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Arbre de décision

Arbre de décision
Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Introduction[modifier | modifier le code] Dans les domaines de l'aide à la décision (informatique décisionnelle et entrepôt de données) et de l'exploration de données, certains algorithmes produisent des arbres de décision, utilisés pour répartir une population d'individus (de clients par exemple) en groupes homogènes, selon un ensemble de variables discriminantes (l'âge, la catégorie socio-professionnelle, …) en fonction d'un objectif fixé et connu (chiffres d'affaires, réponse à un mailing, …). À ce titre, cette technique fait partie des méthodes d’apprentissage supervisé. Il s’agit de prédire avec le plus de précision possible les valeurs prises par la variable à prédire (objectif, variable cible, variable d’intérêt, attribut classe, variable de sortie, …) à partir d’un ensemble de descripteurs (variables prédictives, variables discriminantes, variables d'entrées, …). lisibilité du modèle de prédiction, l’arbre de décision, fourni.

Sipina - Arbres de décision Tunnelisation mentale: quand le stress annihile notre capacité de raisonnement | Facteurs humains Vouloir à tout prix atteindre un objectif, cela peut être synonyme de force de caractère et de persévérance. Sauf quand il s’agit d’une conséquence du stress et que cela mène droit à la catastrophe. Découvrez le phénomène de la tunnelisation mentale et apprenez à reconnaître ce facteur humain potentiellement très dangereux. Début des années 90. Le praticien prépare son intervention en étudiant consciencieusement ses scanners. Il est maintenant temps de placer les 2 implants ptérygoïdiens. La dernière partie de la chirurgie, qui est censée être la plus simple, commence. Vient le moment de placer les deux derniers implants. Notre analyse Le stress Un état de stress survient lorsqu’il existe un déséquilibre entre la perception qu’une personne a des contraintes que lui impose son environnement et la perception qu’elle a de ses propres ressources pour y faire face. La tunnelisation mentale On peut dire que l’on est sous l’emprise de la tunnelisation mentale lorsque : Renouard F, Charrier JG.

Apprentissage automatique Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. L'apprentissage automatique (machine learning en anglais), un des champs d'étude de l'intelligence artificielle, est la discipline scientifique concernée par le développement, l'analyse et l'implémentation de méthodes automatisables qui permettent à une machine (au sens large) d'évoluer grâce à un processus d'apprentissage, et ainsi de remplir des tâches qu'il est difficile ou impossible de remplir par des moyens algorithmiques plus classiques. Des systèmes complexes peuvent être analysés, y compris pour des données associées à des valeurs symboliques (ex: sur un attribut numérique, non pas simplement une valeur numérique, juste un nombre, mais une valeur probabilisée, c'est-à-dire un nombre assorti d'une probabilité ou associé à un intervalle de confiance) ou un ensemble de modalités possibles sur un attribut numérique ou catégoriel. Principes[modifier | modifier le code] Applications[modifier | modifier le code] Exemples :

GotW.ca Home Page Diagramme d'Ishikawa (causes et effets) Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Le Diagramme de causes et effets, ou diagramme d'Ishikawa, ou diagramme en arêtes de poisson ou encore 5M, est un outil développé par Kaoru Ishikawa en 1962[1] et servant dans la gestion de la qualité. Description et fonctions[modifier | modifier le code] Ce diagramme représente de façon graphique les causes aboutissant à un effet. Il peut être utilisé comme outil de modération d'un remue-méninges et comme outil de visualisation synthétique et de communication des causes identifiées. Ce diagramme se structure habituellement autour du concept des 5 M. Chaque branche reçoit d'autres causes ou catégories hiérarchisées selon leur niveau de détail. Le positionnement des causes met en évidence les causes les plus directes en les plaçant les plus proches de l'arête centrale. Variantes[modifier | modifier le code] Les termes « Moyens » ou « Machines » remplacent parfois la catégorie « Matériel ». Notes et références[modifier | modifier le code]

Article - 30 idées pour enterrer un projet / 1 : - maintenant, réussissons on peut essayer autrement...les conditions ont changé ça a marché ailleurs… vous avez donc l’expérience pour aller plus loin et éviter les écueils / 2 : - soyons créatifs voilà un véritable argument pour commencer / 3 : - les hommes se sont longtemps passé de machine à laver le linge…ou d’électricité / 4 : - nous trouverons les moyens nécessaires !!! on peut négocier / 5 : - nous avons moins besoins d’hommes que d’idées on peut revoir l’organisation / 6 : - changeons la carte scolaire faites en sorte d’en bénéficier revoyons notre projet / 7 : - qui en bénéficiera ? de quels risques parlez vous ? / 9 : - le moment est venu qu’est ce <qui justifie votre attente ? / 10: - voyons votre expérience, parlons en… ton expérience servira donc à contredire la théorie / 11: - ne partons pas battus d’avance nous le convaincrons rédigeons le courrier ensemble et par rapport aux évaluations nationales ? on n’est pas dans une dynamique de compétition…

Facteurs humains : Le Facteur Humain a aussi ses limites ! Ces temps-ci, quand on dit Facteurs Humains, on a le sentiment d’avoir payé son écot à la mode. On a prononcé les mots sacrés, enfoncés quelques portes déjà ouvertes et fait ricaner certains d’entre nous qui sommes tellement bons en qualité d’humain que nous n’avons pas besoin de ces fadaises pour piloter nos trajectoires personnelles. Jusqu’au jour où on commet je ne sais quelle bêtise. Celle ou l’adrénaline débite à flot, où le cervelet plonge soudain dans un froid cryogénique, bref une de celle où on se retrouve gentiment piégé dans ce que les Anglais appellent joliment : « The coffin corner » traduit en langage Gaulois par : « le coin du cercueil ». En clair, on s’est fait une belle frayeur. On s’intéresse alors discrètement au coté humain de la bêtise. N’empêche, on a beaucoup à apprendre des Facteurs Humains, science du connais-toi toi-même avant d’aller commettre la fameuse bêtise citée plus haut. Mais il y a un mais ! Il y a un autre mais ! Bons vols, Christophe Brunelière.

Algorithme ID3 Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. L’algorithme ID3 a été développé à l’origine par Ross Quinlan. Il a tout d’abord été publié dans le livre ‘’Machine Learning’’ en 1986. C’est un algorithme de classification supervisé, c’est-à-dire qu'il se base sur des exemples déjà classés dans un ensemble de classes pour déterminer un modèle de classification. Le modèle que produit ID3 est un arbre de décision. Cet arbre servira à classer de nouveaux échantillons. L'algorithme C4.5 est une amélioration d'ID3, notamment du point de vue de la facilité d'implémentation. Principe général[modifier | modifier le code] Chaque exemple en entrée est constitué d'une liste d'attributs. Un arbre de décision permet de remplacer un expert humain dont il modélise le cheminement intellectuel. ID3 construit l'arbre de décision récursivement. Algorithme[modifier | modifier le code] Références[modifier | modifier le code] J. Voir aussi[modifier | modifier le code] Arbre de décision

The Architecture of Open Source Applications (Volume 2): nginx nginx (pronounced "engine x") is a free open source web server written by Igor Sysoev, a Russian software engineer. Since its public launch in 2004, nginx has focused on high performance, high concurrency and low memory usage. Additional features on top of the web server functionality, like load balancing, caching, access and bandwidth control, and the ability to integrate efficiently with a variety of applications, have helped to make nginx a good choice for modern website architectures. Currently nginx is the second most popular open source web server on the Internet. 14.1. Why Is High Concurrency Important? These days the Internet is so widespread and ubiquitous it's hard to imagine it wasn't exactly there, as we know it, a decade ago. One of the biggest challenges for a website architect has always been concurrency. To illustrate the problem with slow clients, imagine a simple Apache-based web server which produces a relatively short 100 KB response—a web page with text or an image.

Points de Vente.fr - Le magazine de la distribution et du commerce REX Détails Écrit par AJ Catégorie : REX Définition de "expérience" 1- Fait d’acquérir, volontairement ou non, ou de développer la connaissance des êtres et des choses par leur pratique et par une confrontation plus ou moins longue de soi avec le monde. 2- Résultat de cette acquisition; ensemble des connaissances concrètes acquises par l’usage et le contact avec réalité de la vie et prêtes à être mises en pratique. « Les extrémités de la vie, comme celles du globe et de l’année, sont commencées et terminées par deux hivers : heureux encore si, sur une mer aussi remplie d’écueils, nous nous embarquions avec tous nos agrés ! Jacques-Henri-Bernadin de Saint Pierre Le Retour d'EXpérience (REX) a succédé au Recueil d'Evénement Confidentiel (REC). Originellement mis en oeuvre par le BEA, le recueil confidentiel des événements est désormais réalisé par les fédérations de pratiquants des activités aériennes de loisir. Le REC garantissait la confidentialité, le REX est anonyme. Pour déposer un REX :

Natoora.fr : mes courses de produits frais en direct des producteurs Developer Network lsa-conso En 2012, tous circuits confondus, il s’était vendu 400 millions de litres de nectars. En 2013, leurs ventes sont tombées à 287 millions de litres, selon l'association des professionnels du jus de fuits, Unijus qui prévoit que d’ici quelques années, les nectars de commodités disparaitront du marché. Seuls resteront les nectars valorisés, ceux à l’abricot, à la pêche ou encore à la banane. Les Français, fans de pur jus Les nectars ne représentent plus que 17,6% du marché contre 48,9% pour les pur jus (800,6 milions de litres, +1,83% versus 2012) et 33% pour les jus à base de concentré (540,1 millions de litres, -3,15%). « La France est un marché de pur jus, ce qui est atypique en Europe, explique Emmanuel Vasseneix, président d’Unijus. En 2013, la consommation globale de jus de fruits s’est élevée à 1,64 milliard de litres, soit 25 litres par habitant et par an.

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