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.
Analyse des donnéesL’analyse des données (aussi appelée analyse exploratoire des données ou AED) est une famille de méthodes statistiques dont les principales caractéristiques sont d'être multidimensionnelles et descriptives. Dans l'acception française, la terminologie « analyse des données » désigne donc un sous-ensemble de ce qui est appelé plus généralement la statistique multivariée. Certaines méthodes, pour la plupart géométriques, aident à faire ressortir les relations pouvant exister entre les différentes données et à en tirer une information statistique qui permet de décrire de façon plus succincte les principales informations contenues dans ces données.
DonnéeUne donnée est ce qui est connu et qui sert de point de départ à un raisonnement ayant pour objet la détermination d'une solution à un problème en relation avec cette donnée. Cela peut être une description élémentaire qui vise à objectiver une réalité, le résultat d'une comparaison entre deux événements du même ordre (mesure) soit en d'autres termes une observation ou une mesure. La donnée brute est dépourvue de tout raisonnement, supposition, constatation, probabilité.
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.
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 superviséL'apprentissage supervisé (supervised learning en anglais) est une tâche d'apprentissage automatique consistant à apprendre une fonction de prédiction à partir d'exemples annotés, au contraire de l'apprentissage non supervisé. On distingue les problèmes de régression des problèmes de classement. Ainsi, on considère que les problèmes de prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification.
Gestion des donnéesLa gestion des données est une discipline de gestion qui tend à valoriser les données en tant que ressources numériques. La gestion des données permet d'envisager le développement d'architectures, de réglementations, de pratiques et de procédures qui gèrent correctement les besoins des organismes sur le plan de tout le cycle de vie des données. Les données sont, avec les traitements, l'un des deux aspects des systèmes d'information traditionnellement identifiés, et l'un ne peut aller sans l'autre pour un management du système d'information cohérent.
BoostingLe boosting est un domaine de l'apprentissage automatique (branche de l'intelligence artificielle). C'est un principe qui regroupe de nombreux algorithmes qui s'appuient sur des ensembles de classifieurs binaires : le boosting optimise leurs performances. Le principe est issu de la combinaison de classifieurs (appelés également hypothèses). Par itérations successives, la connaissance d'un classifieur faible - weak classifier - est ajoutée au classifieur final - strong classifier.
Algorithme de KruskalEn informatique, l'algorithme de Kruskal est un algorithme de recherche d'arbre recouvrant de poids minimum (ARPM) ou arbre couvrant minimum (ACM) dans un graphe connexe non-orienté et pondéré. Il a été conçu en 1956 par Joseph Kruskal. On considère un graphe connexe non-orienté et pondéré : chaque arête possède un poids qui est un nombre qui représente le coût de cette arête. Dans un tel graphe, un arbre couvrant est un sous-graphe connexe sans cycle qui contient tous les sommets du graphe.
Interrogation (linguistique)En linguistique, l'interrogation est un acte de langage par laquelle l'émetteur d'un énoncé adresse au destinataire (réel ou fictif) de celui-ci une demande d'information portant sur son contenu. Une phrase interrogative est couramment appelée « question ». L'interrogation totale concerne la phrase entière et appelle une réponse totale, comme « oui », « non », « sûrement »... Une telle question totale porte en fait très souvent sur un élément partiel, mis en relief par divers moyens ou non : ex.
Algorithme gloutonUn algorithme glouton (greedy algorithm en anglais, parfois appelé aussi algorithme gourmand, ou goulu) est un algorithme qui suit le principe de réaliser, étape par étape, un choix optimum local, afin d'obtenir un résultat optimum global. Par exemple, dans le problème du rendu de monnaie (donner une somme avec le moins possible de pièces), l'algorithme consistant à répéter le choix de la pièce de plus grande valeur qui ne dépasse pas la somme restante est un algorithme glouton.
Algorithmethumb|Algorithme de découpe d'un polygone quelconque en triangles (triangulation). Un algorithme est une suite finie et non ambiguë d'instructions et d’opérations permettant de résoudre une classe de problèmes. Le domaine qui étudie les algorithmes est appelé l'algorithmique. On retrouve aujourd'hui des algorithmes dans de nombreuses applications telles que le fonctionnement des ordinateurs, la cryptographie, le routage d'informations, la planification et l'utilisation optimale des ressources, le , le traitement de textes, la bio-informatique L' algorithme peut être mis en forme de façon graphique dans un algorigramme ou organigramme de programmation.
Stability (learning theory)Stability, also known as algorithmic stability, is a notion in computational learning theory of how a machine learning algorithm output is changed with small perturbations to its inputs. A stable learning algorithm is one for which the prediction does not change much when the training data is modified slightly. For instance, consider a machine learning algorithm that is being trained to recognize handwritten letters of the alphabet, using 1000 examples of handwritten letters and their labels ("A" to "Z") as a training set.
Théorème de HaavelmoLe théorème de Haavelmo est un théorème économique selon lequel une politique budgétaire de relance peut être réalisée sans accroissement du déficit public lorsque l'État accroît l'imposition d'autant que ses dépenses de relance, et pourtant provoquer une stimulation de la croissance économique. Cela est dû au fait que l’État ponctionne de l'épargne privée qui aurait sinon été thésaurisée. La ponction de revenu a un effet positif sur la croissance par le biais de l'effet multiplicateur de la dépense publique.
Government budget balanceThe government budget balance, also referred to as the general government balance, public budget balance, or public fiscal balance, is the difference between government revenues and spending. For a government that uses accrual accounting (rather than cash accounting) the budget balance is calculated using only spending on current operations, with expenditure on new capital assets excluded. A positive balance is called a government budget surplus, and a negative balance is a government budget deficit.
Yes–no questionIn linguistics, a yes–no question, also known as a binary question, a polar question, or a general question, is a question whose expected answer is one of two choices, one that provides an affirmative answer to the question versus one that provides a negative answer to the question. Typically, in English, the choices are either "yes" or "no". Yes–no questions present an exclusive disjunction, namely a pair of alternatives of which only one is a felicitous answer.
Architecture de donnéesUne architecture de données en Informatique est composée de modèles, de règles ou de standards qui désignent quelles données sont collectées et comment elles sont stockées, triées, intégrées et utilisées dans des systèmes de données. En d’autres termes, elle décrit la structure de données utilisée par une organisation et / ou des applications et inclut les descriptions des données stockées. Elle fournit les critères pour les opérations de traitement des différents types de données et contrôle donc celles qui circulent dans le système.
