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.
Système nerveux parasympathiqueLe système nerveux parasympathique ou système vagal ou encore appelé parasympathique est une des trois divisions du système nerveux autonome (SNA) ou viscéral, avec le système nerveux orthosympathique et le système nerveux entérique. Le SNA régule les fonctions corporelles qui ne sont pas sous le contrôle volontaire de l'individu. Le parasympathique, quant à lui, travaille en opposition au système nerveux (ortho)sympathique. Ce dernier activant le corps en réponse à des stimuli stressants.
Système nerveux périphériquethumb|upright=1.3|Schéma du système nerveux avec le système nerveux périphérique en bleu et le système nerveux central en rouge. Le système nerveux périphérique (SNP) est la partie du système nerveux formée des ganglions et des nerfs à l'extérieur du cerveau et de la moelle épinière. Sa fonction principale est de faire circuler l'information entre les organes et le système nerveux central (SNC). À l'inverse du SNC, le SNP n'est pas protégé par les os du crane et de la colonne ; il n'est pas non plus recouvert par la barrière hémato-encéphalique qui assure l'isolation du SNC.
Caractères chinoisLes caractères chinois, ou sinogrammes, sont les unités logographiques qui composent l'écriture des langues chinoises. Ils sont appelés en chinois hànzì (« caractères han »), s'écrivant, en , et depuis le en République populaire de Chine, en Malaisie et à Singapour, en . Ils ont été dans le passé ou sont également de nos jours utilisés pour écrire d'autres langues, à titre principal ou complémentaire, notamment le coréen (hanja), le japonais (kanji) ou le vietnamien (chữ nho).
Classification en classes multiplesIn machine learning and statistical classification, multiclass classification or multinomial classification is the problem of classifying instances into one of three or more classes (classifying instances into one of two classes is called binary classification). While many classification algorithms (notably multinomial logistic regression) naturally permit the use of more than two classes, some are by nature binary algorithms; these can, however, be turned into multinomial classifiers by a variety of strategies.
Système nerveux somatiqueLe système nerveux somatique est la partie du système nerveux périphérique qui commande les mouvements et la position du corps et permet de percevoir par la peau diverses sensations (toucher, chaleur, douleur) et de découvrir par les autres organes des sens le milieu environnant (vision, audition, olfaction). Il est constitué de neurones sensitifs et de neurones moteurs.
Système nerveux sympathiqueLe système nerveux sympathique ou système nerveux orthosympathique ou adrénergique, est une des trois parties du système nerveux autonome. Les deux autres parties sont le système nerveux entérique et le système nerveux parasympathique, ce dernier déclenchant (la plupart du temps) des réponses antagonistes au système nerveux sympathique. Il est responsable du contrôle d'un grand nombre d'activités automatiques de l'organisme, telles que le rythme cardiaque ou la contraction des muscles lisses.
Vision par ordinateurLa vision par ordinateur est un domaine scientifique et une branche de l’intelligence artificielle qui traite de la façon dont les ordinateurs peuvent acquérir une compréhension de haut niveau à partir d's ou de vidéos numériques. Du point de vue de l'ingénierie, il cherche à comprendre et à automatiser les tâches que le système visuel humain peut effectuer. Les tâches de vision par ordinateur comprennent des procédés pour acquérir, traiter, et « comprendre » des images numériques, et extraire des données afin de produire des informations numériques ou symboliques, par ex.
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.
Fuseau neuromusculaireLe fuseau neuromusculaire est un mécanorécepteur constitué de fibres musculaires modifiées. Disposé parallèlement aux fibres du muscle, il est sensible à l'allongement de celui-ci, et traduit un stimulus mécanique en un message nerveux. Ces fuseaux sont des récepteurs sensoriels. Ils jouent donc un rôle important dans la proprioception statique, ainsi que dans la kinesthésie. Ils sont également impliqués dans le réflexe myotatique : leur rôle est alors d'augmenter le niveau de contraction du muscle en réponse à son propre étirement.
