Réseaux antagonistes génératifsEn intelligence artificielle, les réseaux antagonistes génératifs (RAG) parfois aussi appelés réseaux adverses génératifs (en anglais generative adversarial networks ou GANs) sont une classe d'algorithmes d'apprentissage non supervisé. Ces algorithmes ont été introduits par . Ils permettent de générer des images avec un fort degré de réalisme. Un GAN est un modèle génératif où deux réseaux sont placés en compétition dans un scénario de théorie des jeux. Le premier réseau est le générateur, il génère un échantillon (ex.
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.
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.
Trouble neurologiqueA neurological disorder is any disorder of the nervous system. Structural, biochemical or electrical abnormalities in the brain, spinal cord or other nerves can result in a range of symptoms. Examples of symptoms include paralysis, muscle weakness, poor coordination, loss of sensation, seizures, confusion, pain and altered levels of consciousness. There are many recognized neurological disorders, some relatively common, but many rare. They may be assessed by neurological examination, and studied and treated within the specialities of neurology and clinical neuropsychology.
Système de classeursUn système de classeurs (Learning Classifier System ou LCS en anglais) est un système d'apprentissage automatique utilisant l'apprentissage par renforcement et les algorithmes génétiques. Ils ont été introduits par Holland en 1977 et développé par Goldberg en 1989 Un système de classeurs (aussi appelé classifiers) est composé d'une base de règles, appelée classeur, associés à un poids. Chaque règle est composée d'une partie condition et d'une partie action. Le classeur commence par être initialisé (aléatoirement ou non).
Adversarial machine learningAdversarial machine learning is the study of the attacks on machine learning algorithms, and of the defenses against such attacks. A survey from May 2020 exposes the fact that practitioners report a dire need for better protecting machine learning systems in industrial applications. To understand, note that most machine learning techniques are mostly designed to work on specific problem sets, under the assumption that the training and test data are generated from the same statistical distribution (IID).
ÉlectroencéphalographieL'électroencéphalographie (EEG) est une méthode d'exploration cérébrale qui mesure l'activité électrique du cerveau par des électrodes placées sur le cuir chevelu souvent représentée sous la forme d'un tracé appelé électroencéphalogramme. Comparable à l'électrocardiogramme qui permet d'étudier le fonctionnement du cœur, l'EEG est un examen indolore et non invasif qui renseigne sur l'activité neurophysiologique du cerveau au cours du temps et en particulier du cortex cérébral soit dans un but diagnostique en neurologie, soit dans la recherche en neurosciences cognitives.
Functional neurologic disorderFunctional neurologic disorder or functional neurological disorder (FND) is a condition in which patients experience neurological symptoms such as weakness, movement disorders, sensory symptoms and blackouts. As a functional disorder there is by definition no disease process affecting the structure of the body, yet the person experiences symptoms relating to their body function. Symptoms of functional neurological disorders are clinically recognisable, but are not categorically associated with a definable organic disease.
Désambiguïsation lexicaleLa désambiguïsation lexicale ou désambigüisation lexicale est la détermination du sens d'un mot dans une phrase lorsque ce mot peut avoir plusieurs sens possibles. Dans la linguistique informatique, la désambiguïsation lexicale est un problème non résolu dans le traitement des langues naturelles et de l'ontologie informatique. La résolution de ce problème permettrait des avancées importantes dans d'autres champs de la linguistique informatique comme l'analyse du discours, l'amélioration de la pertinence des résultats des moteurs de recherche, la résolution des anaphores, la cohérence, l'inférence, etc.
National Institute of Neurological Disorders and StrokeThe National Institute of Neurological Disorders and Stroke (NINDS) is a part of the U.S. National Institutes of Health (NIH). It conducts and funds research on brain and nervous system disorders and has a budget of just over US$2.03 billion. The mission of NINDS is "to reduce the burden of neurological disease—a burden borne by every age group, every segment of society, and people all over the world". NINDS has established two major branches for research: an extramural branch that funds studies outside the NIH, and an intramural branch that funds research inside the NIH.
