Lexique

Computational Fluid Dynamics (Dynamique des Fluides Numérique) Rôle et explication La CFD est une branche de la mécanique des fluides qui utilise des algorithmes numériques et des ordinateurs pour analyser et résoudre des problèmes impliquant des écoulements de fluides. Elle est utilisée dans des domaines comme l’aéronautique, l’automobile et l’énergie.

Finite Element Analysis (Analyse par Éléments Finis) Rôle et explication L’analyse par éléments finis est une application de la méthode des éléments finis (FEM) utilisée pour simuler et évaluer les performances d’un produit ou d’une structure sous diverses conditions physiques, comme les charges, les vibrations et la température.

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.

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.

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.

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.