Dijkstra

SIGNIFICATION

Vocabulaire Connexe :

  1. SHA : Secure Hash Algorithm Rôle et explication Le SHA est une famille de fonctions de hachage cryptographiques utilisées pour générer des condensés uniques à partir de données. SHA-256, par exemple, est largement utilisé pour sécuriser les transactions...
  2. MD5 : Message Digest Algorithm 5 Rôle et explication MD5 est une fonction de hachage cryptographique utilisée pour vérifier l’intégrité des données. Elle convertit les données en un condensé unique, mais elle est aujourd’hui considérée comme vulnérable aux...
  3. KMP : Knuth-Morris-Pratt Rôle et explication L’algorithme KMP est utilisé pour la recherche efficace de motifs dans des chaînes de caractères. Il est particulièrement utile dans le traitement de texte pour trouver des sous-chaînes dans de grandes chaînes....
  4. ADAM : Adaptive Moment Estimation Rôle et explication ADAM est un algorithme d’optimisation largement utilisé dans l’apprentissage automatique. Il combine les avantages du SGD avec le suivi de moments, ce qui permet des mises à jour plus robustes...
  5. K-Means : K-Means Clustering Rôle et explication Le K-Means est un algorithme de partitionnement qui regroupe les points de données en K clusters en fonction de leur proximité à des centres de clusters définis. Il est largement utilisé...
  6. XGBoost : Extreme Gradient Boosting Rôle et explication XGBoost est une implémentation améliorée de l’algorithme de gradient boosting. Il est rapide et performant, et largement utilisé dans les compétitions de science des données pour résoudre des problèmes de...
  7. EM : Expectation-Maximization Rôle et explication L’algorithme EM est utilisé pour trouver les estimations des paramètres maximisant la vraisemblance dans des modèles statistiques où les données contiennent des variables cachées ou manquantes. Il est utilisé pour des tâches...
  8. BFGS : Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno Rôle et explication Le BFGS est un algorithme d’optimisation itératif utilisé pour résoudre des problèmes non linéaires, en particulier dans les méthodes de quasi-Newton. Il est couramment utilisé pour l’optimisation des modèles complexes....
  9. SGD : Stochastic Gradient Descent (Descente de Gradient Stochastique) Rôle et explication Le SGD est un algorithme d’optimisation utilisé pour ajuster les paramètres des modèles d’apprentissage automatique. Il met à jour les paramètres du modèle en fonction d’un...
  10. SVM : Support Vector Machine (Machine à Vecteurs de Support) Rôle et explication Le SVM est un algorithme d’apprentissage supervisé utilisé principalement pour la classification et la régression. Il trouve l’hyperplan optimal qui sépare les classes de données...