Ingénierie des caractéristiquesL'ingénierie des caractéristiques (en anglais feature engineering) a un rôle important, notamment dans l’analyse des données. Sans données, les algorithmes d’exploitation et d’apprentissage automatique de données ne seront pas en mesure de fonctionner. En effet, il s’avère qu’en réalité, on ne pourrait réaliser que peu de choses si nous ne disposions que de très peu de caractéristiques afin de pouvoir représenter les données, ou les banques de données, sous-jacentes.
Inférence bayésiennevignette|Illustration comparant les approches fréquentiste et bayésienne (Christophe Michel, 2018). L’inférence bayésienne est une méthode d'inférence statistique par laquelle on calcule les probabilités de diverses causes hypothétiques à partir de l'observation d'événements connus. Elle s'appuie principalement sur le théorème de Bayes. Le raisonnement bayésien construit, à partir d'observations, une probabilité de la cause d'un type d'événements.
MétaheuristiqueUne métaheuristique est un algorithme d’optimisation visant à résoudre des problèmes d’optimisation difficile (souvent issus des domaines de la recherche opérationnelle, de l'ingénierie ou de l'intelligence artificielle) pour lesquels on ne connaît pas de méthode classique plus efficace. Les métaheuristiques sont généralement des algorithmes stochastiques itératifs, qui progressent vers un optimum global (c'est-à-dire l'extremum global d'une fonction), par échantillonnage d’une fonction objectif.
Iris de Fisherthumb|Nuage de points du jeu de données Le jeu de données Iris connu aussi sous le nom de Iris de Fisher ou Iris d'Anderson est un jeu de données multivariées présenté en 1936 par Ronald Fisher dans son papier The use of multiple measurements in taxonomic problems comme un exemple d'application de l'analyse discriminante linéaire. Les données ont été collectées par Edgar Anderson afin de quantifier les variations de morphologie des fleurs d'iris de trois espèces. Deux des trois espèces ont été collectées en Gaspésie.
Multilevel modelMultilevel models (also known as hierarchical linear models, linear mixed-effect model, mixed models, nested data models, random coefficient, random-effects models, random parameter models, or split-plot designs) are statistical models of parameters that vary at more than one level. An example could be a model of student performance that contains measures for individual students as well as measures for classrooms within which the students are grouped.
Database modelA database model is a type of data model that determines the logical structure of a database. It fundamentally determines in which manner data can be stored, organized and manipulated. The most popular example of a database model is the relational model, which uses a table-based format. Common logical data models for databases include: Hierarchical database model This is the oldest form of database model. It was developed by IBM for IMS (information Management System), and is a set of organized data in tree structure.
Modèle statistiqueUn modèle statistique est une description mathématique approximative du mécanisme qui a généré les observations, que l'on suppose être un processus stochastique et non un processus déterministe. Il s’exprime généralement à l’aide d’une famille de distributions (ensemble de distributions) et d’hypothèses sur les variables aléatoires X1, . . ., Xn. Chaque membre de la famille est une approximation possible de F : l’inférence consiste donc à déterminer le membre qui s’accorde le mieux avec les données.
Utility modelA utility model is a patent-like intellectual property right to protect inventions. This type of right is available in many countries but, notably, not in the United States, United Kingdom or Canada. Although a utility model is similar to a patent, it is generally cheaper to obtain and maintain, has a shorter term (generally 6 to 15 years), shorter grant lag, and less stringent patentability requirements. In some countries, it is only available for inventions in certain fields of technology and/or only for products.
Méthode expérimentaleLes méthodes expérimentales scientifiques consistent à tester la validité d'une hypothèse, en reproduisant un phénomène (souvent en laboratoire) et en faisant varier un paramètre. Le paramètre que l'on fait varier est impliqué dans l'hypothèse. Le résultat de l'expérience valide ou non l'hypothèse. La démarche expérimentale est appliquée dans les recherches dans des sciences telles que, par exemple, la biologie, la physique, la chimie, l'informatique, la psychologie, ou encore l'archéologie.
All models are wrongAll models are wrong is a common aphorism and anapodoton in statistics; it is often expanded as "All models are wrong, but some are useful". The aphorism acknowledges that statistical models always fall short of the complexities of reality but can still be useful nonetheless. The aphorism originally referred just to statistical models, but it is now sometimes used for scientific models in general. The aphorism is generally attributed to the statistician George Box. The underlying concept, though, predates Box's writings.
