Réseau neuronal convolutifEn apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.
Apprentissage automatiqueL'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
Réseau de neurones artificielsUn réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.
PiscineUne piscine est un bassin artificiel, étanche, rempli d'eau et dont les dimensions permettent à un être humain de s'y plonger au moins partiellement. Une piscine se différencie d'une cuve ou d'une baignoire par ses équipements de filtration (pompe, filtre...). Il existe différents types de piscine dont les caractéristiques varient en fonction de leurs destinations (piscine privée, piscine privée à usage collectif, piscine publique) et de leur usage (piscine familiale, piscine de loisir, piscine thérapeutique, piscine d'entraînement sportif, piscine de plongée, aussi appelée « fosse à plongée ».
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.
Reverse transcription polymerase chain reactionReverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) is a laboratory technique combining reverse transcription of RNA into DNA (in this context called complementary DNA or cDNA) and amplification of specific DNA targets using polymerase chain reaction (PCR). It is primarily used to measure the amount of a specific RNA. This is achieved by monitoring the amplification reaction using fluorescence, a technique called real-time PCR or quantitative PCR (qPCR).
False positive rateIn statistics, when performing multiple comparisons, a false positive ratio (also known as fall-out or false alarm ratio) is the probability of falsely rejecting the null hypothesis for a particular test. The false positive rate is calculated as the ratio between the number of negative events wrongly categorized as positive (false positives) and the total number of actual negative events (regardless of classification). The false positive rate (or "false alarm rate") usually refers to the expectancy of the false positive ratio.
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.
Family-wise error rateIn statistics, family-wise error rate (FWER) is the probability of making one or more false discoveries, or type I errors when performing multiple hypotheses tests. John Tukey developed in 1953 the concept of a familywise error rate as the probability of making a Type I error among a specified group, or "family," of tests. Ryan (1959) proposed the related concept of an experimentwise error rate, which is the probability of making a Type I error in a given experiment.
False positives and false negativesA false positive is an error in binary classification in which a test result incorrectly indicates the presence of a condition (such as a disease when the disease is not present), while a false negative is the opposite error, where the test result incorrectly indicates the absence of a condition when it is actually present. These are the two kinds of errors in a binary test, in contrast to the two kinds of correct result (a and a ).
PCR quantitativeLa PCR quantitative (ou qPCR), ou PCR en temps réel, est une méthode particulière de réaction en chaîne par polymérase permettant de mesurer la quantité initiale d'ADN. En réalité, la PCR quantitative mesure le nombre d'amplicon (portion d'ADN définie par un couple d'amorces). Il existe diverses techniques permettant de quantifier l'ADN en biologie moléculaire. On peut utiliser la spectrophotométrie UV-visible à qui permet de connaître avec précision la concentration d'ADN total dans un échantillon par dosage optique.
False discovery rateIn statistics, the false discovery rate (FDR) is a method of conceptualizing the rate of type I errors in null hypothesis testing when conducting multiple comparisons. FDR-controlling procedures are designed to control the FDR, which is the expected proportion of "discoveries" (rejected null hypotheses) that are false (incorrect rejections of the null). Equivalently, the FDR is the expected ratio of the number of false positive classifications (false discoveries) to the total number of positive classifications (rejections of the null).
Réaction en chaîne par polymérasevignette|Diagramme des quatre premiers cycles de la PCR. Lamplification en chaîne par polymérase (ACP) ou réaction de polymérisation en chaîne, généralement siglée PCR (de l'polymerase chain reaction) est une méthode de biologie moléculaire permettant d'obtenir rapidement, in vitro, un grand nombre de segments d'ADN identiques, à partir d'une séquence initiale.
Sampling (music)In sound and music, sampling is the reuse of a portion (or sample) of a sound recording in another recording. Samples may comprise elements such as rhythm, melody, speech, sound effects or longer portions of music, and may be layered, equalized, sped up or slowed down, repitched, looped, or otherwise manipulated. They are usually integrated using electronic music instruments (samplers) or software such as digital audio workstations. A process similar to sampling originated in the 1940s with musique concrète, experimental music created by splicing and looping tape.
Apprentissage superviséL'apprentissage supervisé (supervised learning en anglais) est une tâche d'apprentissage automatique consistant à apprendre une fonction de prédiction à partir d'exemples annotés, au contraire de l'apprentissage non supervisé. On distingue les problèmes de régression des problèmes de classement. Ainsi, on considère que les problèmes de prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification.
Swimming pool sanitationSwimming pool sanitation is the process of ensuring healthy conditions in swimming pools. Proper sanitation is needed to maintain the visual clarity of water and to prevent the transmission of infectious waterborne diseases. Two distinct and separate methods are employed in the sanitation of a swimming pool. The filtration system removes organic waste on a daily basis by using the sieve baskets inside the skimmer and circulation pump and the sand unit with a backwash facility for easy removal of organic waste from the water circulation.
Simple random sampleIn statistics, a simple random sample (or SRS) is a subset of individuals (a sample) chosen from a larger set (a population) in which a subset of individuals are chosen randomly, all with the same probability. It is a process of selecting a sample in a random way. In SRS, each subset of k individuals has the same probability of being chosen for the sample as any other subset of k individuals. A simple random sample is an unbiased sampling technique. Simple random sampling is a basic type of sampling and can be a component of other more complex sampling methods.
Diagnostic prénatalLe diagnostic prénatal (DPN) ou diagnostic anténatal (DAN) est l'ensemble des pratiques médicales ayant pour but de détecter in utero chez l'embryon ou le fœtus une affection grave (anomalie génétique ou malformation congénitale, par exemple), afin de donner aux futurs parents le choix d'interrompre ou non la grossesse et de permettre une meilleure prise en charge médicale de la pathologie si la grossesse est poursuivie.
Hybridization probeIn molecular biology, a hybridization probe (HP) is a fragment of DNA or RNA of usually 15–10000 nucleotide long which can be radioactively or fluorescently labeled. HP can be used to detect the presence of nucleotide sequences in analyzed RNA or DNA that are complementary to the sequence in the probe. The labeled probe is first denatured (by heating or under alkaline conditions such as exposure to sodium hydroxide) into single stranded DNA (ssDNA) and then hybridized to the target ssDNA (Southern blotting) or RNA (northern blotting) immobilized on a membrane or in situ.
Sample mean and covarianceThe sample mean (sample average) or empirical mean (empirical average), and the sample covariance or empirical covariance are statistics computed from a sample of data on one or more random variables. The sample mean is the average value (or mean value) of a sample of numbers taken from a larger population of numbers, where "population" indicates not number of people but the entirety of relevant data, whether collected or not. A sample of 40 companies' sales from the Fortune 500 might be used for convenience instead of looking at the population, all 500 companies' sales.
