Sécurité de l'informationvignette|alt=Symbole de sécurité de l'information|Symbole de sécurité de l'information. La sécurité de l'information est un ensemble de pratiques visant à protéger des données. La sécurité de l'information n'est confinée ni aux systèmes informatiques, ni à l'information dans sa forme numérique ou électronique. Au contraire, elle s'applique à tous les aspects de la sûreté, la garantie, et la protection d'une donnée ou d'une information, quelle que soit sa forme.
Jeux d'entrainement, de validation et de testEn apprentissage automatique, une tâche courante est l'étude et la construction d'algorithmes qui peuvent apprendre et faire des prédictions sur les données. De tels algorithmes fonctionnent en faisant des prédictions ou des décisions basées sur les données, en construisant un modèle mathématique à partir des données d'entrée. Ces données d'entrée utilisées pour construire le modèle sont généralement divisées en plusieurs jeux de données .
Physical neural networkA physical neural network is a type of artificial neural network in which an electrically adjustable material is used to emulate the function of a neural synapse or a higher-order (dendritic) neuron model. "Physical" neural network is used to emphasize the reliance on physical hardware used to emulate neurons as opposed to software-based approaches. More generally the term is applicable to other artificial neural networks in which a memristor or other electrically adjustable resistance material is used to emulate a neural synapse.
Prescriptive analyticsPrescriptive analytics is a form of business analytics which suggests decision options for how to take advantage of a future opportunity or mitigate a future risk, and shows the implication of each decision option. It enables an enterprise to consider "the best course of action to take" in the light of information derived from descriptive and predictive analytics. Prescriptive analytics is the third and final phase of business analytics, which also includes descriptive and predictive analytics.
Automated machine learningAutomated machine learning (AutoML) is the process of automating the tasks of applying machine learning to real-world problems. AutoML potentially includes every stage from beginning with a raw dataset to building a machine learning model ready for deployment. AutoML was proposed as an artificial intelligence-based solution to the growing challenge of applying machine learning. The high degree of automation in AutoML aims to allow non-experts to make use of machine learning models and techniques without requiring them to become experts in machine learning.
Data wranglingData wrangling, sometimes referred to as data munging, is the process of transforming and mapping data from one "raw" data form into another format with the intent of making it more appropriate and valuable for a variety of downstream purposes such as analytics. The goal of data wrangling is to assure quality and useful data. Data analysts typically spend the majority of their time in the process of data wrangling compared to the actual analysis of the data.
Intervalle de confiancevignette|Chaque ligne montre 20 échantillons tirés selon la loi normale de moyenne μ. On y montre l'intervalle de confiance de niveau 50% pour la moyenne correspondante aux 20 échantillons, marquée par un losange. Si l'intervalle contient μ, il est bleu ; sinon il est rouge. En mathématiques, plus précisément en théorie des probabilités et en statistiques, un intervalle de confiance encadre une valeur réelle que l’on cherche à estimer à l’aide de mesures prises par un procédé aléatoire.
Confidence distributionIn statistical inference, the concept of a confidence distribution (CD) has often been loosely referred to as a distribution function on the parameter space that can represent confidence intervals of all levels for a parameter of interest. Historically, it has typically been constructed by inverting the upper limits of lower sided confidence intervals of all levels, and it was also commonly associated with a fiducial interpretation (fiducial distribution), although it is a purely frequentist concept.
Amazon Web ServicesAmazon Web Services (AWS) est une division du groupe américain de commerce électronique Amazon, spécialisée dans les services de cloud computing à la demande pour les entreprises et particuliers. En 2020, AWS a généré 45 milliards de dollars des 386 milliards de dollars du chiffre d'affaires (net sales) monde d'Amazon, soit 11.5%. Lancé officiellement en 2006 par Andy Jassy, Amazon Web Services fournit des services en ligne à d'autres sites internet ou applications clientes.
ConfidentialitéLa confidentialité est définie par l'Organisation internationale de normalisation (ISO) comme , et est une des pierres angulaires de la sécurité de l'information. La confidentialité est l'une des raisons d'être des cryptosystèmes, rendus possibles dans la pratique par les techniques de la cryptographie moderne. La confidentialité est également un principe éthique associé à plusieurs professions, notamment dans les domaines de la médecine, du droit, de la vente, de l'informatique, de la religion, du journalisme, du .
Attaque par déni de serviceUne attaque par déni de service (abr. DoS attack pour Denial of Service attack en anglais) est une attaque informatique ayant pour but de rendre indisponible un service, d'empêcher les utilisateurs légitimes d'un service de l'utiliser. À l’heure actuelle la grande majorité de ces attaques se font à partir de plusieurs sources, on parle alors d'attaque par déni de service distribuée (abr. DDoS attack pour Distributed Denial of Service attack).
Règle d'associationDans le domaine du data mining la recherche des règles d'association est une méthode populaire étudiée d'une manière approfondie dont le but est de découvrir des relations ayant un intérêt pour le statisticien entre deux ou plusieurs variables stockées dans de très importantes bases de données. Piatetsky-Shapiro présentent des règles d'association extrêmement fortes découvertes dans des bases de données en utilisant différentes mesures d’intérêt. En se basant sur le concept de relations fortes, Rakesh Agrawal et son équipeR.
