MBD

SIGNIFICATION

Vocabulaire Connexe :

  1. GLM : Generalized Linear Model (Modèle Linéaire Généralisé) Rôle et explication Le GLM est une extension de la régression linéaire qui permet de modéliser des relations entre des variables indépendantes et des variables dépendantes qui ne suivent pas...
  2. BIM : Building Information Modeling (Modélisation des Informations du Bâtiment) Rôle et explication Le BIM est une approche basée sur des modèles 3D intelligents qui permet aux professionnels de la construction de concevoir, planifier, construire et gérer des...
  3. GBM : Gradient Boosting Machine Rôle et explication Le GBM est une méthode d’apprentissage supervisé qui combine plusieurs modèles faibles (comme des arbres de décision) pour créer un modèle plus robuste. Il ajuste les modèles en minimisant l’erreur...
  4. PLM : Product Lifecycle Management (Gestion du Cycle de Vie des Produits) Rôle et explication Le PLM est une approche intégrée de la gestion de toutes les phases du cycle de vie d’un produit, depuis sa conception et...
  5. DBSCAN : Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise Rôle et explication Le DBSCAN est un algorithme de clustering qui regroupe les points de données en fonction de leur densité dans l’espace. Il est efficace pour identifier des...
  6. DFMEA : Design Failure Mode and Effects Analysis (Analyse des Modes de Défaillance et de leurs Effets en Conception) Rôle et explication Le DFMEA est une méthodologie utilisée pour identifier et analyser les défaillances potentielles dans un produit...
  7. 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...
  8. 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...
  9. MCMC : Markov Chain Monte Carlo Rôle et explication MCMC est une méthode d’échantillonnage qui utilise des chaînes de Markov pour estimer des distributions complexes. Il est utilisé dans de nombreux domaines, y compris la statistique bayésienne et...
  10. 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....