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.
Statistical model validationIn statistics, model validation is the task of evaluating whether a chosen statistical model is appropriate or not. Oftentimes in statistical inference, inferences from models that appear to fit their data may be flukes, resulting in a misunderstanding by researchers of the actual relevance of their model. To combat this, model validation is used to test whether a statistical model can hold up to permutations in the data.
Stimulation cérébrale profondeLa est un traitement médical invasif consistant à implanter chirurgicalement dans le cerveau des électrodes, connectées à un boîtier mis en place sous la peau et qui délivre un courant électrique de faible intensité dans certaines structures spécifiques situées en profondeur de cet organe comme le thalamus ou certains noyaux des ganglions de la base, comme le noyau sous-thalamique ou le globus pallidus.
Intelligence artificiellevignette|redresse=0.8|Les assistants personnels intelligents sont l'une des applications concrètes de l'intelligence artificielle dans les années 2010. L'intelligence artificielle (IA) est un ensemble de théories et de techniques visant à réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine. Souvent classée dans le groupe des mathématiques et des sciences cognitives, elle fait appel à la neurobiologie computationnelle (particulièrement aux réseaux neuronaux) et à la logique mathématique (partie des mathématiques et de la philosophie).
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 .
Revue systématiquethumb|Ce diagramme illustre ce que font les auteurs d'une revue systématique. Une revue systématique est un travail de collecte, d'évaluation critique et de synthèse des connaissances existantes sur une question donnée. Cette question bien définie est issue de l'étude d'une problématique posée par un commanditaire, un gestionnaire, un praticien, un chercheur... Il s'agit, contrairement à une revue narrative et non systématique de la littérature, de minimiser les biais pouvant être inhérents soit à la matière première (données, connaissances) soit à la conduite de la revue elle-même, afin d'atteindre la plus grande objectivité possible.
Neurostimulationvignette|Implant cochléaire un appareil électronique qui stimule le nerf auditif grâce à des électrodes placées dans la cochlée de l'oreille interne, permettant à certaines personnes gravement sourdes de percevoir les sons. Pour les personnes souffrant de perte auditive sévère à profonde, les appareils auditifs implantables comme les implants cochléaires peuvent être une solution efficace La neurostimulation est la stimulation d'un nerf ou de plusieurs nerfs, de la moelle épinière ou d'une partie du cerveau (système nerveux central) à l'aide de neurostimulateurs.
Courant continuLe courant continu ou CC (DC pour direct current en anglais) est un courant électrique dont l'intensité est indépendante du temps (constante). C'est, par exemple, le type de courant délivré par les piles ou les accumulateurs. Par extension, on nomme courant continu un courant périodique dont l'intensité est toujours assez proche de sa valeur moyenne ou dont la composante continue (sa valeur moyenne) est d'importance primordiale, ou encore un courant électrique qui circule continuellement (ou très majoritairement) dans le même sens (dit aussi unidirectionnel).
Stimulation magnétique transcrânienneLa stimulation magnétique transcrânienne (ou TMS, abréviation de l'Transcranial Magnetic Stimulation) est une technique médicale de stimulation transcrânienne utilisée dans le diagnostic et dans le traitement de certaines affections psychiatriques et neurologiques (il s'agit alors en général de rTMS repetitive Transcranial Magnetic Stimulation). C'est également un instrument de recherche en neurosciences. La stimulation magnétique du cortex cérébral fut décrite pour la première fois par Arsène d'Arsonval en 1896.
Courant alternatifLe courant alternatif (qui peut être abrégé par CA) est un courant électrique périodique qui change de sens deux fois par période et qui transporte des quantités d'électricité alternativement égales dans un sens et dans l'autre. Un courant alternatif a donc une composante continue (valeur moyenne) nulle. Un courant alternatif est caractérisé par sa fréquence, mesurée en hertz (Hz). La fréquence correspond au nombre de périodes du signal en une seconde (une oscillation = une période).
Mouvements anormauxLes mouvements anormaux (aussi dénommés sous l'appellation trouble du mouvement) rassemblent, en médecine, des mouvements involontaires et non contrôlables par la pensée, dont font partie : l'akathisie ; l'akinésie ; l'ataxie ; l'athétose ; la chorée ; la choréo-athétose ; la dystonie ; les dyskinésies ; l'hémiballisme ; les myoclonies ; la syncinésie ; les tics ; les tremblements ; le trémor. Examen neurologique Site du collège des enseignants en neurologie Catégorie:Sémiologie neurologique Catégorie:Syndr
Réduction de la dimensionnalitévignette|320x320px|Animation présentant la projection de points en deux dimensions sur les axes obtenus par analyse en composantes principales, une méthode populaire de réduction de la dimensionnalité La réduction de la dimensionnalité (ou réduction de (la) dimension) est un processus étudié en mathématiques et en informatique, qui consiste à prendre des données dans un espace de grande dimension, et à les remplacer par des données dans un espace de plus petite dimension.
Applications de l'intelligence artificielleL'intelligence artificielle, définie comme intelligence présentée par les machines, a de nombreuses applications dans la société actuelle. Plus précisément, c'est l'IA faible, la forme d'IA avec laquelle les programmes sont développés pour effectuer des tâches spécifiques, qui est utilisée pour un large éventail d'activités, y compris le diagnostic médical, le commerce électronique, le contrôle des robots et la télédétection. L'IA a été utilisée pour développer et faire progresser de nombreux domaines et industries, y compris la finance, la santé, l'éducation, le transport, et plus encore.
Clustering high-dimensional dataClustering high-dimensional data is the cluster analysis of data with anywhere from a few dozen to many thousands of dimensions. Such high-dimensional spaces of data are often encountered in areas such as medicine, where DNA microarray technology can produce many measurements at once, and the clustering of text documents, where, if a word-frequency vector is used, the number of dimensions equals the size of the vocabulary.
Intelligence artificielle généralevignette|Image générée en juin 2022 par le modèle de génération d'images DALL-E-mini, à partir de la consigne « Intelligence artificielle ». Une intelligence artificielle générale (IAG) est une intelligence artificielle capable d'effectuer ou d'apprendre pratiquement n'importe quelle tâche cognitive propre aux humains ou autres animaux. La création d'intelligences artificielles générales est un des principaux objectifs de certaines entreprises comme OpenAI, DeepMind et Anthropic.
Revue de la littératureLes notions de « revue de la littérature » (ou « revue de littérature » ou d’« analyse de la littérature ») désignent à la fois une méthode de recherche de documentation scientifique et une « catégorie » d’études scientifiques. Le produit de cette méthode de recherche est un souvent un article dit « article de synthèse » ou « article de revue » ou « article de revue de littérature » par les francophones (traduction de l'anglais Review article).
Article de revueUn article de revue (ou « article de synthèse » ou « article de revue de littérature ») est un type particulier d'article publié dans une revue scientifique dont le principe est de dresser un état des lieux dans un domaine particulier de la recherche et de dégager les directions particulières prises dans ce domaine. Le contenu principal d'un article de revue est une revue de littérature (ou revue de la littérature), c'est-à-dire une méthode de recherche d'information scientifique structurée, réplicable et ciblée sur un sujet de recherche spécifique.
Explainable artificial intelligenceExplainable AI (XAI), also known as Interpretable AI, or Explainable Machine Learning (XML), either refers to an AI system over which it is possible for humans to retain intellectual oversight, or to the methods to achieve this. The main focus is usually on the reasoning behind the decisions or predictions made by the AI which are made more understandable and transparent. XAI counters the "black box" tendency of machine learning, where even the AI's designers cannot explain why it arrived at a specific decision.
Partitionnement de donnéesvignette|upright=1.2|Exemple de clustering hiérarchique. Le partitionnement de données (ou data clustering en anglais) est une méthode en analyse des données. Elle vise à diviser un ensemble de données en différents « paquets » homogènes, en ce sens que les données de chaque sous-ensemble partagent des caractéristiques communes, qui correspondent le plus souvent à des critères de proximité (similarité informatique) que l'on définit en introduisant des mesures et classes de distance entre objets.
Évaluation formativeLes concepts d’évaluation formative et sommative ont été apportés par Michael Scriven en 1967, dans le contexte de l’évaluation de programmes éducatifs (curriculum evaluation). Pour Scriven, une évaluation formative devait permettre à un établissement scolaire d’estimer la capacité de ses programmes scolaires à atteindre leurs objectifs, de façon à guider les choix de l’école pour les améliorer progressivement, au contraire d’une évaluation sommative qui cherche à poser un jugement final sur les programmes : « marchent-ils » ou pas ? Et en conséquence, faut-il les maintenir, les étendre ou les abandonner ? Benjamin Bloom reprend dans les années suivantes cette distinction pour l’appliquer au processus d’apprentissage, notamment dans son ouvrage Handbook on formative and summative evaluation of student learning.
