Bayesian probabilityBayesian probability (ˈbeɪziən or ˈbeɪʒən ) is an interpretation of the concept of probability, in which, instead of frequency or propensity of some phenomenon, probability is interpreted as reasonable expectation representing a state of knowledge or as quantification of a personal belief. The Bayesian interpretation of probability can be seen as an extension of propositional logic that enables reasoning with hypotheses; that is, with propositions whose truth or falsity is unknown.
Lutte anti-spamLa lutte antipourriel (anti-spam ou anti-spamming, ou antipollupostage) est un ensemble de comportements, de systèmes et de moyens techniques et juridiques permettant de combattre le pourriel (ou « spam », courriers électroniques publicitaires non sollicités). Autour de l'année 2000, le spam pouvait sembler inoffensif. En effet, la plupart des spammeurs utilisaient ce moyen afin de promouvoir des produits en tous genres (produits pharmaceutiques, faux diplômes, logiciels piratés, matériel pornographique).
Filtrage bayésien du spamLe filtrage bayésien du spam (en référence au théorème de Bayes) est une technique statistique de détection de pourriels s'appuyant sur la classification naïve bayésienne. Les filtres bayésiens fonctionnent en établissant une corrélation entre la présence de certains éléments (en général des mots, parfois d'autres choses) dans un message et le fait qu'ils apparaissent en général dans des messages indésirables (spam) ou dans des messages légitimes (ham) pour calculer la probabilité que ce message soit un spam.
Email spamEmail spam, also referred to as junk email, spam mail, or simply spam, is unsolicited messages sent in bulk by email (spamming). The name comes from a Monty Python sketch in which the name of the canned pork product Spam is ubiquitous, unavoidable, and repetitive. Email spam has steadily grown since the early 1990s, and by 2014 was estimated to account for around 90% of total email traffic. Since the expense of the spam is borne mostly by the recipient, it is effectively postage due advertising.
Email filteringEmail filtering is the processing of email to organize it according to specified criteria. The term can apply to the intervention of human intelligence, but most often refers to the automatic processing of messages at an SMTP server, possibly applying anti-spam techniques. Filtering can be applied to incoming emails as well as to outgoing ones. Depending on the calling environment, email filtering software can reject an item at the initial SMTP connection stage or pass it through unchanged for delivery to the user's mailbox.
Loi de probabilitéthumb|400px 3 répartitions.png En théorie des probabilités et en statistique, une loi de probabilité décrit le comportement aléatoire d'un phénomène dépendant du hasard. L'étude des phénomènes aléatoires a commencé avec l'étude des jeux de hasard. Jeux de dés, tirage de boules dans des urnes et jeu de pile ou face ont été des motivations pour comprendre et prévoir les expériences aléatoires. Ces premières approches sont des phénomènes discrets, c'est-à-dire dont le nombre de résultats possibles est fini ou infini dénombrable.
Théorie des probabilitésLa théorie des probabilités en mathématiques est l'étude des phénomènes caractérisés par le hasard et l'incertitude. Elle forme avec la statistique les deux sciences du hasard qui sont partie intégrante des mathématiques. Les débuts de l'étude des probabilités correspondent aux premières observations du hasard dans les jeux ou dans les phénomènes climatiques par exemple. Bien que le calcul de probabilités sur des questions liées au hasard existe depuis longtemps, la formalisation mathématique n'est que récente.
Probabilitévignette|Quatre dés à six faces de quatre couleurs différentes. Les six faces possibles sont visibles. Le terme probabilité possède plusieurs sens : venu historiquement du latin probabilitas, il désigne l'opposé du concept de certitude ; il est également une évaluation du caractère probable d'un événement, c'est-à-dire qu'une valeur permet de représenter son degré de certitude ; récemment, la probabilité est devenue une science mathématique et est appelée théorie des probabilités ou plus simplement probabilités ; enfin une doctrine porte également le nom de probabilisme.
Interprétations de la probabilitéLe mot probabilité a été utilisé dans une variété de domaines depuis qu'il a été appliqué à l'étude mathématique des jeux de hasard. Est-ce que la probabilité mesure la tendance réelle physique de quelque chose de se produire, ou est-ce qu'elle est une mesure du degré auquel on croit qu'elle se produira, ou faut-il compter sur ces deux éléments ? Pour répondre à ces questions, les mathématiciens interprètent les valeurs de probabilité de la théorie des probabilités.
Statistique bayésienneLa statistique bayésienne est une approche statistique fondée sur l'inférence bayésienne, où la probabilité exprime un degré de croyance en un événement. Le degré initial de croyance peut être basé sur des connaissances a priori, telles que les résultats d'expériences antérieures, ou sur des croyances personnelles concernant l'événement. La perspective bayésienne diffère d'un certain nombre d'autres interprétations de la probabilité, comme l'interprétation fréquentiste qui considère la probabilité comme la limite de la fréquence relative d'un événement après de nombreux essais.
Inférence statistiquevignette|Illustration des 4 principales étapes de l'inférence statistique L'inférence statistique est l'ensemble des techniques permettant d'induire les caractéristiques d'un groupe général (la population) à partir de celles d'un groupe particulier (l'échantillon), en fournissant une mesure de la certitude de la prédiction : la probabilité d'erreur. Strictement, l'inférence s'applique à l'ensemble des membres (pris comme un tout) de la population représentée par l'échantillon, et non pas à tel ou tel membre particulier de cette population.
Bayesian epistemologyBayesian epistemology is a formal approach to various topics in epistemology that has its roots in Thomas Bayes' work in the field of probability theory. One advantage of its formal method in contrast to traditional epistemology is that its concepts and theorems can be defined with a high degree of precision. It is based on the idea that beliefs can be interpreted as subjective probabilities. As such, they are subject to the laws of probability theory, which act as the norms of rationality.
Réseau bayésienEn informatique et en statistique, un réseau bayésien est un modèle graphique probabiliste représentant un ensemble de variables aléatoires sous la forme d'un graphe orienté acyclique. Intuitivement, un réseau bayésien est à la fois : un modèle de représentation des connaissances ; une « machine à calculer » des probabilités conditionnelles une base pour des systèmes d'aide à la décision Pour un domaine donné (par exemple médical), on décrit les relations causales entre variables d'intérêt par un graphe.
File d'attente de messageUne file d'attente de message ou simplement file de messages est une technique de programmation utilisée pour la communication interprocessus ou la communication de serveur-à-serveur. Les logiciels fournissant ce type de service font partie des « Message-Oriented Middleware » ou MOM. Les files d'attente de message permettent le fonctionnement des liaisons asynchrones normalisées entre deux serveurs, c'est-à-dire de canaux de communications tels que l'expéditeur et le récepteur du message ne sont pas contraints de s'attendre l'un l'autre, mais poursuivent chacun l'exécution de leurs tâches.
Procès en droit françaisEn droit français, un procès est un litige soumis à une juridiction, laquelle peut être par exemple une cour ou un tribunal. À l'issue du procès, une décision est rendue. En France, la décision est généralement appelée jugement, lorsque la juridiction qui l'a rendue est appelée tribunal, ou arrêt, lorsque cette juridiction est appelée « cour ». Avant toute action, la compétence juridique doit être définie de manière à savoir auprès de quel type de tribunal l'action en justice doit être portée et à quel endroit elle le sera.
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.
Bench trialA bench trial is a trial by judge, as opposed to a trial by jury. The term applies most appropriately to any administrative hearing in relation to a summary offense to distinguish the type of trial. Many legal systems (Roman, Islamic) use bench trials for most or all cases or for certain types of cases. While a jury renders a verdict, a judge in a bench trial does the same by making a finding. The majority of civil trials proceed without a jury and are heard by a judge sitting alone.
Message-oriented middlewareLe terme message-oriented middleware (MOM), intergiciel à messages en français, désigne une famille de logiciels qui permettent l'échange de messages entre les applications présentes sur un réseau informatique. Les MOM font partie des éléments techniques de base des architectures informatiques. Ils permettent une forme de couplage faible entre applications. Transport de messages. Les messages comportent deux parties: l'en-tête technique, utilisée par le MOM et les données qui peuvent être dans n'importe quel format.
Jury trialA jury trial, or trial by jury, is a legal proceeding in which a jury makes a decision or findings of fact. It is distinguished from a bench trial in which a judge or panel of judges makes all decisions. Jury trials are used in a significant share of serious criminal cases in many but not all common law judicial systems. The majority of common law jurisdictions in Asia (such as Singapore, India, Pakistan and Malaysia) have abolished jury trials on the grounds that juries are susceptible to bias.
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.
