Ingénierie des caractéristiquesL'ingénierie des caractéristiques (en anglais feature engineering) a un rôle important, notamment dans l’analyse des données. Sans données, les algorithmes d’exploitation et d’apprentissage automatique de données ne seront pas en mesure de fonctionner. En effet, il s’avère qu’en réalité, on ne pourrait réaliser que peu de choses si nous ne disposions que de très peu de caractéristiques afin de pouvoir représenter les données, ou les banques de données, sous-jacentes.
Feature (machine learning)In machine learning and pattern recognition, a feature is an individual measurable property or characteristic of a phenomenon. Choosing informative, discriminating and independent features is a crucial element of effective algorithms in pattern recognition, classification and regression. Features are usually numeric, but structural features such as strings and graphs are used in syntactic pattern recognition. The concept of "feature" is related to that of explanatory variable used in statistical techniques such as linear regression.
Apprentissage de représentationsEn apprentissage automatique, l'apprentissage des caractéristiques ou apprentissage des représentations est un ensemble de techniques qui permet à un système de découvrir automatiquement les représentations nécessaires à la détection ou à la classification des caractéristiques à partir de données brutes. Cela remplace l'ingénierie manuelle des fonctionnalités et permet à une machine d'apprendre les fonctionnalités et de les utiliser pour effectuer une tâche spécifique.
Feature (computer vision)In computer vision and , a feature is a piece of information about the content of an image; typically about whether a certain region of the image has certain properties. Features may be specific structures in the image such as points, edges or objects. Features may also be the result of a general neighborhood operation or feature detection applied to the image. Other examples of features are related to motion in image sequences, or to shapes defined in terms of curves or boundaries between different image regions.
ÉlectromyographieL'électromyographie (EMG) est une technique médicale qui permet d'étudier la fonction des nerfs et des muscles = le système nerveux périphérique, les muscles et la jonction neuromusculaire, et donc de compléter certains diagnostics neurologiques. L’Electro Neuro Myo Graphie (ENMG) se divise en deux examens paracliniques distincts : la neurographie motrice (EMG) et la neurographie sensitive. Du grec ancien / élektrôn, / muos, « muscle » et / graphein, « écrire ». Pour cela, on étudie les potentiels émis par le muscle lors de sa contraction volontaire.
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.
Sélection de caractéristiqueLa sélection de caractéristique (ou sélection d'attribut ou de variable) est un processus utilisé en apprentissage automatique et en traitement de données. Il consiste, étant donné des données dans un espace de grande dimension, à trouver un sous-sensemble de variables pertinentes. C'est-à-dire que l'on cherche à minimiser la perte d'information venant de la suppression de toutes les autres variables. C'est une méthode de réduction de la dimensionnalité. Extraction de caractéristique Catégorie:Apprentissage
Classement automatiquevignette|La fonction 1-x^2-2exp(-100x^2) (rouge) et les valeurs déplacées par un bruit de 0,1*N(0,1). Le classement automatique ou classification supervisée est la catégorisation algorithmique d'objets. Elle consiste à attribuer une classe ou catégorie à chaque objet (ou individu) à classer, en se fondant sur des données statistiques. Elle fait couramment appel à l'apprentissage automatique et est largement utilisée en reconnaissance de formes. En français, le classement fait référence à l'action de classer donc de « ranger dans une classe ».
Astuce du noyauEn apprentissage automatique, l'astuce du noyau, ou kernel trick en anglais, est une méthode qui permet d'utiliser un classifieur linéaire pour résoudre un problème non linéaire. L'idée est de transformer l'espace de représentation des données d'entrées en un espace de plus grande dimension, où un classifieur linéaire peut être utilisé et obtenir de bonnes performances. La discrimination linéaire dans l'espace de grande dimension (appelé aussi espace de redescription) est équivalente à une discrimination non linéaire dans l'espace d'origine.
Nerve conduction studyA nerve conduction study (NCS) is a medical diagnostic test commonly used to evaluate the function, especially the ability of electrical conduction, of the motor and sensory nerves of the human body. These tests may be performed by medical specialists such as clinical neurophysiologists, physical therapists, chiropractors, physiatrists (physical medicine and rehabilitation physicians), and neurologists who subspecialize in electrodiagnostic medicine.
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.
Indicateur clé de performancevignette|Indicateurs clés de performance affichés à l'usine Scanfil de Sieradz, en Pologne. Un indicateur clé de performance (ICP) – en anglais : key performance indicator (KPI) – est un indicateur utilisé pour l'aide à la décision dans les organisations. Les ICP sont utilisés particulièrement en gestion de la performance organisationnelle. Le terme d'« indicateur clé de performance » est une traduction littérale provenant de l'anglais « key performance indicator » (KPI).
Classification (science de l'information)thumb|250px|Le de la Bibliothèque de l'université de Graz (Autriche). Les classifications bibliographiques, telles que celles mises en œuvre dans les bibliothèques, ont été les premiers outils d'organisation thématique des ouvrages. Ces systèmes de classification « permettent de représenter de façon synthétique le sujet d'un document, et de regrouper les ouvrages sur les rayons par affinité de contenu ».
Classification décimale de DeweyLa classification décimale de Dewey (CDD) est un système visant à classer l’ensemble du fonds documentaire d’une bibliothèque, développé en 1876 par Melvil Dewey, un bibliographe américain. Elle a été complétée et perfectionnée par la classification décimale universelle (CDU) développée par Henri La Fontaine et Paul Otlet. Les dix classes retenues par la classification de Dewey correspondent à neuf disciplines fondamentales : philosophie, religion, sciences sociales, langues, sciences pures, techniques, beaux-arts et loisirs, littératures, géographie et histoire, auxquelles s’ajoute une classe « généralités ».
Entretien d'évaluationL'entretien d'évaluation est un entretien qui a pour but de fixer des objectifs à atteindre au personnel pour une période déterminée, et leur évaluation pour le passé, en fonction de l'ensemble des priorités, des connaissances, de l'expérience et des comportements et aptitudes. Il s'agit d'une explicitation fine des missions afin de déterminer les compétences nécessaires à leur exercice et les actions de formations destinées à acquérir et à améliorer ces compétences.
FasciculationEn médecine, le terme de désigne la contraction brève d'un groupe de fibres musculaires constitutives d'une unité motrice, c'est-à-dire d'un fascicule musculaire. Ce phénomène indolore et indépendant de la volonté se manifeste en périphérie du muscle concerné par un léger mouvement transmis à la peau, habituellement sans déplacement articulaire. Tous les muscles squelettiques peuvent être le siège de fasciculations qui, si elles deviennent abondantes et généralisées peuvent devenir un symptôme perturbant la qualité de vie.
Prothèse (médecine)vignette|La Jambe de Capoue, en bois recouvert de bronze. Une est un dispositif artificiel destiné à remplacer un membre, un organe ou une articulation. Le mot prothèse vient du latin prosthesis venant du grec signifiant « action d'ajouter ». La première référence à un membre artificiel apparait dans le poème épique indien Rig-Véda: il s'agit de l'amputation de la jambe de la reine guerrière Vishpla. Elle retourne au combat après avoir été équipée d'une jambe de fer par les jumeaux divins Ashvin.
Business performance managementBusiness performance management (BPM), also known as corporate performance management (CPM) enterprise performance management (EPM), organizational performance management, or simply performance management are a set of management and analytic processes that ensure activities and outputs meet an organization's goals in an effective and efficient manner. Business performance management is contained within approaches to business process management.
Fonction périodiqueEn mathématiques, une fonction périodique est une fonction qui lorsqu'elle est appliquée à une variable, reprend la même valeur si on ajoute à cette variable une certaine quantité fixe appelée période. Des exemples de telles fonctions peuvent être obtenus à partir de phénomènes périodiques, comme l'heure indiquée par la petite aiguille d'une horloge, les phases de la lune, etc. thumb|La fonction sinus est périodique de période 2π.
Signal sinusoïdalthumb|upright|Signal sinusoïdal simple. Un signal sinusoïdal est un signal continu (onde) dont l’amplitude, observée à un endroit précis, est une fonction sinusoïdale du temps, définie à partir de la fonction sinus. La courbe associée s'appelle une sinusoïde (voir Figure 1). Un signal sinusoïdal est caractérisé par son amplitude maximale et sa fréquence.
