Probabilistic classificationIn machine learning, a probabilistic classifier is a classifier that is able to predict, given an observation of an input, a probability distribution over a set of classes, rather than only outputting the most likely class that the observation should belong to. Probabilistic classifiers provide classification that can be useful in its own right or when combining classifiers into ensembles. Formally, an "ordinary" classifier is some rule, or function, that assigns to a sample x a class label ŷ: The samples come from some set X (e.
Attention (machine learning)Machine learning-based attention is a mechanism mimicking cognitive attention. It calculates "soft" weights for each word, more precisely for its embedding, in the context window. It can do it either in parallel (such as in transformers) or sequentially (such as recursive neural networks). "Soft" weights can change during each runtime, in contrast to "hard" weights, which are (pre-)trained and fine-tuned and remain frozen afterwards. Multiple attention heads are used in transformer-based large language models.
Data wranglingData wrangling, sometimes referred to as data munging, is the process of transforming and mapping data from one "raw" data form into another format with the intent of making it more appropriate and valuable for a variety of downstream purposes such as analytics. The goal of data wrangling is to assure quality and useful data. Data analysts typically spend the majority of their time in the process of data wrangling compared to the actual analysis of the data.
Mécanisme de défenseLes mécanismes de défense (Abwehrmechanismen) désignent en psychanalyse et chez Freud les procédés inconscients employés principalement par le Moi dans différentes organisations psychiques comme les névroses. Les travaux d'Anna Freud sont particulièrement centrés sur ce thème. Laplanche et Pontalis donnent des mécanismes de défense la définition suivante: ce sont . Ils précisent ensuite qu'. Pour Elsa Schmid-Kitsikis, . Quant à la définition de la « défense », lorsque le mot « défense » est pris absolument, le terme désigne pour le même auteur .
Terminologies et classifications en médecineL'appréhension du champ des terminologies, taxonomies et des classifications en médecine est facilitée par la compréhension de certains concepts et définitions empruntés à la linguistique. Ces notions font l'objet de définitions dans la première section consacrée à la linguistique médicale. Ensuite, des exemples de terminologies et de classifications médicales sont présentés et discutés dans les sections suivantes. Les codifications sont utilisées pour des statistiques de santé publique ou d'évaluation économique (bénéfice-coût des traitements).
Espace euclidienEn mathématiques, un espace euclidien est un objet algébrique permettant de généraliser de façon naturelle la géométrie traditionnelle développée par Euclide, dans ses Éléments. Une géométrie de cette nature modélise, en physique classique, le plan ainsi que l'espace qui nous entoure. Un espace euclidien permet également de traiter les dimensions supérieures ; il est défini par la donnée d'un espace vectoriel sur le corps des réels, de dimension finie, muni d'un produit scalaire, qui permet de « mesurer » distances et angles.
Machine à vecteurs de supportLes machines à vecteurs de support ou séparateurs à vaste marge (en anglais support-vector machine, SVM) sont un ensemble de techniques d'apprentissage supervisé destinées à résoudre des problèmes de discrimination et de régression. Les SVM sont une généralisation des classifieurs linéaires. Les séparateurs à vaste marge ont été développés dans les années 1990 à partir des considérations théoriques de Vladimir Vapnik sur le développement d'une théorie statistique de l'apprentissage : la théorie de Vapnik-Tchervonenkis.
Arbre kdvignette|Partition d'un espace à trois dimensions pour la construction d'un arbre 3-d. En informatique, un arbre k-d (ou k-d tree, pour k-dimensional tree) est une structure de données de partition de l'espace permettant de stocker des points, et de faire des recherches (recherche par plage, plus proche voisin, etc.) plus rapidement qu'en parcourant linéairement le tableau de points. Les arbres k-d sont des cas particuliers d'arbres BSP (binary space partition trees).
AutomutilationL’automutilation se caractérise par des blessures et dommages physiques directs, avec ou sans intention suicidaire. Ce terme est utilisé dans le manuel diagnostique et statistique des troubles mentaux (DSM--TR). Son usage est discutable pour ce qui concerne les lésions cutanées auto-infligées, car le mutilare renvoie à la section irréversible d'un membre ou d'un organe (exemple : se crever un œil ou se couper un doigt).
Classification internationale des maladiesLa Classification internationale des maladies ou CIM (en anglais, International Classification of Diseases ou ICD ) est une classification médicale codifiée classifiant les maladies et une très vaste variété de signes, symptômes, lésions traumatiques, empoisonnements, circonstances sociales et causes externes de blessures ou de maladies. Elle est publiée par l'Organisation mondiale de la santé (OMS) et est mondialement utilisée pour l'enregistrement des taux de morbidité et des taux de mortalité touchant le domaine de la médecine.
Science des donnéesLa science des données est l'étude de l’extraction automatisée de connaissance à partir de grands ensembles de données. Plus précisément, la science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées à partir de nombreuses données structurées ou non . Elle est souvent associée aux données massives et à l'analyse des données.
Data PreprocessingData preprocessing can refer to manipulation or dropping of data before it is used in order to ensure or enhance performance, and is an important step in the data mining process. The phrase "garbage in, garbage out" is particularly applicable to data mining and machine learning projects. Data collection methods are often loosely controlled, resulting in out-of-range values, impossible data combinations, and missing values, amongst other issues. Analyzing data that has not been carefully screened for such problems can produce misleading results.
