Traitement des eaux usées industriellesLe traitement des eaux usées industrielles décrit les procédés utilisés pour traiter les eaux usées produites par les industries en tant que sous-produits indésirables. Après traitement, les eaux usées industrielles (ou effluents) traitées peuvent être réutilisées ou rejetées dans un égout sanitaire ou une eau de surface dans l'environnement. La plupart des industries produisent des eaux usées. Les tendances récentes ont été de minimiser une telle production ou de recycler les eaux usées traitées dans le processus de production.
Correlation clusteringClustering is the problem of partitioning data points into groups based on their similarity. Correlation clustering provides a method for clustering a set of objects into the optimum number of clusters without specifying that number in advance. Cluster analysis In machine learning, correlation clustering or cluster editing operates in a scenario where the relationships between the objects are known instead of the actual representations of the objects.
DysthymieLa dysthymie (du grec δυσθυμία, « mélancolie ») est un trouble de l'humeur, chronique et persistant, impliquant un spectre dépressif. Elle n'est pas nécessairement moins sévère qu'une dépression clinique. Le terme est attribué à James Kocsis durant les années 1970. La dysthymie est un type de dépression moyenne. La dysthymie étant un trouble dépressif, les patients peuvent en faire l'expérience durant plusieurs années avant d'être diagnostiqués (si aucun symptôme apparent ne survient).
Autisme à haut niveau de fonctionnementL’expression , AHN ou AHF (en anglais high-functioning autism ou HFA) désigne toute forme d’autisme quand la personne concernée est, à des degrés divers, capable d'exprimer son intelligence et d'avoir des interactions sociales. L'autisme est présent, mais la personne peut vivre de façon relativement indépendante. Le raccourci de langage « autisme de haut niveau » est discutable car il peut prêter à confusion, la traduction du terme anglais signifiant « autisme à haut niveau de fonctionnement ».
Dépression saisonnièreLa dépression saisonnière, ou trouble affectif saisonnier (TAS), est un trouble de l'humeur caractérisé par des symptômes dépressifs survenant habituellement lors de changements saisonniers. Dans le DMS-5, le caractère saisonnier est un spécificateur pour décrire certaines sous-populations de patients atteints de troubles dépressifs majeurs récurrents ou d'un trouble bipolaire, lorsque les symptômes dépressifs présentent, à plusieurs reprises, un caractère saisonnier, généralement sous forme d'une survenue en automne-hiver, lorsque les heures d’ensoleillements diminuent, avec une amélioration lorsque la saison est terminée.
Algorithme d'apprentissage incrémentalEn informatique, un algorithme d'apprentissage incrémental ou incrémentiel est un algorithme d'apprentissage qui a la particularité d'être online, c'est-à-dire qui apprend à partir de données reçues au fur et à mesure du temps. À chaque incrément il reçoit des données d'entrées et un résultat, l'algorithme calcule alors une amélioration du calcul fait pour prédire le résultat à partir des données d'entrées.
Rule-based machine learningRule-based machine learning (RBML) is a term in computer science intended to encompass any machine learning method that identifies, learns, or evolves 'rules' to store, manipulate or apply. The defining characteristic of a rule-based machine learner is the identification and utilization of a set of relational rules that collectively represent the knowledge captured by the system. This is in contrast to other machine learners that commonly identify a singular model that can be universally applied to any instance in order to make a prediction.
Pearson correlation coefficientIn statistics, the Pearson correlation coefficient (PCC) is a correlation coefficient that measures linear correlation between two sets of data. It is the ratio between the covariance of two variables and the product of their standard deviations; thus, it is essentially a normalized measurement of the covariance, such that the result always has a value between −1 and 1. As with covariance itself, the measure can only reflect a linear correlation of variables, and ignores many other types of relationships or correlations.
Validation croiséeLa validation croisée () est, en apprentissage automatique, une méthode d’estimation de fiabilité d’un modèle fondée sur une technique d’échantillonnage. Supposons posséder un modèle statistique avec un ou plusieurs paramètres inconnus, et un ensemble de données d'apprentissage sur lequel on peut apprendre (ou « entraîner ») le modèle. Le processus d'apprentissage optimise les paramètres du modèle afin que celui-ci corresponde le mieux possible aux données d'apprentissage.
Analyse en composantes principalesL'analyse en composantes principales (ACP ou PCA en anglais pour principal component analysis), ou, selon le domaine d'application, transformation de Karhunen–Loève (KLT) ou transformation de Hotelling, est une méthode de la famille de l'analyse des données et plus généralement de la statistique multivariée, qui consiste à transformer des variables liées entre elles (dites « corrélées » en statistique) en nouvelles variables décorrélées les unes des autres. Ces nouvelles variables sont nommées « composantes principales » ou axes principaux.
Jeux d'entrainement, de validation et de testEn apprentissage automatique, une tâche courante est l'étude et la construction d'algorithmes qui peuvent apprendre et faire des prédictions sur les données. De tels algorithmes fonctionnent en faisant des prédictions ou des décisions basées sur les données, en construisant un modèle mathématique à partir des données d'entrée. Ces données d'entrée utilisées pour construire le modèle sont généralement divisées en plusieurs jeux de données .
Neuro-ophthalmologyNeuro-ophthalmology is an academically-oriented subspecialty that merges the fields of neurology and ophthalmology, often dealing with complex systemic diseases that have manifestations in the visual system. Neuro-ophthalmologists initially complete a residency in either neurology or ophthalmology, then do a fellowship in the complementary field. Since diagnostic studies can be normal in patients with significant neuro-ophthalmic disease, a detailed medical history and physical exam is essential, and neuro-ophthalmologists often spend a significant amount of time with their patients.
