Le Traitement du Langage Naturel (NLP) est une branche de l’intelligence artificielle qui vise à permettre aux machines de comprendre, d’interpréter et de générer un langage humain de manière naturelle. Le NLP a le potentiel de transformer de vastes quantités de texte en informations actionnables, ce qui en fait une technologie précieuse pour un large éventail d’applications, y compris l’analyse de sentiment, la traduction automatique, la recherche d’informations, et bien plus encore.

Pour les utilisateurs de Windows, il existe une gamme de logiciels NLP disponibles pour simplifier le processus d’analyse et d’interprétation de texte. De l’analyse de sentiment à la classification automatique, il existe des outils spécifiques qui peuvent être utilisés pour exploiter les capacités du NLP sur le système d’exploitation Windows.

Pour les passionnés de Linux, il existe des bibliothèques open source performantes pour le NLP. De la tokenization à la lemmatisation, les utilisateurs de Linux peuvent exploiter ces bibliothèques pour développer des applications NLP avancées sur leur plateforme préférée.

Les utilisateurs d’Apple trouveront également des outils NLP adaptés à leur système d’exploitation. Des applications conviviales et des ressources documentaires sont disponibles pour aider les utilisateurs d’Apple à tirer parti du NLP pour leurs besoins spécifiques, que ce soit pour la recherche d’informations, la génération de contenu ou toute autre application NLP.

Le Traitement du Langage Naturel, ou NLP, est une branche de l’intelligence artificielle qui vise à permettre aux machines de comprendre, d’interpréter et de générer un langage humain de manière naturelle.

Le NLP est largement utilisé dans des domaines tels que l’analyse de sentiment, la traduction automatique, la recherche d’informations, la génération de contenu et bien plus encore.

Oui, il existe un certain nombre d’outils NLP gratuits disponibles pour les utilisateurs de Windows, Linux et Apple. Ces outils varient en fonction des besoins spécifiques des utilisateurs et peuvent être utilisés pour une variété d’applications NLP.

Le traitement du langage naturel se concentre sur le traitement automatique du langage humain par les ordinateurs, tandis que la compréhension du langage naturel vise à permettre aux machines de comprendre le langage humain de manière naturelle, similaire à la façon dont le font les humains.

En résumé, le Traitement du Langage Naturel offre un potentiel illimité pour transformer le texte en informations actionnables. Que vous utilisiez Windows, Linux ou Apple, il existe des outils et des ressources disponibles pour exploiter les capacités du NLP sur votre plateforme préférée.

External Links:
– France NLP Association
– Linguee – Traduction et dictionnaire
– INRIA – Natural Language Processing

Cycle de vie du développement logiciel : De l’idée à la production

Introduction

Le cycle de vie du développement logiciel est un processus crucial pour la création et la gestion des logiciels. De la conception initiale à la mise en production, ce processus comprend plusieurs étapes clés qui assurent la qualité et la fonctionnalité du logiciel final. Dans cet article, nous allons explorer le cycle de vie du développement logiciel et fournir des tutoriels et des conseils informatiques pour les plateformes Windows, Linux et Apple.

Étapes du cycle de vie du développement logiciel

1. Conception et planification : Cette étape implique la définition des objectifs du logiciel, l’analyse des besoins des utilisateurs et la planification des ressources nécessaires pour le développement.

2. Développement : Une fois la conception et la planification finalisées, les développeurs commencent à coder le logiciel en suivant les meilleures pratiques de programmation.

3. Tests : Les tests sont effectués pour évaluer la qualité, la performance et la sécurité du logiciel, en identifiant et en corrigeant les éventuels bugs.

4. Déploiement : Une fois que le logiciel a passé avec succès les tests, il est prêt à être mis en production et mis à la disposition des utilisateurs finaux.

Tutoriels et astuces informatiques

– Pour les utilisateurs Windows : Découvrez comment optimiser les performances de votre logiciel en utilisant des outils de diagnostic intégrés et en effectuant des mises à jour régulières.
– Pour les utilisateurs Linux : Apprenez à installer et à mettre à jour des logiciels à l’aide de la ligne de commande, et à configurer des environnements de développement personnalisés.
– Pour les utilisateurs Apple : Explorez les outils de développement logiciel disponibles sur les appareils Apple, tels que Xcode, et découvrez des astuces pour maximiser l’efficacité de votre processus de développement.

FAQ

Q: Quelle est l’importance du cycle de vie du développement logiciel ?
R: Le cycle de vie du développement logiciel assure la qualité, la fiabilité et la pérennité des logiciels en suivant des processus structurés et méthodiques.

Q: Comment puis-je suivre les meilleures pratiques de développement logiciel ?
R: Suivez les conseils des experts en développement logiciel et utilisez des outils de gestion de projet pour organiser et gérer efficacement le processus de développement.

Liens externes

1. [https://www.developpez.com/] – Un site web français dédié au développement logiciel avec des articles, des tutoriels et des forums de discussion.
2. [https://www.journaldunet.com/developpeur/] – Un portail d’actualités et de ressources pour les développeurs, offrant des informations sur les dernières tendances et les meilleures pratiques en matière de développement logiciel.
3. [https://www.lebigdata.fr/] – Un site web couvrant divers aspects de la technologie, y compris le développement logiciel et les bonnes pratiques en matière de gestion de projet.

En conclusion, le cycle de vie du développement logiciel est essentiel pour garantir la réussite d’un projet de développement logiciel, de l’idée initiale à la mise en production. En suivant les bonnes pratiques et en utilisant les bons outils, les développeurs peuvent créer des logiciels de haute qualité qui répondent aux besoins des utilisateurs.

L’intelligence artificielle (IA) est devenue omniprésente dans de nombreux aspects de notre vie quotidienne, et son utilisation est en constante expansion. L’une des clés du succès de l’IA réside dans les données d’entraînement. Cet article explique l’importance de la qualité et de la quantité des données d’entraînement et propose une série de tutoriels et conseils informatiques pour les plateformes Windows, Linux et Apple.

Comprendre l’importance des données d’entraînement pour l’IA
Les données d’entraînement sont essentielles pour l’IA car elles permettent aux algorithmes d’apprendre à partir d’exemples concrets. La qualité des données d’entraînement est cruciale pour garantir des résultats précis et fiables. De même, la quantité de données disponibles peut avoir un impact significatif sur les performances de l’IA. Plus il y a de données d’entraînement, plus l’IA a de chances de produire des résultats pertinents.

Tutoriels et astuces informatiques
Vous trouverez ci-dessous une série de tutoriels et de conseils informatiques pour les plateformes Windows, Linux et Apple :

Windows
– Comment optimiser les performances de Windows pour les tâches liées à l’IA
– Les meilleures pratiques pour gérer les données d’entraînement sur Windows

Linux
– Configurer un environnement de développement pour l’IA sur Linux
– Utiliser des outils open source pour gérer les données d’entraînement sur Linux

Apple
– Les meilleures applications pour gérer les données d’entraînement sur macOS
– Optimiser les performances de l’IA sur les appareils Apple

FAQ
Veuillez trouver ci-dessous les réponses aux questions fréquemment posées sur le rôle des données d’entraînement dans l’IA :

Qu’est-ce que les données d’entraînement dans le contexte de l’IA ?
Les données d’entraînement sont des exemples concrets utilisés pour enseigner à l’IA à reconnaître des schémas, à prendre des décisions et à effectuer des prédictions.

Quelle est l’importance de la qualité des données d’entraînement pour l’IA ?
La qualité des données d’entraînement est cruciale car elle détermine la précision et la fiabilité des résultats produits par l’IA.

Comment gérer efficacement les données d’entraînement pour l’IA ?
Il est essentiel de disposer d’outils et de processus de gestion des données d’entraînement pour garantir leur qualité et leur accessibilité pour les algorithmes d’IA.

Quelle est l’impact de la quantité de données d’entraînement sur les performances de l’IA ?
Plus il y a de données d’entraînement, plus l’IA a de chances de produire des résultats précis et pertinents.

Quels sont certains des défis liés à la gestion des données d’entraînement pour l’IA ?
La collecte, la préparation et le stockage des grandes quantités de données d’entraînement peuvent être des défis majeurs pour les équipes travaillant sur des projets d’IA.

Que sont des liens externes vers d’autres ressources utiles sur ce sujet?
Vous pouvez trouver des informations supplémentaires sur le rôle des données d’entraînement dans l’IA sur des sites Web tels que IAQualité, IARessources et Intelligence Artificielle.

Explorer le monde du développement web : un aperçu approfondi

Le développement web est un domaine en constante évolution. Avec l’avancée des technologies et des outils, il devient de plus en plus important de comprendre les bases et les dernières tendances du développement web. Dans cet article, nous allons explorer en profondeur le monde du développement web, en mettant l’accent sur les tutoriels et astuces informatiques pour les plateformes Windows, Linux et Apple.

Chapitre 1 : Les bases du développement web

Pour débuter notre exploration du développement web, il est essentiel de comprendre les bases. Le HTML, le CSS et le JavaScript sont les langages de base pour la création de sites web. Nous vous proposerons des tutoriels détaillés pour apprendre ces langages et leurs utilisations.

Chapitre 2 : Les outils de développement web

En plus des langages de programmation, il est important de maîtriser les outils de développement web. Nous passerons en revue les éditeurs de code, les systèmes de gestion de contenu (CMS) et les plateformes de développement, en mettant l’accent sur les meilleures pratiques et les dernières tendances.

Chapitre 3 : Les frameworks et bibliothèques populaires

Les frameworks et les bibliothèques sont des outils essentiels pour accélérer le processus de développement web. Nous examinerons en détail les frameworks et les bibliothèques les plus populaires, en expliquant comment les utiliser de manière efficace dans vos projets.

Chapitre 4 : Astuces pour Windows, Linux et Apple

Afin de rendre le développement web plus fluide, il est important de connaître les astuces spécifiques à chaque plateforme. Nous partagerons des astuces et des conseils spécifiques pour Windows, Linux et Apple, pour optimiser votre environnement de développement.

FAQ

Q : Qu’est-ce que le développement web ?
R : Le développement web est le processus de création de sites web ou d’applications web, en utilisant des langages de programmation, des frameworks et des outils de développement spécifiques.

Q : Quels sont les langages de programmation principaux pour le développement web ?
R : Les principaux langages de programmation pour le développement web sont le HTML, le CSS, le JavaScript, le PHP, le Python et le Ruby, entre autres.

Q : Quels sont les outils essentiels pour le développement web ?
R : Les outils essentiels pour le développement web comprennent les éditeurs de code comme Visual Studio Code, les plateformes de gestion de contenu comme WordPress, et les plates-formes de développement comme GitHub.

Liens externes :
– Site web 1 : [Insérer le lien vers un site web français sur le développement web]
– Site web 2 : [Insérer le lien vers un autre site web français sur le développement web]
– Site web 3 : [Insérer le lien vers un troisième site web français sur le développement web]

Conclusion

En explorant le monde du développement web, il est important de comprendre les bases, les outils et les dernières tendances. Nous espérons que cet article vous a fourni un aperçu approfondi du développement web, ainsi que des tutoriels et des astuces pratiques pour améliorer vos compétences en développement web. N’hésitez pas à consulter les liens externes pour des ressources supplémentaires en français sur ce sujet passionnant.

La vision par ordinateur est un domaine de l’informatique qui cherche à permettre aux ordinateurs de « voir » et de comprendre le monde de la même manière que les humains. Grâce à des techniques avancées telles que la reconnaissance d’objets, la détection de mouvement et la compréhension des scènes visuelles, la vision par ordinateur peut avoir de nombreuses applications dans des domaines tels que la médecine, l’industrie, la sécurité et même les loisirs.

Cela peut inclure l’identification d’anomalies dans des images médicales, l’optimisation des processus de fabrication, la surveillance des mouvements suspects dans des environnements sensibles ou encore des applications de réalité augmentée dans les jeux vidéo.

En plus de la vision par ordinateur, de nombreux utilisateurs recherchent également des tutoriels et des astuces informatiques pour les systèmes d’exploitation comme Windows, Linux et Apple. Voici quelques ressources utiles pour obtenir de l’aide et des conseils pour ces différentes plateformes :

Windows :
– Support Microsoft
– Le Crabe Info

Linux :
– Documentation Ubuntu-FR
– Linuxtricks

Apple :
– Support Apple
– Mac Pour Les Nuls

De plus, voici quelques questions fréquemment posées sur la vision par ordinateur :

Quelles sont les techniques principales de la vision par ordinateur ?
Les techniques principales de la vision par ordinateur incluent la segmentation d’image, l’extraction de caractéristiques, la reconnaissance de formes et l’apprentissage automatique.

Quels sont les langages de programmation utilisés en vision par ordinateur ?
Python, C++ et MATLAB sont parmi les langages de programmation les plus couramment utilisés en vision par ordinateur.

Comment la vision par ordinateur est-elle utilisée dans la vie quotidienne ?
La vision par ordinateur est utilisée dans de nombreux aspects de la vie quotidienne, tels que la reconnaissance faciale sur les smartphones, les systèmes de sécurité intelligents et même dans les voitures autonomes.

En résumé, la vision par ordinateur est un domaine fascinant qui continue de se développer et d’apporter des avantages substantiels à de nombreux aspects de nos vies. Les avancées dans ce domaine promettent d’ouvrir de nouvelles possibilités passionnantes pour l’avenir.

L’apprentissage automatique, également connu sous le nom de machine learning, est un domaine de l’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de données et de prendre des décisions sans être explicitement programmés. Cela implique l’utilisation d’algorithmes et de modèles statistiques pour permettre aux machines d’accomplir des tâches spécifiques. Dans cet article, nous allons passer en revue les principes fondamentaux de l’apprentissage automatique et examiner comment il est utilisé dans des applications réelles.

Introduction à l’apprentissage automatique

L’apprentissage automatique repose sur le concept que les systèmes informatiques peuvent apprendre et s’améliorer par l’expérience. Cela signifie qu’au lieu de programmer explicitement un ordinateur pour effectuer une tâche donnée, on lui donne la capacité d’apprendre à partir de données et de faire des prédictions ou des décisions en fonction de cette expérience.

Algorithmes et modèles statistiques

Les algorithmes d’apprentissage automatique utilisent des modèles statistiques pour analyser les données et tirer des conclusions. Ces modèles peuvent être classés en différents types, tels que les modèles de régression, les modèles de classification, les réseaux de neurones, etc. Chaque type de modèle est adapté à des types de données et des tâches spécifiques.

Utilisations pratiques de l’apprentissage automatique

L’apprentissage automatique est largement utilisé dans de nombreuses applications, telles que la reconnaissance vocale, la recommandation de produits, la détection de fraudes, la traduction automatique, etc. Il est également utilisé dans des domaines tels que la médecine, la finance, l’automobile, et bien d’autres.

Tutoriels et astuces informatiques

Pour ceux qui souhaitent approfondir leurs connaissances en informatique, voici quelques tutoriels et astuces pour les plateformes Windows, Linux et Apple :

– Tutoriel de configuration réseau sous Windows 10
– Astuce pour la gestion des processus sous Linux
– Guide pratique pour optimiser la mémoire sur un Mac

FAQ sur l’apprentissage automatique

Voici quelques-unes des questions fréquemment posées sur l’apprentissage automatique :
1. Quelles sont les différences entre l’apprentissage supervisé et non supervisé ?
2. Quels sont les outils populaires pour l’apprentissage automatique ?
3. Comment évaluer la performance d’un modèle d’apprentissage automatique ?

Nous espérons que cet article vous a aidé à mieux comprendre les principes fondamentaux de l’apprentissage automatique. Pour plus d’informations, n’hésitez pas à consulter les liens externes ci-dessous :

– Le Monde – Apprentissage automatique : comprendre les concepts clés
– Inria – Les dernières avancées en apprentissage automatique
– Technologie.com – Toute l’actualité sur le machine learning

Conclusion

La conception de sites Web impressionnants est un mélange d’art et de science. En respectant les principes de base de la conception Web et en utilisant des techniques avancées, vous pouvez créer un site Web qui attire et retient l’attention de vos visiteurs. Que vous utilisiez Windows, Linux ou Apple, il existe une multitude d’outils et de ressources disponibles pour vous aider à créer un site Web exceptionnel.

En explorant ces principes et techniques, vous serez en mesure de concevoir des sites Web qui non seulement éblouissent les visiteurs, mais qui offrent également une expérience utilisateur exceptionnelle. En fin de compte, la clé pour concevoir des sites Web impressionnants réside dans la compréhension des besoins et des attentes de vos visiteurs, et dans la création d’un site qui répond à ces besoins de manière efficace et esthétique. Que vous soyez un débutant en conception Web ou un professionnel aguerri, il y a toujours quelque chose de nouveau à apprendre pour améliorer vos compétences en conception Web.

Comprendre les réseaux neuronaux : les fondements de l’IA

Les réseaux neuronaux sont au cœur de l’intelligence artificielle (IA) et sont devenus essentiels dans de nombreux domaines, tels que la reconnaissance d’image, le traitement du langage naturel, la prédiction et bien d’autres applications. Dans cet article, nous allons explorer les bases des réseaux neuronaux et fournir des tutoriels et des astuces informatiques pour les plateformes Windows, Linux et Apple.

Les bases des réseaux neuronaux

Un réseau neuronal est un modèle informatique inspiré par le fonctionnement du cerveau humain. Il est composé de diverses couches de neurones interconnectés, chacun effectuant des opérations mathématiques pour traiter les données en entrée. Les réseaux neuronaux peuvent être utilisés pour la classification, la prédiction, la génération de contenu, et bien d’autres tâches.

Tutoriels et astuces informatiques

Pour commencer à explorer les réseaux neuronaux, voici des tutoriels pour chaque plateforme :

Windows

Si vous utilisez Windows, vous pouvez commencer par installer des bibliothèques comme TensorFlow et Keras pour commencer à créer et entraîner des réseaux neuronaux. Vous pouvez également utiliser des outils IDE comme Visual Studio Code pour écrire et exécuter votre code.

Linux

Linux offre une grande flexibilité pour travailler avec des réseaux neuronaux. Vous pouvez utiliser des frameworks tels que PyTorch et Apache MXNet, ainsi que des bibliothèques comme NumPy pour manipuler les données. De plus, les conteneurs Docker sont largement utilisés pour la création d’environnements de développement isolés.

Apple

Sur les appareils Apple, vous pouvez tirer parti de la puissance de la puce Neural Engine pour accélérer les tâches liées à l’IA. Vous pouvez utiliser des outils comme Core ML pour intégrer des modèles de réseaux neuronaux dans vos applications iOS et macOS.

FAQ sur les réseaux neuronaux

Qu’est-ce qu’un neurone dans un réseau neuronal ?

Un neurone dans un réseau neuronal est une unité de traitement qui prend une entrée pondérée, applique une fonction d’activation et produit une sortie. Les neurones sont organisés en couches pour former le réseau.

Comment puis-je apprendre à concevoir des réseaux neuronaux ?

Il existe de nombreuses ressources en ligne, y compris des cours, des tutoriels et des livres, qui peuvent vous aider à apprendre la conception de réseaux neuronaux. Vous pouvez également participer à des compétitions de machine learning pour mettre en pratique vos connaissances.

Quel est l’avenir des réseaux neuronaux ?

Les réseaux neuronaux continuent d’évoluer, avec des avancées constantes dans les domaines de la vision par ordinateur, du traitement du langage naturel, et de la compréhension de la voix. Leur utilisation devrait se généraliser dans de nombreux secteurs, de la santé à l’automobile en passant par la finance.

Liens externes

Pour en savoir plus sur les réseaux neuronaux en français, consultez les ressources suivantes :

– Le Monde, article sur les réseaux de neurones artificiels
– Futura Sciences, dossier sur les réseaux de neurones
– CNRS, article sur les réseaux neuronaux comme modèles dépendent positivement

La robotique intelligente, combinant des technologies de pointe en robotique et en intelligence artificielle (IA), est en train de révolutionner l’automatisation dans de nombreux domaines. Les robots intelligents peuvent être programmés pour effectuer des tâches de manière autonome, en utilisant des algorithmes sophistiqués pour prendre des décisions et s’adapter à des environnements changeants. Dans cet article, nous explorerons comment l’IA améliore l’automatisation à travers la robotique intelligente, en fournissant des tutoriels et des conseils pour les plateformes Windows, Linux et Apple.

Pour les utilisateurs de Windows, il existe de nombreuses façons d’intégrer l’IA dans l’automatisation. Des outils tels que Microsoft Cognitive Services et Azure AI permettent de créer des applications intelligentes capables de reconnaître la parole, l’image et d’autres données complexes. Des tutoriels détaillés peuvent être trouvés sur les sites de Microsoft pour apprendre à utiliser ces outils pour automatiser des tâches courantes.

Dans l’écosystème Linux, l’IA est également devenue un ingrédient clé pour l’automatisation. Des bibliothèques open source telles que TensorFlow et scikit-learn offrent aux développeurs la possibilité de créer des algorithmes d’apprentissage automatique pour automatiser divers processus. Des guides détaillés sur la façon d’intégrer ces outils dans des scripts d’automatisation Linux peuvent être trouvés sur des forums de communautés de développeurs Linux.

Pour les utilisateurs d’Apple, l’IA et l’automatisation sont également des sujets importants. Des tutoriels sur la façon d’utiliser des outils tels que Core ML et Create ML pour créer des applications iOS intelligentes peuvent être trouvés sur le site de développement d’Apple. Ces outils permettent aux développeurs de créer des applications intelligentes capables de fournir des fonctionnalités d’automatisation avancées.

L’automatisation basée sur l’IA offre une précision et une efficacité accrues par rapport à l’automatisation traditionnelle. Les robots intelligents peuvent prendre des décisions en temps réel en fonction de données complexes, ce qui les rend idéaux pour les tâches qui exigent une grande précision et une réactivité rapide.

De nombreux cours en ligne et des ressources gratuites sont disponibles pour apprendre les bases de l’IA et de l’apprentissage automatique. Des plateformes telles que Coursera, edX et Udemy proposent des cours sur ces sujets.

La robotique intelligente et l’automatisation basée sur l’IA devraient continuer à se développer rapidement, ouvrant de nouvelles possibilités dans des domaines tels que la fabrication, la logistique et les soins de santé. Les progrès dans les domaines de la vision par ordinateur, du traitement du langage naturel et de la robotique physique devraient apporter des améliorations significatives dans ces domaines.

Pour en savoir plus sur la robotique intelligente et l’automatisation basée sur l’IA, vous pouvez visiter les sites suivants : Futura Sciences – Dossiers Robotique, Usine Digitale – Robotique, Ingénieurs.com.

La compréhension de la différence entre l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé est essentielle pour ceux qui s’intéressent à l’apprentissage machine. Ces deux méthodes d’apprentissage sont utilisées dans des domaines tels que l’analyse de données, la reconnaissance de formes, la classification, et bien d’autres applications.

L’apprentissage supervisé est une méthode où l’algorithme est entraîné sur un ensemble de données étiquetées. Cela signifie que les données d’entrée sont associées à des étiquettes ou des résultats connus, ce qui permet à l’algorithme d’apprendre à prédire ou à catégoriser de nouvelles données en fonction de ses connaissances préalablement acquises. Les techniques courantes d’apprentissage supervisé comprennent la régression linéaire, la régression logistique, les machines à vecteurs de support (SVM), et les réseaux de neurones.

D’autre part, l’apprentissage non supervisé consiste à utiliser un ensemble de données non étiquetées et à permettre à l’algorithme d’explorer les structures et relations intrinsèques des données. Il cherche à découvrir des schémas ou des regroupements non étiquetés, et il est souvent utilisé dans des tâches telles que la classification automatique, la segmentation d’image, et la recommandation de contenu. Les méthodes d’apprentissage non supervisé comprennent la classification hiérarchique, le clustering k-means, les réseaux de neurones non supervisés, et l’analyse en composantes principales (PCA).

Que vous utilisiez Windows, Linux, ou Apple, il est important de connaître quelques astuces et tutoriels pour optimiser votre expérience informatique. Voici quelques conseils utiles pour chaque plateforme :

– Windows : Découvrez comment personnaliser votre bureau, optimiser les paramètres système, et sécuriser votre système d’exploitation avec nos tutoriels Windows.

– Linux : Apprenez à naviguer dans l’interface en ligne de commande, à installer des logiciels, et à personnaliser votre environnement Linux avec nos conseils et astuces.

– Apple : Découvrez les raccourcis clavier pratiques, les fonctionnalités cachées, et les applications indispensables pour tirer le meilleur parti de votre appareil Apple.

En conclusion, la compréhension des différences entre l’apprentissage supervisé et non supervisé, ainsi que la maîtrise de conseils et astuces pour des plateformes informatiques spécifiques, peuvent grandement améliorer vos connaissances en informatique et vos compétences en apprentissage machine.