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.
Modèle moléculaireUn modèle moléculaire est un modèle physique qui représente des molécules et leurs processus. Dans cet article, le "modèle moléculaire" fera principalement référence aux systèmes contenant plus d'un atome et où la structure nucléaire est négligée. La structure électronique est également souvent omise ou représentée de manière très sophistiquée. Les modèles physiques des systèmes atomistiques ont joué un rôle important dans la compréhension de la chimie et dans la génération et la vérification d'hypothèses.
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
