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Cette carte de concepts créée avec IHMC CmapTools traite de: MTI830, transformation des attributs (attributes transformation) solution réduction de la dimensionalité (dimension reduction), dataset avec classe (with class) apprentissage learning modèle (model), modèle (model) évaluation sur (evaluation over) ensemble test (test set), compréhension des données du domaine (understanding of data domain) suivi de (followed by) identification des attributs (attributes identification), forage de données (data mining) comprend (includes) techniques d'apprentissage semi-supervisé (semi-supervised learning), forage de données (data mining) comprend (post-processing) (actionability), apprentissage machine (machine learning) comprend (includes) apprentissage par renforcement (reinforcement learning), forage de données (data mining) comprend (includes) techniques d'apprentissage non supervisé (unsupervised learning), forage de données (data mining) nécessite (needs) traitements de données (data processing), compréhension des données du domaine (understanding of data domain) souvent facilitée par (often facilitated by) techniques statistiques (statistical techniques), ensemble test (test set) résultat (result) rappel (recall), sélection des attributs (attributes selection) souvent suivi de (often followed by) réduction de la dimensionalité (dimension reduction), clusters nécessite interprétation, identification des attributs (attributes identification) suivi de (followed by) sélection des attributs (attributes selection), associations nécessite interprétation, rappel (recall) nécessite (need) interprétation, techniques d'apprentissage supervisé (supervised learning) principe dataset avec classe (with class), transformation des attributs (attributes transformation) souvent suivi de (often followed by) réduction de la dimensionalité (dimension reduction), interprétation en fonction de compréhension des données du domaine (understanding of data domain), forage de données (data mining) comprend (datawarehousing)