QR Decomposition (Décomposition QR) Rôle et explication La décomposition QR est une méthode utilisée pour factoriser une matrice en un produit d’une matrice orthogonale (Q) et d’une matrice triangulaire supérieure (R). Elle est utilisée dans la résolution des systèmes linéaires et le calcul des valeurs propres.
LU Decomposition (Décomposition LU) Rôle et explication La décomposition LU est une méthode de factorisation qui exprime une matrice comme le produit d’une matrice triangulaire inférieure (L) et d’une matrice triangulaire supérieure (U). Elle est utilisée pour résoudre des systèmes linéaires et pour des calculs d’inversion de matrices.
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 et stables pour les modèles complexes.
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.
Dijkstra’s Algorithm (Algorithme de Dijkstra) Rôle et explication L’algorithme de Dijkstra est utilisé pour trouver le chemin le plus court entre deux nœuds dans un graphe pondéré. Il est largement utilisé dans la recherche de chemin et la planification des routes, par exemple dans les systèmes de navigation.
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.
Cholesky Decomposition (Décomposition de Cholesky) Rôle et explication La décomposition de Cholesky est une méthode de décomposition matricielle utilisée pour résoudre des systèmes linéaires lorsqu’une matrice est symétrique et définie positive. Elle est plus efficace que la décomposition LU pour ces matrices spécifiques.
Linear Quadratic Regulator (Régulateur Linéaire Quadratique) Rôle et explication Le LQR est une méthode d’optimisation utilisée dans la théorie du contrôle pour concevoir des contrôleurs qui minimisent une fonction coût quadratique. Il est largement utilisé dans les systèmes de contrôle optimal.
Random Number Generator (Générateur de Nombres Aléatoires) Rôle et explication Le RNG est un algorithme qui génère des séquences de nombres qui approximativement suivent une distribution aléatoire. Il est essentiel dans des applications comme les simulations de Monte Carlo et les cryptosystèmes.
Runge-Kutta 4th Order (Méthode de Runge-Kutta d’Ordre 4) Rôle et explication La méthode RK4 est une méthode numérique utilisée pour résoudre les équations différentielles ordinaires. Elle est largement utilisée pour des simulations numériques dans des domaines comme la physique et l’ingénierie.
Fast Fourier Transform (Transformation de Fourier Rapide) Rôle et explication La FFT est un algorithme efficace pour calculer la transformation de Fourier discrète (DFT) et son inverse. Elle est utilisée pour analyser les signaux en fréquence, ce qui est essentiel dans des domaines comme le traitement du signal, l’analyse audio
Discrete Fourier Transform (Transformation de Fourier Discrète) Rôle et explication La DFT est un algorithme qui convertit une séquence de valeurs dans le domaine temporel en une séquence dans le domaine fréquentiel. Elle est utilisée pour analyser les composants fréquentiels d’un signal.
Discrete Cosine Transform (Transformation en Cosinus Discrète) Rôle et explication La DCT est une transformation similaire à la DFT, mais elle utilise uniquement des cosinus. Elle est particulièrement utilisée dans la compression d’images et de vidéos, notamment dans les formats JPEG et MPEG.
Long Short-Term Memory Rôle et explication LSTM est une variante des réseaux neuronaux récurrents (RNN) conçue pour mieux gérer les dépendances à long terme dans des séquences de données. Il est souvent utilisé pour des tâches comme la traduction automatique, la reconnaissance vocale et la prévision de séries temporelles.
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 nécessairement une distribution normale. Il inclut des modèles tels que la régression logistique et
Random Forest Rôle et explication Le RF est un algorithme d’apprentissage supervisé qui construit une multitude d’arbres de décision lors de l’entraînement et sort la classe qui est la mode (classification) ou la moyenne (régression) des classes (ou valeurs) prédictives des arbres individuels.
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 prédictive en ajoutant des arbres de manière itérative.
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 clusters de forme arbitraire et pour traiter les valeurs aberrantes (bruit).
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 pour le clustering dans les jeux de données non supervisés.
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 comme la classification et le clustering.
