Lexique

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.

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 les modèles de Monte Carlo.

Reinforcement Learning (Apprentissage par Renforcement) Rôle et explication Le RL est un type d’apprentissage automatique dans lequel un agent apprend à prendre des décisions en interagissant avec un environnement et en recevant des récompenses ou des punitions. Il est largement utilisé dans les systèmes autonomes et les jeux.

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 en maximisant la marge entre elles.

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 sous-ensemble aléatoire (minibatch) des données au lieu d’utiliser l’ensemble complet, ce qui rend l’entraînement

K-Nearest Neighbors (K plus Proches Voisins) Rôle et explication Le KNN est un algorithme de classification qui classe un point en fonction de la majorité des k points voisins les plus proches. C’est une méthode d’apprentissage supervisée simple mais efficace pour la classification et la reconnaissance de motifs.

Recurrent Neural Network (Réseau Neuronal Récurrent) Rôle et explication Le RNN est un type de réseau de neurones conçu pour traiter des séquences de données. Il possède des connexions récurrentes qui lui permettent de conserver une mémoire des informations précédentes, le rendant efficace pour des tâches comme la reconnaissance vocale

Convolutional Neural Network (Réseau Neuronal Convolutif) Rôle et explication Le CNN est un type de réseau de neurones spécialement conçu pour traiter des données structurées en grille, comme les images. Il utilise des filtres convolutifs pour extraire les caractéristiques et est largement utilisé dans la vision par ordinateur.

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.

Latent Dirichlet Allocation Rôle et explication LDA est une technique utilisée pour la modélisation thématique qui identifie des groupes de mots dans de grands ensembles de textes, représentant des sujets latents. Elle est largement utilisée dans l’analyse de texte et la fouille de données.

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 classification et de régression.

Singular Value Decomposition (Décomposition en Valeurs Singulières) Rôle et explication Le SVD est une méthode mathématique de réduction de dimensionnalité qui décompose une matrice en trois autres matrices. Il est utilisé en analyse de données pour simplifier des données complexes et pour les systèmes de recommandation.

Root Mean Square (Racine Carrée de la Moyenne) Rôle et explication Le RMS est une mesure statistique qui représente la magnitude des variations dans un ensemble de données. Il est calculé en prenant la racine carrée de la moyenne des carrés des valeurs. Il est souvent utilisé pour analyser les