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Analytique rapide et efficace pour les mégadonnées : les perspectives multidimensionnelles

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Description

Cette séance de cours de l'instructeur couvre les défis et les solutions dans l'analyse des grandes données multidimensionnelles, en mettant l'accent sur le déluge de types de données complexes comme les séries temporelles, le texte, l'audio, les images et les vidéos. Il explore l'ubiquité des séquences de données et le besoin d'outils automatisés pour détecter les anomalies dans les données en streaming. Le discours s'inscrit dans le cadre du SAND pour la détection d'anomalies subséquentes en streaming, mettant en évidence la complexité des anomalies de séries chronologiques et l'importance des solutions contextuelles. Il traite également de méthodes de pointe comme la quantification des produits et la quantification des écarts-Aware pour améliorer la précision et le temps d'exécution dans les tâches de recherche de similarité.

Source officielle

Proximité ontologique

Informatique théorique

Théorie des langages de programmation: Langage de programmation de haut niveau

Concepts associés (32)

Array (data type)

In computer science, array is a data type that represents a collection of elements (values or variables), each selected by one or more indices (identifying keys) that can be computed at run time during program execution. Such a collection is usually called an array variable or array value. By analogy with the mathematical concepts vector and matrix, array types with one and two indices are often called vector type and matrix type, respectively. More generally, a multidimensional array type can be called a tensor type, by analogy with the physical concept, tensor.

Type (informatique)

vignette|Présentation des principaux types de données. En programmation informatique, un type de donnée, ou simplement un type, définit la nature des valeurs que peut prendre une donnée, ainsi que les opérateurs qui peuvent lui être appliqués. La plupart des langages de programmation de haut niveau offrent des types de base correspondant aux données qui peuvent être traitées directement — à savoir : sans conversion ou formatage préalable — par le processeur.

Primitive data type

In computer science, primitive data types are a set of basic data types from which all other data types are constructed. Specifically it often refers to the limited set of data representations in use by a particular processor, which all compiled programs must use. Most processors support a similar set of primitive data types, although the specific representations vary. More generally, "primitive data types" may refer to the standard data types built into a programming language (built-in types).

Big data

Le 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.

Type algébrique de données

Un type algébrique est une forme de type de données composite, qui combine les fonctionnalités des types produits (n‐uplets ou enregistrements) et des types sommes (union disjointe). Combinée à la récursivité, elle permet d’exprimer les données structurées telles que les listes et les arbres. Le type produit de deux types A et B est l’analogue en théorie des types du produit cartésien ensembliste et est noté A × B. C’est le type des couples dont la première composante est de type A et la seconde de type B.

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Séances de cours associées (64)

Estimation du regroupement et de la densité

Couvre les algorithmes de clustering, PCA, LDA, K-means, GMM, KDE et Mean Shift pour l'estimation de la densité et le clustering.

Introduction à l'apprentissage automatique

Couvre les bases de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et non supervisé, la régression linéaire et la classification.

Groupement de comportements non supervisés

Explore les techniques de regroupement de comportement et de réduction de dimensionnalité non supervisées, couvrant des algorithmes comme K-Means, DBSCAN et Gaussian Mixture Model.

Introduction à l'apprentissage automatique: Aperçu du cours et bases

Présente la structure du cours et les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et la régression linéaire.

Estimation du regroupement et de la densité

Couvre les techniques de réduction de dimensionnalité, de regroupement et d'estimation de la densité, y compris l'ACP, les moyennes K, le MGM et le décalage moyen.

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Concepts associés (32)

Type algébrique de données

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