Le big data ( « grosses données » en anglais), les mégadonnées ou les données massives, désigne les ressources d’informations dont les caractéristiques en termes de volume, de vélocité et de variété imposent l’utilisation de technologies et de méthodes analytiques particulières pour créer de la valeur, et qui dépassent en général les capacités d'une seule et unique machine et nécessitent des traitements parallélisés.
L’explosion quantitative (et souvent redondante) des données numériques permet une nouvelle approche pour analyser le monde. Le volume colossal de données numériques disponibles, implique de mettre en oeuvre de nouveaux ordres de grandeur concernant la capture, le stockage, la recherche, le partage, l'analyse et la visualisation des données. Le traitement des big data permet de nouvelles possibilités d'exploration de l'information et des données, celles-ci proviennent de nombreuses sources numériques : les réseaux sociaux, les médias, l'OpenData, le Web, des bases de données privées, publiques à caractère commercial ou scientifique. Cela permet des recoupements et des analyses prédictives dans de nombreux domaines : scientifique, santé, économique, commercial... La multiplicité des applications a été comprise et développée par les plus gros acteurs du secteur des technologies de l'information.
Divers experts, grandes institutions (comme le MIT aux États-Unis, le Collège de France en Europe), administrations et spécialistes sur le terrain des technologies ou des usages considèrent le phénomène big data comme l'un des grands défis informatiques de la décennie 2010-2020 et en ont fait une de leurs nouvelles priorités de recherche et développement, qui pourrait notamment conduire à l'Intelligence artificielle en étant exploré par des réseaux de neurones artificiels autoapprenants.
vignette|droite|upright=1.2|Une visualisation des données créée par IBM montre que les big data sur les modifications de Wikipedia par le robot Pearle ont plus de signification lorsqu'elles sont mises en valeur par des couleurs et des localisations.
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In this course we will define rigorous mathematical models for computing on large datasets, cover main algorithmic techniques that have been developed for sublinear (e.g. faster than linear time) data
Le TP de physiologie introduit les approches expérimentales du domaine biomédical, avec les montages de mesure, les capteurs, le conditionnement des signaux, l'acquisition et traitement de données.
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Le TP de physiologie introduit les approches expérimentales du domaine biomédical, avec les montages de mesure, les capteurs, le conditionnement des signaux, l'acquisition et traitement de données.
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Le big data ( « grosses données » en anglais), les mégadonnées ou les données massives, désigne les ressources d’informations dont les caractéristiques en termes de volume, de vélocité et de variété imposent l’utilisation de technologies et de méthodes analytiques particulières pour créer de la valeur, et qui dépassent en général les capacités d'une seule et unique machine et nécessitent des traitements parallélisés. L’explosion quantitative (et souvent redondante) des données numériques permet une nouvelle approche pour analyser le monde.
Les informations non structurées ou données non structurées sont des données représentées ou stockées sans format prédéfini. Ces informations sont toujours destinées à des humains. Elles sont typiquement constituées de documents textes ou multimédias, mais peuvent également contenir des dates, des nombres et des faits. Cette absence de format entraîne des irrégularités et des ambiguïtés qui peuvent rendre difficile la compréhension des données, contrairement au cas des données stockées dans des tableurs ou des bases de données par exemple, qui sont des informations structurées.
La science des données est l'étude de l’extraction automatisée de connaissance à partir de grands ensembles de données. Plus précisément, la science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées à partir de nombreuses données structurées ou non . Elle est souvent associée aux données massives et à l'analyse des données.
Explore l'apprentissage automatique atomistique, intégrant les principes physiques dans les modèles pour prédire avec précision les propriétés moléculaires.
The first MOOC about responsible use of technology for humanitarians. Learn about technology and identify risks and opportunities when designing digital solutions.
Intelligence involves processing sensory experiences into representations useful for prediction. Understanding sensory experiences and building these contextual representations without prior knowledge
NATURE PORTFOLIO2022
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This paper presents our approach to predicting future error-related events in a robot-mediated gamified phys- ical training activity for stroke patients. The ability to predict future error under such
2022
In today's world, there is no shortage of disruptors acting on various professional domains. The Fourth Industrial Revolution, with its AI-driven and automation-focused technologies, has fundamentally