Carie dentairevignette|redresse=1.5|Diagramme simplifié représentant une coupe transversale de l'émail (en en anglais) et de la dentine (en). La carie résulte d'une altération du processus dynamique de (dissolution puis reprécipitation des cristaux d'hydroxyapatite HA), pouvant aboutir à la formation de cavités (processus de cavitation). La , ou simplement , est une maladie infectieuse de la dent, qui se manifeste par une lésion de l'émail, du cément ou de la dentine, voire de la pulpe. Elle est très souvent noire et forme un creux dans la dent.
Apprentissage profondL'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.
Odontologie conservatriceL’odontologie conservatrice est la partie de la dentisterie qui s'occupe de soigner les dents, en éliminant le moins possible de matière dentaire saine (émail et dentine). Cela consiste essentiellement à éliminer les tissus cariés et à remplacer les tissus manquant par une obturation coronaire. Le dentiste utilise généralement des instruments rotatifs pour procéder à l'éviction des tissus ramollis par la carie.
Apprentissage par renforcement profondL'apprentissage par renforcement profond (en anglais : deep reinforcement learning ou deep RL) est un sous-domaine de l'apprentissage automatique (en anglais : machine learning) qui combine l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage profond (en anglais : deep learning). L'apprentissage par renforcement considère le problème d'un agent informatique (par exemple, un robot, un agent conversationnel, un personnage dans un jeu vidéo, etc.) qui apprend à prendre des décisions par essais et erreurs.
Q-learningvignette|400x400px|Dans le Q-learning, l'agent exécute une action a en fonction de l'état s et d'une fonction Q. Il perçoit alors le nouvel état s' et une récompense r de l'environnement. Il met alors à jour la fonction Q. Le nouvel état s' devient alors l'état s, et l'apprentissage continue. En intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, le Q-learning est un algorithme d'apprentissage par renforcement. Il ne nécessite aucun modèle initial de l'environnement.
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.
Scellement des puits et sillonsvignette|Sillons d'une dent Le scellement des puits et sillons est une action de prévention du risque de carie dentaire consistant à remplir d'une pâte appropriée les parties les plus vulnérables de certaines dents, des molaires le plus souvent. Ces parties sont les puits et les sillons de l'émail dentaire. Après nettoyage de la dent, le produit de scellement des puits et sillons (une résine de la couleur de la dent) est simplement déposé à la surface du sillon, un peu comme une couche de vernis protecteur.
Dental erosionAcid erosion is a type of tooth wear. It is defined as the irreversible loss of tooth structure due to chemical dissolution by acids not of bacterial origin. Dental erosion is the most common chronic condition of children ages 5–17, although it is only relatively recently that it has been recognised as a dental health problem. There is generally widespread ignorance of the damaging effects of acid erosion; this is particularly the case with erosion due to consumption of fruit juices because they tend to be considered as healthy.
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.
Apprentissage par renforcementEn intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, l'apprentissage par renforcement consiste, pour un agent autonome ( robot, agent conversationnel, personnage dans un jeu vidéo), à apprendre les actions à prendre, à partir d'expériences, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du temps. L'agent est plongé au sein d'un environnement et prend ses décisions en fonction de son état courant. En retour, l'environnement procure à l'agent une récompense, qui peut être positive ou négative.
