Post-traumatic epilepsyPost-traumatic epilepsy (PTE) is a form of acquired epilepsy that results from brain damage caused by physical trauma to the brain (traumatic brain injury, abbreviated TBI). A person with PTE experiences repeated post-traumatic seizures (PTS, seizures that result from TBI) more than a week after the initial injury. PTE is estimated to constitute 5% of all cases of epilepsy and over 20% of cases of acquired epilepsy (in which seizures are caused by an identifiable organic brain condition).
Generalized epilepsyGeneralized epilepsy is a form of epilepsy characterised by generalised seizures with no apparent cause. Generalized seizures, as opposed to focal seizures, are a type of seizure that impairs consciousness and distorts the electrical activity of the whole or a larger portion of the brain (which can be seen, for example, on electroencephalography, EEG). Generalized epilepsy is primary because the epilepsy is the originally diagnosed condition itself, as opposed to secondary epilepsy, which occurs as a symptom of a diagnosed condition.
Pointes-OndesLes pointes-ondes (spike-and-wave en anglais) sont un motif d'oscillation de l'électroencéphalogramme (EEG) qui apparaît en général pendant certaines manifestations d'épilepsie chez l'homme ou chez l'animal. Les pointes-ondes sont observées en particulier lors de crises généralisées, par exemple lors du petit mal épileptique (crises d'absence). Chez l'homme, les pointes-ondes se produisent généralement autour d'une fréquence de 3 Hz ou moins, et sont caractérisées par une remarquable synchronie bilatérale.
NeurologieLa neurologie est la spécialité médicale clinique qui étudie l'ensemble des maladies du système nerveux et en particulier du cerveau. Cette spécialité médicale s'est séparée de la psychiatrie au avec l'école de Charcot à l'hôpital de la Pitié-Salpêtrière. Le terme de neurologie est introduit dans le vocabulaire médical par le médecin anatomiste anglais Thomas Willis. Le médecin spécialiste pratiquant la neurologie s'appelle le neurologue. Divers symptômes, signes cliniques et syndromes neurologiques sont répertoriés dans la catégorie : Sémiologie neurologique.
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.
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.
Apprentissage de représentationsEn apprentissage automatique, l'apprentissage des caractéristiques ou apprentissage des représentations est un ensemble de techniques qui permet à un système de découvrir automatiquement les représentations nécessaires à la détection ou à la classification des caractéristiques à partir de données brutes. Cela remplace l'ingénierie manuelle des fonctionnalités et permet à une machine d'apprendre les fonctionnalités et de les utiliser pour effectuer une tâche spécifique.
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.
Big dataLe big data ( « grosses données » en anglais), les mégadonnées ou les données massives, désigne les ressources d’informations dont les caractéristiques en termes de volume, de vélocité et de variété imposent l’utilisation de technologies et de méthodes analytiques particulières pour créer de la valeur, et qui dépassent en général les capacités d'une seule et unique machine et nécessitent des traitements parallélisés. L’explosion quantitative (et souvent redondante) des données numériques permet une nouvelle approche pour analyser le monde.
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.
