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Le Forage Distribué de Données
ISBN-13: 9786131502453 / Francuski / Miękka / 2018 / 216 str.
Nous assistons de nos jours A une explosion de la quantitA(c) de donnA(c)es A(c)lectroniques existantes. C'est pourquoi, nous devons avoir recours A des outils automatiques qui sont A mAame d'analyser automatiquement les donnA(c)es et de ne nous fournir que l'information pertinente et rA(c)sumA(c)e par rapport A ce qui est recherchA(c). Malheureusement, les techniques de forage de donnA(c)es nA(c)cessitent gA(c)nA(c)ralement un temps de calcul considA(c)rable afin d'analyser un large volume. Par ailleurs, si les donnA(c)es sont gA(c)ographiquement distribuA(c)es, les regrouper sur un mAame site pour y crA(c)er un modA]le peut s'avA(c)rer trA]s coAteux. Pour rA(c)soudre ce problA]me, nous proposons de construire plusieurs modA]les, et plus prA(c)cisA(c)ment plusieurs classificateurs, soit un classificateur par site. Ensuite, les rA]gles constituant ces classificateurs sont regroupA(c)es puis filtrA(c)es en se basant sur certaines mesures statistiques et une validation effectuA(c)e A partir de trA]s petits A(c)chantillons provenant de chacun des sites. Le modA]le rA(c)sultant, appelA(c) mA(c)ta-classificateur, est, d'une part, un outil de prA(c)diction pour toute nouvelle instance et, d'autre part, une vue abstraite de tout l'ensemble de donnA(c)es.
Nous assistons de nos jours à une explosion de la quantité de données électroniques existantes. Cest pourquoi, nous devons avoir recours à des outils automatiques qui sont à même danalyser automatiquement les données et de ne nous fournir que linformation pertinente et résumée par rapport à ce qui est recherché. Malheureusement, les techniques de forage de données nécessitent généralement un temps de calcul considérable afin danalyser un large volume. Par ailleurs, si les données sont géographiquement distribuées, les regrouper sur un même site pour y créer un modèle peut savérer très coûteux. Pour résoudre ce problème, nous proposons de construire plusieurs modèles, et plus précisément plusieurs classificateurs, soit un classificateur par site. Ensuite, les règles constituant ces classificateurs sont regroupées puis filtrées en se basant sur certaines mesures statistiques et une validation effectuée à partir de très petits échantillons provenant de chacun des sites. Le modèle résultant, appelé méta-classificateur, est, dune part, un outil de prédiction pour toute nouvelle instance et, dautre part, une vue abstraite de tout lensemble de données.
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