Dans la pratique, cela revient à mettre en algorithme un modèle simplifié des théories linguistiques dans des systèmes informatiques d'apprentissage et de statistiques. Variance: L a variance est une mesure servant à caractériser la dispersion d'un échantillon ou d'une distribution. Lexique big data entry. Elle indique de quelle manière la série statistique ou la variable aléatoire se disperse autour de sa moyenne ou son espérance. Une variance de zéro signale que toutes les valeurs sont identiques. Une petite variance est signe que les valeurs sont proches les unes des autres alors qu'une variance élevée est signe que celles-ci sont très écartées. La racine carrée de la variance est l'écart-type. Dans la pratique, on préfère l'écart type (lettre grecque sigma) à la variance, car l'écart type peut être comparé à l'ordre de grandeur des valeurs, ce qui n'est pas le cas de la variance Sourcing / Remerciements: Article sur LinkedIn – Bernard Marr Dé Wikipedia Journal du net
Machine Learning L'apprentissage automatique ou Machine Learning est un terme utilisé pour désigner la capacité d'algorithmes statistiques entraînés à accomplir une tâche de manière répétitive grâce à des données d'apprentissage. Cette tâche est souvent à caractère prédictif, comme par exemple la prédiction de comportements d'achat, de revenus etc. Lexique big data.com. NoSQL Acronyme de "Not only SQL", il désigne les bases de données de nouvelle génération qui se démarquent des bases de données relationnelles et qui ne sont plus interrogeables en SQL. Et non, ce n'est pas "not SQL". Réseau de neurones Un réseau de neurones (parfois appelé aussi réseau de neurones artificiels) est un type d'algorithme fondé sur une combinaison de fonctions mathématiques permettant la prédiction de phénomènes complexes. Il est utilisé dans le Deep Learning et nécessite un grand volume de données pour fonctionner. Réseau de neurones récursif Un réseau de neurones récursif est un sous-type de réseau de neurones dont la particularité est de prendre en compte la dimension temporelle d'un jeu de données.
Les big data sont donc la source, la matière première du data mining. Si on traduit littéralement ce terme, on obtient l' « apprentissage profond ». Il regroupe les dispositifs, méthodes et algorithmes d'apprentissage automatique. Autrement dit, un modèle ou algorithme est conçu pour s'améliorer de lui même en fonction des résultats et des cas d'usage qu'il rencontre. Par exemple, des programmes de reconnaissance d'images (identification des visages sur des photos) deviennent de plus en plus précis au fur et à mesure qu'ils analysent et identifient des images. Lexique big data manager. Ces technologies sont utilisés dans de nombreux domaines, y compris l'intelligence artificielle. L'internet des objets consiste en un réseau d' objets connectés capable d'acquérir et d'échanger des données au sein d'un ecosystème. On peut citer les capteurs, boitiers, caméras, bracelets connectés etc. Ce marché est en constant développement poussé le faible prix des capteurs, l'augmentation de la puissance internet etc. Il pose néanmoins de nombreux obstacles et questions (notamment la sécurité, l'utilisation des données, mais aussi la préservation de la vie privée).
Big Data Concept illustrant le traitement de données massives qui dépasse les outils de gestion de données classiques. Le concept est souvent rattaché aux "3V" mentionnés dans un rapport de Gartner portant sur la croissance des données: Volume / Variété / Vélocité. Hadoop Framework libre et open-source écrit en Java. Hadoop naquit dans le cadre du projet Nutch dont le but était de construire un moteur de recherche open-source. Lexique Big Data. Les développeurs (dont un des principaux intervenants était Doug Cutting, souvent cité comme le créateur d'Hadoop) rencontraient des problèmes dans la gestion de calculs distribués sur plusieurs serveurs. Suite à plusieurs articles publiés par Google en 2003 et 2004, les développeurs mirent au point HDFS et MapReduce qui constituèrent ensuite, en 2006, le framework Hadoop. Hortonworks Société créée en 2011 et basée en Californie. Son activité principale est liée au développement et soutien d'Hadoop. Elle propose plusieurs plateformes (ou distributions) se basant sur ce framework.
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