Arbre de décisionvignette| Arbre de décision Un arbre de décision est un outil d'aide à la décision représentant un ensemble de choix sous la forme graphique d'un arbre. Les différentes décisions possibles sont situées aux extrémités des branches (les « feuilles » de l'arbre), et sont atteintes en fonction de décisions prises à chaque étape. L'arbre de décision est un outil utilisé dans des domaines variés tels que la sécurité, la fouille de données, la médecine, etc. Il a l'avantage d'être lisible et rapide à exécuter.
Apprentissage actifL’apprentissage actif est un modèle d’apprentissage semi-supervisé où un oracle intervient au cours du processus. Plus précisément, contrairement au cadre classique où les données sont connues et imposées, en apprentissage actif, c'est l'algorithme d'apprentissage qui demande des informations pour des données précises. Cette technique repose sur l'hypothèse que l’acquisition de données non étiquetées est beaucoup moins coûteuse que celle de données étiquetées.
Edge computingLedge computing (informatique en périphérie ou informatique en périphérie de réseau) est une méthode d'optimisation employée dans le cloud computing qui consiste à traiter les données à la périphérie du réseau, près de la source des données. Il est ainsi possible de minimiser les besoins en bande passante entre les capteurs et les centres de traitement des données en entreprenant les analyses au plus près des sources de données.
Épilepsie myoclonique juvénileL'épilepsie myoclonique juvénile est l'une des nombreuses formes de l'épilepsie, qui se manifeste chez l'adolescent et se traduit par un électroencéphalogramme anormal. Elle suit généralement une évolution favorable. Les crises sont courtes (généralement de une à cinq minutes) et surviennent en général en cas de manque de sommeil, d'où son appellation d'« épilepsie du matin ».
Fog computingLe fog computing, l'informatique géodistribuée, l'informatique en brouillard, ou encore l'infonébulisation, consiste à exploiter des applications et des infrastructures de traitement et de stockage de proximité, servant d'intermédiaire entre des objets connectés et une architecture informatique en nuage classique. Le but est d'optimiser les communications entre un grand nombre d'objets connectés et des services de traitement distants, en tenant compte d'une part des volumes de données considérables engendrés par ce type d'architecture (mégadonnées) et d'autre part de la variabilité de la latence dans un réseau distribué, tout en donnant un meilleur contrôle sur les données transmises.
