http://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9seau_de_neurones_artificiels
Related: Psychologie cognitive • elearningModularité de l'esprit Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. La modularité de l'esprit est une théorie du philosophe Jerry Fodor, inspirée des travaux de Noam Chomsky et très influente dans les sciences cognitives. Selon cette thèse, l'esprit humain comprend un certain nombre de modules spécialisés dans l'exécution de certaines fonctions cognitives. Pour Fodor ces modules fonctionnent automatiquement, inconsciemment, rapidement, parallèlement et indépendamment les uns des autres, s'opposant en cela au système central conscient, contrôlé mais aussi lent et séquentiel. Le fonctionnement de ces modules est également inné, tout au plus influencé par quelques paramètres mais en aucun cas résultant d'un apprentissage. Cette théorie fait l'objet d'une intense controverse portant notamment sur la définition opérationnelle de tels modules, sur l'étendue de leur spécialisation ou sur leur indépendance.
Sauvegarde Dans Le Nuage Entre 2 Boitiers Synology - Tutorials Pourquoi faire une sauvegarde plutôt qu’une synchronisation de dossier ? Plusieurs raisons :Une synchro de dossier Synology utilise le compte d’administrateur ! La sauvegarde ci-dessous utilise un compte dédié qui n’est pas administrateur.La synchro réplique également les suppressions de fichiers.
Algorithme espérance-maximisation Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. L' (en anglais , souvent abrégé ), proposé par Dempster et al. (1977) [ 1 ] , est une classe d' algorithmes qui permettent de trouver le maximum de vraisemblance des paramètres de modèles probabilistes lorsque le modèle dépend de variables latentes non observables. On utilise souvent l'algorithme EM pour la classification de données, l'apprentissage automatique, ou la vision artificielle. On peut également citer son utilisation en imagerie médicale dans le cadre de la reconstruction tomographique. L'algorithme d'espérance-maximisation comporte : une étape d'évaluation de l'espérance (E), où l'on calcule l'espérance de la vraisemblance en tenant compte des dernières variables observées,
L’embarras du choix - Comment choisir la bonne plate-forme pour Big Data / Hadoop ? Cette année, le big data est devenu un sujet pertinent dans beaucoup d’entreprises. Bien qu'il n’y ait pas de définition standard du terme “big data”, Hadoop est de facto un standard pour le traitement big data. Presque tous les grands éditeurs de logiciels tels que IBM, Oracle, SAP et même Microsoft utilisent Hadoop. Cependant une fois que vous avez choisi d’utiliser Hadoop, la première question à se poser est de savoir comment débuter et quel produit choisir pour vos traitements big data.
Cognition Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. La cognition est souvent étendue au-delà du seul cadre de la cognition humaine pour inclure tous les processus « intelligents » y compris chez les animaux non-humains ou mis en œuvre au sein de systèmes artificiels, comme les ordinateurs. Les sciences cognitives rassemblent l'ensemble des domaines scientifiques consacrés à l'étude de la cognition notamment, les neurosciences, la psychologie, l'intelligence artificielle, les mathématiques appliquées à la modélisation des fonctions mentales, l'anthropologie, ou la philosophie de l'esprit.
Tutoriel pour créer un questionnaire - Les Formulaires Google sont très pratiques pour Planifier des événements, publier un Sondage, ou recueillir facilement toutes sortes d'Informations. Il est possible de Lier un formulaire Google à une Feuille de calcul Google. Si une feuille de calcul est liée au formulaire, les réponses sont Automatiquement ajoutées en temps réel à la feuille de calcul. Dans le cas contraire, les utilisateurs peuvent les afficher dans la page Résumé des réponses, accessible à partir du menu Réponses. - Dans cet exemple, nous allons voir comment créer un Formulaire de sondage. dans Google Drive, cliquez sur CRÉER puis sur Formulaire. - Dans cette nouvelle fenêtre, donnez un Titre qui sera dans le cas présent la Question du sondage, sélectionnez un Thème et cliquez sur OK.
AdaBoost Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Adaboost (ou adaptive boosting) est une méthode de boosting (intelligence artificielle, apprentissage automatique) introduite par Yoav Freund et Robert Schapire (Freund et Schapire 1997). Histoire et principe[modifier | modifier le code] Ce fut l'une des premières méthodes pleinement fonctionnelles permettant de mettre en œuvre le principe de boosting. Les auteurs ont reçu le prestigieux prix Gödel en 2003 pour leur découverte[1].
#BigData : Un marché qui devrait atteindre 25 milliards de dollars d'ici fin 2016 Si le Big Data a de plus en plus le vent en poupe c’est pour une raison très simple : il va devenir vital pour quasiment toutes les entreprises dans tous les secteurs d’activité d’ici la fin de la décennie. La rédaction de Maddyness vous invite à décrypter les informations clés à connaître sur ce secteur qui devrait atteindre les 25 milliards de dollars de chiffre d’affaires d’ici la fin 2016, selon le cabinet IDC. Un potentiel énorme Si le terme de « Big Data » faisait encore peur il y a peu, il est véritablement en train de s’immiscer dans un grand nombre de DSI et plus généralement dans de nombreuses sociétés.
Tâche de sélection de Wason Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Énoncé de la tâche de sélection[modifier | modifier le code] Quelle(s) carte(s) faut-il retourner ? La tâche de sélection a été développée par le psychologue cognitiviste Peter Wason durant les années 1960[1]. Dans la version standard de la tâche de Wason, la question posée peut s'énoncer comme suit : « Quatre cartes comportant un chiffre sur une face et une lettre sur l'autre, sont disposées à plat sur une table.
Moodle et Environnement d'apprentissage 2.0 Mais le best de l’un sera forcément le worst de l’autre ! Comparer les solutions informatiques, c’est comme comparer les autos : objectifs, budget, facilité de prise en main, tenue de route (non, je blague, quoique…), etc. Est-ce qu’on cherche une solution pour un projet local, régional, national, mondial ? K-médoïdes Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. En statistiques, un médoïde[1] est le représentant le plus central d'une classe. L'algorithme des k-medoids (k-médoïdes) est un algorithme de partitionnement plus robuste vis-à-vis les données aberrantes (outliers) que celui des k-means (k-moyennes). Algorithme[modifier | modifier le code] Comme les k-moyennes, l'algorithme des k-médoïdes minimise l'erreur quadratique moyenne qui est la distance entre les points de la classe et le point central (ou médoïde). K-medoids versus k-means.
Biais cognitif Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Un biais cognitif est un schéma de pensée, cause de déviation du jugement. Le terme biais fait référence à une déviation systématique par rapport à la réalité. Repérer les MOOC pour apprendre Aucun doute, les MOOC sont là pour rester : entre 2012 et 2015, 35 millions de personnes dans le monde se sont inscrites à un MOOC au moins, et le chiffre a doublé entre 2014 et 2015. Il semble difficile désormais à ceux qui ont allumé la mèche des cours massifs ouverts à tous de l’éteindre, même si l’entretien de la flamme coûte cher : les hébergeurs et concepteurs de MOOC cherchent encore leur modèle économique. Le plus célèbre d’entre eux, Coursera, semble désormais passé du côté lucratif de la force, en faisant payer ce qui était autrefois gratuit (la notation des devoirs) et en proposant du tutorat, payant lui aussi.
Regroupement hiérarchique Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Dans le domaine informatique, et plus précisément dans le domaine de l'analyse et de la classification automatique de données, la notion de regroupement hiérarchique recouvre différentes méthodes de clustering, c'est-à-dire de classification par algorithme de classification. La classification ascendante hiérarchique (CAH)[modifier | modifier le code] C'est une méthode de classification automatique utilisée en analyse des données ; à partir d'un ensemble