Sélection de caractéristiqueLa sélection de caractéristique (ou sélection d'attribut ou de variable) est un processus utilisé en apprentissage automatique et en traitement de données. Il consiste, étant donné des données dans un espace de grande dimension, à trouver un sous-sensemble de variables pertinentes. C'est-à-dire que l'on cherche à minimiser la perte d'information venant de la suppression de toutes les autres variables. C'est une méthode de réduction de la dimensionnalité. Extraction de caractéristique Catégorie:Apprentissage
Personnel selectionPersonnel selection is the methodical process used to hire (or, less commonly, promote) individuals. Although the term can apply to all aspects of the process (recruitment, selection, hiring, onboarding, acculturation, etc.) the most common meaning focuses on the selection of workers. In this respect, selected prospects are separated from rejected applicants with the intention of choosing the person who will be the most successful and make the most valuable contributions to the organization.
RecrutementLe recrutement est l'ensemble des actions mises en œuvre pour trouver une personne supposée correspondre aux besoins et compétences considérées comme requises à un poste de travail donné, dans une organisation donnée. Pour trouver les compétences ou le profil requis par le poste à pourvoir, il est proposé que plusieurs conditions soient réunies : La démarche ne peut aboutir sans qu'au préalable les compétences du poste ainsi que les besoins de l'organisation soient clairement identifiés.
Model selectionModel selection is the task of selecting a model from among various candidates on the basis of performance criterion to choose the best one. In the context of learning, this may be the selection of a statistical model from a set of candidate models, given data. In the simplest cases, a pre-existing set of data is considered. However, the task can also involve the design of experiments such that the data collected is well-suited to the problem of model selection.
Critère d'information bayésienLe critère d'information bayésien (en anglais bayesian information criterion, en abrégé BIC), aussi appelé critère d'information de Schwarz, est un critère d'information dérivé du critère d'information d'Akaike proposé par en 1978. À la différence du critère d'information d'Akaike, la pénalité dépend de la taille de l'échantillon et pas seulement du nombre de paramètres. Il s'écrit : avec la vraisemblance du modèle estimée, le nombre d'observations dans l'échantillon et le nombre de paramètres libres du modèle.
