humains par opposition aux langues construites (ex. : l’espéranto), aux langues contrôlées (ex. : l’anglais simplifié), les langages de programmation (ex. : le Python, le C++) ou les langages formels (ex. : les mathématiques).<br /> <br /> Par exemple, quand on pose une question à l’[[Assistant logiciel intelligent|assistant vocal]] de son téléphone intelligent, la demande est formulée en langue naturelle.<br /> <br /> À mi-chemin entre l’informatique et la linguistique, les applications de '''[[Traitement automatique de la langue naturelle|traitement automatique de la langue naturelle]]''' (natural language processing, NLP) désignent la capacité des machines à reconnaître le langage humain, qu’il soit écrit ou oral.<br /> <br /> ==Compléments==<br /> On écrit « langue naturelle » et non « langage naturel », parce que le langage désigne la faculté d'utiliser une langue alors que la langue est l'objet modélisé.<br /> <br /> ==Français==<br /> '''langue naturelle'''<br /> <br /> '''langage naturel''' &lt;small&gt;&lt;i&gt;(calque de l'anglais)&lt;/i&gt;&lt;/small&gt;<br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''natural language'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/Langage_naturel Source : Wikipedia - Langage naturel]<br /> <br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/Langue Source : Wikipedia - Langue]<br /> <br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/Langue_contr%C3%B4l%C3%A9e Source : Wikipedia - Langue contrôlée]<br /> <br /> &lt;/small&gt;&lt;br&gt; {{Modèle:101}}&lt;br&gt;<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> [[Catégorie:101]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Langue_naturelle&diff=109384 2024-09-19T05:23:26Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> Un mode de communication utilisé par les humains par opposition aux langues construites (ex. : l’espéranto), aux langues contrôlées (ex. : l’anglais simplifié), les langages de programmation (ex. : le Python, le C++) ou les langages formels (ex. : les mathématiques).<br /> <br /> Par exemple, quand on pose une question à l’[[Assistant logiciel intelligent|assistant vocal]] de son téléphone intelligent, la demande est formulée en langue naturelle.<br /> <br /> À mi-chemin entre l’informatique et la linguistique, les applications de ''[[Traitement automatique de la langue naturelle|traitement automatique de la langue naturelle]]'' (natural language processing, NLP) désignent la capacité des machines à reconnaître le langage humain, qu’il soit écrit ou oral.<br /> <br /> ==Compléments==<br /> On écrit « langue naturelle » et non « langage naturel », parce que le langage désigne la faculté d'utiliser une langue alors que la langue est l'objet modélisé.<br /> <br /> ==Français==<br /> '''langue naturelle'''<br /> <br /> '''langage naturel''' &lt;small&gt;&lt;i&gt;(calque de l'anglais)&lt;/i&gt;&lt;/small&gt;<br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''natural language'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/Langage_naturel Source : Wikipedia - Langage naturel]<br /> <br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/Langue Source : Wikipedia - Langue]<br /> <br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/Langue_contr%C3%B4l%C3%A9e Source : Wikipedia - Langue contrôlée]<br /> <br /> &lt;/small&gt;&lt;br&gt; {{Modèle:101}}&lt;br&gt;<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]<br /> [[Catégorie:101]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Programmation_en_langue_naturelle&diff=109336 2024-09-16T19:42:55Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> La programmation en langue naturelle consiste à utiliser la '''[[langue naturelle]]''', le plus souvent un sous-ensemble non ambigu, pour programmer un logiciel. <br /> <br /> ==Français==<br /> '''programmation en langue naturelle''' <br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''natural-language programming'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://www.lemondeinformatique.fr/actualites/lire-la-programmation-en-langage-naturel-s-ameliore-54386.html Source : Le monde informatique]<br /> <br /> [[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Programmation_en_langue_naturelle&diff=109335 2024-09-16T19:42:43Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> La programmation en langue naturelle consiste à utiliser la '''[[langue naturelle]]''', le plus souvent un sous-ensemble non ambigu, pour programmer un logiciel. <br /> <br /> ==Français==<br /> '''programmation en langue naturelle''' <br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''natural-language programming'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://www.lemondeinformatique.fr/actualites/lire-la-programmation-en-langage-naturel-s-ameliore-54386.html <br /> Source : Le monde informatique]<br /> <br /> [[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Annotation_automatique_d%27images&diff=109334 2024-09-16T17:05:46Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> L'annotation automatique d'images est le procédé par lequel un système informatique assigne automatiquement une légende ou des mots clés à une '''[[image numérique]]'''. Cette application des techniques issues de la '''[[vision par ordinateur]]''' est utilisée dans les systèmes de recherche d'images pour organiser et retrouver des images d'intérêts dans une base de données.<br /> <br /> == Français ==<br /> '''annotation automatique d'images''' <br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''image annotation''' <br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/Annotation_automatique_d%27images Source : Wikipedia IA ]<br /> <br /> [[Catégorie:Intelligence artificielle]]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Annotation_automatique_d%27images&diff=109333 2024-09-16T17:01:48Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>== Définition ==<br /> L'annotation automatique d'images est le procédé par lequel un système informatique assigne automatiquement une légende ou des mots clés à une '''[[image numérique]]'''. Cette application des techniques issues de la '''[[vision par ordinateur]]''' est utilisée dans les systèmes de recherche d'images pour organiser et retrouver des images d'intérêts dans une base de données.<br /> <br /> == Français ==<br /> '''annotation automatique d'images''' <br /> <br /> == Anglais ==<br /> '''Image Annotation''' <br /> ==Sources==<br /> <br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/Annotation_automatique_d%27images Source : Wikipedia IA ]<br /> <br /> [[Catégorie:Intelligence artificielle]]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Assemblage_de_photos&diff=109170 2024-09-11T20:45:58Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> L'assemblage de photos est un procédé consistant à combiner plusieurs images numériques se recouvrant, dans le but de produire un panorama ou une image de haute définition.<br /> <br /> ==Français==<br /> '''assemblage de photos''' <br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''photo stitching'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> <br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/Assemblage_de_photos Source : Wikipedia IA]<br /> <br /> [[Catégorie:Intelligence artificielle]]<br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Arbre_de_vocabulaire_%C3%A9volutif&diff=109169 2024-09-11T20:42:27Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> L'approche par arbre de vocabulaire évolutif est un algorithme de recherche « des plus proches voisins » proposé par des chercheurs de l'université du Kentucky pour la première fois en 2006.<br /> <br /> ==Français==<br /> '''arbre de vocabulaire évolutif''' <br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''evolutive vocabulary tree'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/Arbre_de_vocabulaire_%C3%A9volutif Source : Wikipedia IA]<br /> <br /> [[Catégorie:Intelligence artificielle]]<br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Biom%C3%A9trie_douce&diff=108573 2024-09-04T16:19:49Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> Les biométries douces (en anglais s''oft biometrics'') sont les signes que nos sens perçoivent pour nous différencier les uns des autres. Ces signes peuvent être physiques (la couleur des yeux), comportementaux (la démarche), voire vestimentaires (port de lunettes) ; cependant, ils ne permettent généralement pas d’identifier un individu, contrairement aux signes employés dans les biométries classiques (l’iris, le réseau veineux).<br /> <br /> ==Français==<br /> '''biométrie douce''' <br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''soft biometrics'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/Biom%C3%A9trie_douce Source : Wikipedia IA]<br /> <br /> [[Catégorie:Intelligence artificielle]]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Biom%C3%A9trie_douce&diff=108572 2024-09-04T15:58:12Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> Les biométries douces (en anglais s''oft biometrics'') sont les signes que nos sens perçoivent pour nous différencier les uns des autres. Ces signes peuvent être physiques (la couleur des yeux), comportementaux (la démarche), voire vestimentaires (port de lunettes) ; cependant, ils ne permettent généralement pas d’identifier un individu, contrairement aux signes employés dans les biométries classiques (l’iris, le réseau veineux).<br /> <br /> ==Français==<br /> '''biométrie douce''' <br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''soft biometrics'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> <br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/Biom%C3%A9trie_douce Source : Wikipedia IA]<br /> <br /> <br /> [[Catégorie:Intelligence artificielle]]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Robot_logiciel&diff=108518 2024-09-03T03:22:52Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> Un robot logiciel est un '''[[agent logiciel]]''' automatique ou semi-automatique qui interagit avec des serveurs informatiques. Un bot se connecte et interagit avec le serveur comme un programme client utilisé par un humain, d'où le terme « bot », qui est la contraction par aphérèse de « robot ».<br /> <br /> ==Français==<br /> '''robot logiciel'''<br /> <br /> '''bot informatique''' <br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''bot'''<br /> <br /> '''software bot'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> <br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/Bot_informatique Source : Wikipedia IA]<br /> <br /> <br /> [[Catégorie:Intelligence artificielle]]<br /> <br /> [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Diff%C3%A9rence_de_gaussiennes&diff=108517 2024-09-03T03:16:31Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> La différence de gaussiennes désigne, dans le domaine de la '''[[vision par ordinateur]]''', le traitement appliqué à une image en niveaux de gris et consistant en la soustraction d'une version floutée de l'image d'origine à une autre version moins floutée de cette même image. Les images floutées sont obtenues par la convolution de l'image originale en niveaux de gris avec des noyaux gaussiens de variances très proches. <br /> <br /> Le floutage d'une image par application d'un noyau de flou gaussien supprime les hautes fréquences spatiales. La soustraction d'une image de l'autre préserve l'information spatiale située entre les deux plages de fréquences préservées dans les deux images floutées. Ainsi, la différence de gaussien est comparable à un filtre passe-bande qui élimine toutes les fréquences spatiales sauf celles situées dans un spectre bien défini.<br /> <br /> ==Français==<br /> '''différence de gaussiennes''' <br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''difference of gaussian'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/Diff%C3%A9rence_de_gaussiennes Source : Wikipedia IA]<br /> <br /> [[Catégorie:Intelligence artificielle]]<br /> <br /> [[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=QUEST&diff=108516 2024-09-03T03:14:38Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> QUEST (acronyme anglais pour ''quick, unbiased, efficient, classification tree''), est un '''[[arbre de décision]]''' permettant d'expliquer une '''[[variable qualitative]]''' par plusieurs variables qualitatives ayant un grand nombre de modalités. Il a été inventé par Wei-Yin Loh et Yu-Shan Shih en 1997.<br /> <br /> ==Français==<br /> '''QUEST''' &lt;small&gt;acronyme, &lt;/small&gt;<br /> <br /> '''arbre de décision QUEST''' <br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''QUEST'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/QUEST_(arbre_de_d%C3%A9cision) Source : Wikipedia, ''QUEST (arbre de décision)''.]<br /> <br /> [[Catégorie:ENGLISH]]<br /> [[Catégorie:Apprentissage automatique]]<br /> <br /> [[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=QUEST&diff=108515 2024-09-03T03:14:26Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> QUEST (acronyme anglais pour ''quick, unbiased, efficient, classification tree''), est un '''[[arbre de décision]]''' permettant d'expliquer une '''[[variable qualitative]]''' par plusieurs variables qualitatives ayant un grand nombre de modalités. Il a été inventé par Wei-Yin Loh et Yu-Shan Shih en 1997.<br /> <br /> ==Français==<br /> '''QUEST''' &lt;small&gt;acronyme, &lt;/small&gt;<br /> <br /> '''arbre de décision QUEST''' <br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''QUEST'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/QUEST_(arbre_de_d%C3%A9cision) Source: Wikipedia, ''QUEST (arbre de décision)''.]<br /> <br /> [[Catégorie:ENGLISH]]<br /> [[Catégorie:Apprentissage automatique]]<br /> <br /> [[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Diff%C3%A9rence_de_gaussiennes&diff=108514 2024-09-01T04:43:28Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> La différence de gaussiennes désigne, dans le domaine de la '''[[vision par ordinateur]]''', le traitement appliqué à une image en niveaux de gris et consistant en la soustraction d'une version floutée de l'image d'origine à une autre version moins floutée de cette même image. Les images floutées sont obtenues par la convolution de l'image originale en niveaux de gris avec des noyaux gaussiens de variances très proches. <br /> <br /> Le floutage d'une image par application d'un noyau de flou gaussien supprime les hautes fréquences spatiales. La soustraction d'une image de l'autre préserve l'information spatiale située entre les deux plages de fréquences préservées dans les deux images floutées. Ainsi, la différence de gaussien est comparable à un filtre passe-bande qui élimine toutes les fréquences spatiales sauf celles situées dans un spectre bien définie<br /> <br /> ==Français==<br /> '''différence de gaussiennes''' <br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''difference of gaussian'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/Diff%C3%A9rence_de_gaussiennes Source : Wikipedia IA]<br /> <br /> [[Catégorie:Intelligence artificielle]]<br /> <br /> [[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Diff%C3%A9rence_de_gaussiennes&diff=108513 2024-09-01T04:43:19Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> La différence de gaussiennes désigne, dans le domaine de la '''[[vision par ordinateur]]''', le traitement appliqué à une image en niveaux de gris et consistant en la soustraction d'une version floutée de l'image d'origine à une autre version moins floutée de cette même image. Les images floutées sont obtenues par la convolution de l'image originale en niveaux de gris avec des noyaux gaussiens de variances très proches. <br /> <br /> Le floutage d'une image par application d'un noyau de flou gaussien supprime les hautes fréquences spatiales. La soustraction d'une image de l'autre préserve l'information spatiale située entre les deux plages de fréquences préservées dans les deux images floutées. Ainsi, la différence de gaussien est comparable à un filtre passe-bande qui élimine toutes les fréquences spatiales sauf celles situées dans un spectre bien définie<br /> <br /> ==Français==<br /> '''différence de gaussiennes''' <br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''difference of gaussian'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> <br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/Diff%C3%A9rence_de_gaussiennes Source : Wikipedia IA]<br /> <br /> <br /> [[Catégorie:Intelligence artificielle]]<br /> <br /> [[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=D%C3%A9tection_de_visage&diff=108510 2024-08-31T13:13:01Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> La détection de visage est un domaine de la '''[[vision par ordinateur]]''' consistant à détecter un visage humain dans une '''[[image numérique]]'''. C'est un cas spécifique de détection d'objet, où l'on cherche à détecter la présence et la localisation précise d'un ou plusieurs visages dans une image. C'est l'un des domaines de la vision par ordinateur parmi les plus étudiés. La forte activité de recherche en détection de visage a également permis de faire émerger des méthodes génériques de détection d'objet. <br /> <br /> La détection de visage a de très nombreuses applications directes en vidéo-surveillance, biométrie, robotique, commande d'interface homme-machine, photographie, indexation d'images et de vidéos, recherche d'images par le contenu, etc. <br /> <br /> Voir '''[[Reconnaissance faciale]]'''<br /> <br /> ==Français==<br /> '''détection de visage''' <br /> <br /> '''reconnaissance de visage''' <br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''face detection'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> <br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/D%C3%A9tection_de_visage Source : Wikipedia IA]<br /> <br /> [[Catégorie:Intelligence artificielle]]<br /> <br /> [[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=D%C3%A9tection_de_visage&diff=108509 2024-08-31T13:12:44Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> La détection de visage est un domaine de la '''[[vision par ordinateur]]''' consistant à détecter un visage humain dans une '''[[image numérique]]'''. C'est un cas spécifique de détection d'objet, où l'on cherche à détecter la présence et la localisation précise d'un ou plusieurs visages dans une image. C'est l'un des domaines de la vision par ordinateur parmi les plus étudiés. La forte activité de recherche en détection de visage a également permis de faire émerger des méthodes génériques de détection d'objet. <br /> <br /> La détection de visage a de très nombreuses applications directes en vidéo-surveillance, biométrie, robotique, commande d'interface homme-machine, photographie, indexation d'images et de vidéos, recherche d'images par le contenu, etc. <br /> <br /> Voir [['''Reconnaissance faciale''']]<br /> <br /> ==Français==<br /> '''détection de visage''' <br /> <br /> '''reconnaissance de visage''' <br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''face detection'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> <br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/D%C3%A9tection_de_visage Source : Wikipedia IA]<br /> <br /> [[Catégorie:Intelligence artificielle]]<br /> <br /> [[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=D%C3%A9tection_de_visage&diff=108508 2024-08-31T13:12:12Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> La détection de visage est un domaine de la '''[[vision par ordinateur]]''' consistant à détecter un visage humain dans une '''[[image numérique]]'''. C'est un cas spécifique de détection d'objet, où l'on cherche à détecter la présence et la localisation précise d'un ou plusieurs visages dans une image. C'est l'un des domaines de la vision par ordinateur parmi les plus étudiés. La forte activité de recherche en détection de visage a également permis de faire émerger des méthodes génériques de détection d'objet. <br /> <br /> La détection de visage a de très nombreuses applications directes en vidéo-surveillance, biométrie, robotique, commande d'interface homme-machine, photographie, indexation d'images et de vidéos, recherche d'images par le contenu, etc. <br /> <br /> Voir [[Reconnaissance faciale|'''reconnaissance faciale''']]<br /> <br /> ==Français==<br /> '''détection de visage''' <br /> <br /> '''reconnaissance de visage''' <br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''face detection'''<br /> <br /> ==Sources==<br /> <br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/D%C3%A9tection_de_visage Source : Wikipedia IA]<br /> <br /> [[Catégorie:Intelligence artificielle]]<br /> <br /> [[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=D%C3%A9tection_de_classe_d%27objets&diff=108507 2024-08-31T03:40:41Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> En '''[[vision par ordinateur]]''' on désigne par détection d'objet (ou classification d'objet) une méthode permettant de détecter la présence d'une instance (reconnaissance d'objet) ou d'une classe d'objets dans une image numérique. <br /> <br /> Une attention particulière est portée à la détection de visage et la détection de personne. Ces méthodes font souvent appel à l''''[[apprentissage supervisé]]''' et ont des applications dans de multiples domaines, tels la recherche d'image par le contenu ou la vidéo surveillance.<br /> <br /> ==Français==<br /> '''détection de classe d'objets''' <br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''object class detection''' <br /> <br /> ==Sources==<br /> Note : désignation validée par des spécialistes canadiens de l'Université Concordia, de l'Université Dalhousie, de l'Université Laval et de Microsoft Canada.<br /> <br /> [https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-fra.html?lang=fra&amp;i=1&amp;srchtxt=d%C3%A9tection+de+classe+d%27objets+&amp;index=alt&amp;codom2nd_wet=1#resultrecs Source : TERMIUM Plus]<br /> <br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/D%C3%A9tection_d%27objet Source : Wikipedia]<br /> <br /> {{DEFAULTSORT: Detection de classe d'objets}}<br /> <br /> [[Catégorie:Intelligence artificielle]]<br /> [[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=D%C3%A9tection_de_classe_d%27objets&diff=108506 2024-08-31T03:12:36Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> En '''[[vision par ordinateur]]''' on désigne par détection d'objet (ou classification d'objet) une méthode permettant de détecter la présence d'une instance (reconnaissance d'objet) ou d'une classe d'objets dans une image numérique. <br /> <br /> Une attention particulière est portée à la détection de visage et la détection de personne. Ces méthodes font souvent appel à l''''[[apprentissage supervisé]]''' et ont des applications dans de multiples domaines, tels la recherche d'image par le contenu ou la vidéo surveillance.<br /> <br /> ==Français==<br /> '''détection de classe d'objets ''' <br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''object class detection ''' <br /> <br /> ==Sources==<br /> <br /> Note : désignation validée par des spécialistes canadiens de l'Université Concordia, de l'Université Dalhousie, de l'Université Laval et de Microsoft Canada.<br /> <br /> [https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-fra.html?lang=fra&amp;i=1&amp;srchtxt=d%C3%A9tection+de+classe+d%27objets+&amp;index=alt&amp;codom2nd_wet=1#resultrecs Source : TERMIUM Plus]<br /> <br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/D%C3%A9tection_d%27objet Source : Wikipedia]<br /> <br /> {{DEFAULTSORT: Detection de classe d'objets}}<br /> <br /> [[Catégorie:Intelligence artificielle]]<br /> [[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

Brach https://datafranca.org/wiki/index.php?title=D%C3%A9tection_de_classe_d%27objets&diff=108505 2024-08-31T03:12:09Z

<p>Brach : </p> <hr /> <div>==Définition==<br /> En '''[[vision par ordinateur]]''' on désigne par détection d'objet (ou classification d'objet) une méthode permettant de détecter la présence d'une instance (reconnaissance d'objet) ou d'une classe d'objets dans une image numérique. Une attention particulière est portée à la détection de visage et la détection de personne. Ces méthodes font souvent appel à l''''[[apprentissage supervisé]]''' et ont des applications dans de multiples domaines, tels la recherche d'image par le contenu ou la vidéo surveillance.<br /> <br /> ==Français==<br /> '''détection de classe d'objets ''' <br /> <br /> ==Anglais==<br /> '''object class detection ''' <br /> <br /> ==Sources==<br /> <br /> Note : désignation validée par des spécialistes canadiens de l'Université Concordia, de l'Université Dalhousie, de l'Université Laval et de Microsoft Canada.<br /> <br /> [https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-fra.html?lang=fra&amp;i=1&amp;srchtxt=d%C3%A9tection+de+classe+d%27objets+&amp;index=alt&amp;codom2nd_wet=1#resultrecs Source : TERMIUM Plus]<br /> <br /> [https://fr.wikipedia.org/wiki/D%C3%A9tection_d%27objet Source : Wikipedia]<br /> <br /> {{DEFAULTSORT: Detection de classe d'objets}}<br /> <br /> [[Catégorie:Intelligence artificielle]]<br /> [[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]</div>

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