Lexique

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.

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

Coefficient de Détermination Rôle et explication Le R² est une statistique qui mesure la proportion de la variance dans la variable dépendante qui est expliquée par les variables indépendantes dans un modèle de régression. Un R² proche de 1 indique que le modèle explique bien les données, tandis qu’un R²

Interquartile Range (Intervalle Interquartile) Rôle et explication L’IQR est une mesure de dispersion qui représente la différence entre le troisième quartile (Q3) et le premier quartile (Q1) dans un ensemble de données. Il montre l’étendue de la dispersion au milieu des données, en excluant les valeurs extrêmes.

Probability Value (Valeur P) Rôle et explication La p-value est une mesure statistique qui aide à déterminer si une hypothèse nulle peut être rejetée. Une faible valeur p (généralement inférieure à 0,05) indique que les résultats observés sont peu probables sous l’hypothèse nulle, suggérant une relation statistiquement significative.

Analysis of Variance (Analyse de la Variance) Rôle et explication L’ANOVA est une méthode statistique utilisée pour comparer les moyennes de plusieurs groupes et déterminer s’il existe des différences statistiquement significatives entre eux. Elle est souvent utilisée dans les expériences où plusieurs groupes sont comparés.

Ordinary Least Squares (Moindres Carrés Ordinaires) Rôle et explication L’OLS est une méthode de régression qui cherche à minimiser la somme des carrés des écarts entre les valeurs observées et les valeurs prédites par le modèle. C’est la méthode la plus couramment utilisée pour ajuster une droite de régression dans

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

Maximum Likelihood Estimation (Estimation du Maximum de Vraisemblance) Rôle et explication La MLE est une méthode statistique utilisée pour estimer les paramètres d’un modèle à partir de données observées, en maximisant la vraisemblance que les données proviennent du modèle.

L’hydrolyse est une forme de météorisation chimique où les minéraux des roches réagissent avec l’eau, se décomposant progressivement en minéraux plus simples. Ce processus agit lentement mais sûrement, comme une rivière souterraine dissoute dans la roche, transformant des montagnes en sols fertiles.

La carbonatation est une forme de météorisation chimique où les roches calcaires réagissent avec le dioxyde de carbone dissous dans l’eau, formant de l’acide carbonique qui dissout progressivement la roche. Ce processus est à l’origine des paysages karstiques, où les grottes et les cavernes sont sculptées par la lente dissolution

L’hydratation est un processus de météorisation chimique où l’eau est absorbée par certains minéraux, les faisant gonfler et altérant ainsi la structure de la roche. Ce phénomène, lent et imperceptible, transforme la texture et la consistance des roches, préparant leur fragmentation.