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.
Reconnaissance de formesthumb|Reconnaissance de forme à partir de modélisation en 3D La reconnaissance de formes (ou parfois reconnaissance de motifs) est un ensemble de techniques et méthodes visant à identifier des régularités informatiques à partir de données brutes afin de prendre une décision dépendant de la catégorie attribuée à ce motif. On considère que c'est une branche de l'intelligence artificielle qui fait largement appel aux techniques d'apprentissage automatique et aux statistiques.
Neurobiological effects of physical exerciseThe neurobiological effects of physical exercise are numerous and involve a wide range of interrelated effects on brain structure, brain function, and cognition. A large body of research in humans has demonstrated that consistent aerobic exercise (e.g., 30 minutes every day) induces persistent improvements in certain cognitive functions, healthy alterations in gene expression in the brain, and beneficial forms of neuroplasticity and behavioral plasticity; some of these long-term effects include: increased neuron growth, increased neurological activity (e.
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.
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.
ApprentissageL’apprentissage est un ensemble de mécanismes menant à l'acquisition de savoir-faire, de savoirs ou de connaissances. L'acteur de l'apprentissage est appelé apprenant. On peut opposer l'apprentissage à l'enseignement dont le but est de dispenser des connaissances et savoirs, l'acteur de l'enseignement étant l'enseignant.
AutomationL'automation consiste à utiliser les services d'un logiciel dans une application informatique. L'automation peut donc être considérée comme une procédure d'automatisation. En informatique musicale, dans un séquenceur, l'automation consiste à programmer des changements de réglages pendant la lecture d'un morceau, comme la variation de volume d'une piste audio. Cette mise en place peut se faire par mimétisme : le logiciel enregistre en temps réel des mouvements venant de l'utilisateur pour les reproduire lors des prochaines exécutions du morceau.
IdentifiantUn identifiant est une sorte de nom qui sert à identifier un objet précis dans un ensemble d'objets ; ou plus largement toute suite de caractères qui joue ce rôle-là. En principe, un identifiant devrait être unique pour chaque objet. En pratique (comme pour les noms de personnes ou de lieux) ce n'est pas toujours le cas, sauf s'il s'agit d'un ensemble d'identifiants défini par une norme technique. Un identifiant de métadonnée est un signe, une étiquette ou un jeton indépendant du langage, qui identifie de manière unique un objet au sein d'un schéma d'identification.
Educational neuroscienceEducational neuroscience (or neuroeducation, a component of Mind Brain and Education) is an emerging scientific field that brings together researchers in cognitive neuroscience, developmental cognitive neuroscience, educational psychology, educational technology, education theory and other related disciplines to explore the interactions between biological processes and education. Researchers in educational neuroscience investigate the neural mechanisms of reading, numerical cognition, attention and their attendant difficulties including dyslexia, dyscalculia and ADHD as they relate to education.
Commande prédictiveLa commande prédictive (ou compensation ou correction anticipatrice) est une technique de commande avancée de l’automatique. Elle a pour objectif de commander des systèmes industriels complexes. Le principe de cette technique est d'utiliser un modèle dynamique du processus à l'intérieur du contrôleur en temps réel afin d'anticiper le futur comportement du procédé. La commande prédictive fait partie des techniques de contrôle à modèle interne (IMC: Internal Model Controler).
