Définition du data mining, intervention du Data Mining dans une chaîne décisionnelle, applications, méthodes de travail, processus KDD (ECD, Extraction de connaissances à partir de Données), méthode SEMMA de SAS, méthode CRISP-DM, etc.
L’optimisation par essaims de particuleschagra bassem
L’optimisation par essaim de particules est une méthode d’optimisation
stochastique, pour des fonctions non-linéaires, basée sur la reproduction d’un comportement social.
Solving Traveling Salesman problem using genetic algorithms, implementation i...MEJDAOUI Soufiane
Solving Traveling Salesman problem using genetic algorithms, implementation in MATLAB.
You can find source code here : https://github.com/MejdaouiSoufiane/TSP-GA
Ce cours introduit à l'intelligence artificielle. La première partie du cours présente et définit ce qu'est l'intelligence et décrit les notions d'agent rationnel et d'environnement et leurs propriétés. Ces deux concepts permettent d'offrir un cadre de réflexion sur l'intelligence. La fin de la première partie présente les neufs formes d'intelligence selon Howard Gardner. La seconde partie du cours présente et définit l'intelligence artificielle, initiée par Marvin Minsky et John McCarthy au MIT. Elle présente également le test de Turing, test permettant de déterminer si une machine peut penser. Cette partie se termine en présentant les six grands domaines de l'intelligence artificielle.
Définition du data mining, intervention du Data Mining dans une chaîne décisionnelle, applications, méthodes de travail, processus KDD (ECD, Extraction de connaissances à partir de Données), méthode SEMMA de SAS, méthode CRISP-DM, etc.
L’optimisation par essaims de particuleschagra bassem
L’optimisation par essaim de particules est une méthode d’optimisation
stochastique, pour des fonctions non-linéaires, basée sur la reproduction d’un comportement social.
Solving Traveling Salesman problem using genetic algorithms, implementation i...MEJDAOUI Soufiane
Solving Traveling Salesman problem using genetic algorithms, implementation in MATLAB.
You can find source code here : https://github.com/MejdaouiSoufiane/TSP-GA
Ce cours introduit à l'intelligence artificielle. La première partie du cours présente et définit ce qu'est l'intelligence et décrit les notions d'agent rationnel et d'environnement et leurs propriétés. Ces deux concepts permettent d'offrir un cadre de réflexion sur l'intelligence. La fin de la première partie présente les neufs formes d'intelligence selon Howard Gardner. La seconde partie du cours présente et définit l'intelligence artificielle, initiée par Marvin Minsky et John McCarthy au MIT. Elle présente également le test de Turing, test permettant de déterminer si une machine peut penser. Cette partie se termine en présentant les six grands domaines de l'intelligence artificielle.
1 hour to browse the algos stars of machine learning. No code, big concepts with a little math. Linear regression, classification (logistic regression / svm / tree), neural network, deep learning...
Représentation sous forme de graphe d'états
Global Problem Solver
Algorithmes de Recherche Aveugles
Algorithmes de Recherche Informés
Depth First Search
Breadth First Search
Best First Search
A, A*
Fonction heuristique, Fonction heuristique admissible
Un réseau de neurones récurrent (RNN, recurrent neural network) est un type de réseau de neurones artificiels principalement utilisé dans la reconnaissance automatique de la parole, dans l'écriture manuscrite et dans le traitement automatique du langage naturel, en particulier dans la traduction automatique.
Les RNN sont conçus de manière à reconnaître les caractéristiques séquentielles et pour prédire le scénario suivant le plus probable.
Les réseaux LSTM (Long Short Term Memory ou mémoire à long terme et à court terme ) sont un type spécial de RNN, capable d'apprendre les dépendances à long terme. Ils ont été introduits par Hochreiter et Schmidhuber en 1997, et ont été par la suite affinés et popularisés à travers plusieurs travaux. Ils fonctionnent extrêmement bien sur une grande variété de problèmes et sont maintenant largement utilisés.
Lien pour la version vidéo :
https://youtube.com/playlist?list=PLzjg2z2kYUrjcL_UhvQawGGB85UA9rtNO
Introduction au datamining, concepts et techniquesIsmail CHAIB
Face à l’importance grandissante que prend l’information, le datamining offre une solution pour maitriser la complexité et synthétiser les amas de données pour faire jaillir de la connaissance.
Cet exposé introduit la notion de datamining dans son ensemble à travers ses concepts et ses principes, et survole quelques techniques utilisées lors de ce processus.
Seminaire datamining Ecole de Statistique et d'Economie AppliquéeJean Roger Mably
Aujourd’hui, les entreprises collectent des informations de plus en plus nombreuses et variées sur leurs clients. S’appuyant sur les dernières techniques statistiques et mathématiques (analyse factorielle, régression, arbres de décision, textmining, webmining, réseaux neuronaux, moteur bayesiens,...), le Data Mining a pour objectif d’exploiter ce réservoir de richesse inégalée en transformant ces données en indicateurs marketing et commerciaux.
QCM Système d'information, Base de données, design pattern MERISE et UML MOA MOE gestion de projet QCM CMMI GED ITIL Intranet Extranet Internet pattern GRASP maintenance ERP système informatique SSO norme ISO CMMI
1. Autres Annales et QCM sur : http://quizmyself.blogspot.com/
2. Autres Annales et QCM sur : http://quizmyself.blogspot.com/
3. Autres Annales et QCM sur : http://quizmyself.blogspot.com/
4. Autres Annales et QCM sur : http://quizmyself.blogspot.com/
Rapport (Mémoire de Master) de stage PFE pour l’obtention du Diplôme Nationa...Mohamed Amine Mahmoudi
Mon rapport de stage PFE pour l’obtention du Diplôme National de Master
MÉMOIRE DE MASTER
Présenté en vue de l’obtention du
Diplôme National de Master Professionnel en Sciences et Technologies
Mention : Informatique
Spécialité : Sécurité des Systèmes Informatiques Communicants et Embarqués
Conception et Réalisation d’une Application
Sécurisée de Gestion des Ressources Humaines
Genetic algorithms are optimization techniques inspired by Darwin's theory of evolution. They use operations like selection, crossover and mutation to evolve solutions to problems by iteratively trying random variations. The document outlines the history, concepts, process and applications of genetic algorithms, including using them to optimize engineering design, routing, computer games and more. It describes how genetic algorithms encode potential solutions and use fitness functions to guide the evolution toward better outcomes.
Presentation is about genetic algorithms. Also it includes introduction to soft computing and hard computing. Hope it serves the purpose and be useful for reference.
1 hour to browse the algos stars of machine learning. No code, big concepts with a little math. Linear regression, classification (logistic regression / svm / tree), neural network, deep learning...
Représentation sous forme de graphe d'états
Global Problem Solver
Algorithmes de Recherche Aveugles
Algorithmes de Recherche Informés
Depth First Search
Breadth First Search
Best First Search
A, A*
Fonction heuristique, Fonction heuristique admissible
Un réseau de neurones récurrent (RNN, recurrent neural network) est un type de réseau de neurones artificiels principalement utilisé dans la reconnaissance automatique de la parole, dans l'écriture manuscrite et dans le traitement automatique du langage naturel, en particulier dans la traduction automatique.
Les RNN sont conçus de manière à reconnaître les caractéristiques séquentielles et pour prédire le scénario suivant le plus probable.
Les réseaux LSTM (Long Short Term Memory ou mémoire à long terme et à court terme ) sont un type spécial de RNN, capable d'apprendre les dépendances à long terme. Ils ont été introduits par Hochreiter et Schmidhuber en 1997, et ont été par la suite affinés et popularisés à travers plusieurs travaux. Ils fonctionnent extrêmement bien sur une grande variété de problèmes et sont maintenant largement utilisés.
Lien pour la version vidéo :
https://youtube.com/playlist?list=PLzjg2z2kYUrjcL_UhvQawGGB85UA9rtNO
Introduction au datamining, concepts et techniquesIsmail CHAIB
Face à l’importance grandissante que prend l’information, le datamining offre une solution pour maitriser la complexité et synthétiser les amas de données pour faire jaillir de la connaissance.
Cet exposé introduit la notion de datamining dans son ensemble à travers ses concepts et ses principes, et survole quelques techniques utilisées lors de ce processus.
Seminaire datamining Ecole de Statistique et d'Economie AppliquéeJean Roger Mably
Aujourd’hui, les entreprises collectent des informations de plus en plus nombreuses et variées sur leurs clients. S’appuyant sur les dernières techniques statistiques et mathématiques (analyse factorielle, régression, arbres de décision, textmining, webmining, réseaux neuronaux, moteur bayesiens,...), le Data Mining a pour objectif d’exploiter ce réservoir de richesse inégalée en transformant ces données en indicateurs marketing et commerciaux.
QCM Système d'information, Base de données, design pattern MERISE et UML MOA MOE gestion de projet QCM CMMI GED ITIL Intranet Extranet Internet pattern GRASP maintenance ERP système informatique SSO norme ISO CMMI
1. Autres Annales et QCM sur : http://quizmyself.blogspot.com/
2. Autres Annales et QCM sur : http://quizmyself.blogspot.com/
3. Autres Annales et QCM sur : http://quizmyself.blogspot.com/
4. Autres Annales et QCM sur : http://quizmyself.blogspot.com/
Rapport (Mémoire de Master) de stage PFE pour l’obtention du Diplôme Nationa...Mohamed Amine Mahmoudi
Mon rapport de stage PFE pour l’obtention du Diplôme National de Master
MÉMOIRE DE MASTER
Présenté en vue de l’obtention du
Diplôme National de Master Professionnel en Sciences et Technologies
Mention : Informatique
Spécialité : Sécurité des Systèmes Informatiques Communicants et Embarqués
Conception et Réalisation d’une Application
Sécurisée de Gestion des Ressources Humaines
Genetic algorithms are optimization techniques inspired by Darwin's theory of evolution. They use operations like selection, crossover and mutation to evolve solutions to problems by iteratively trying random variations. The document outlines the history, concepts, process and applications of genetic algorithms, including using them to optimize engineering design, routing, computer games and more. It describes how genetic algorithms encode potential solutions and use fitness functions to guide the evolution toward better outcomes.
Presentation is about genetic algorithms. Also it includes introduction to soft computing and hard computing. Hope it serves the purpose and be useful for reference.
Peering et points d’échanges, rôles clés de l’internetaurelienmartin
Support de présentation de Clément MICHEL Prestataire de services numériques aux NetConf du mardi 25 novembre 2014 à l'Exia.cesi de Rouen. Thème : Peering et points d’échanges, rôles clés de l’internet
The presentation discussed the evolution of eLearning from early web-based content delivery to modern collaborative learning platforms. It defined eLearning and different delivery methods like synchronous virtual classrooms and asynchronous discussions. Examples of effective eLearning strategies were provided, like multimedia, activities, and problem-based learning. Planning considerations for eLearning included learning needs, strategies, and ensuring accessibility.
The document discusses the role of information and communication technology (ICT) in education and lifelong learning. It argues that ICT has drastically changed how people access information, communicate, work and learn. While technology has transformed many aspects of modern life, its introduction into education often fails to create meaningful change unless accompanied by changes in mindsets and ideas about teaching and learning. The document outlines four roles that ICT can play in education: as a knowledge source, delivery support, transformative enabler, and to develop agent capabilities among stakeholders.
This document discusses e-learning concepts and applications. It defines e-learning as education that incorporates self-motivation, communication, efficiency and technology. E-learning can be delivered through various technologies and has several purposes, such as increasing learning flexibility and quality. The document also outlines factors that support e-learning in Indonesia, such as growing ICT familiarity, more advanced and affordable hardware/software, and government support for ICT-based learning. However, limited funds and human resources remain challenges.
E learning at the University of Mauritius - Case of the VCILTM I Santally
This document summarizes the history of e-learning at the University of Mauritius, from the initial establishment of a distance learning center in 1993 to the current Virtual Centre for Innovative Learning Technologies (VCILT). It describes how VCILT has shifted the university's focus from traditional distance education to innovative teaching and learning through educational technologies. Key projects of VCILT include developing open educational resources, online courses, and customizing the Moodle learning management system to better support student learning and pedagogy.
La signature numérique ou signature électronique est un mécanisme permettant de garantir l'intégrité d'un document électronique et d'en authentifier l'auteur, par analogie avec la signature manuscrite d'un document papier.
la signature numérique doit être :
Authentique
Infalsifiable
Non réutilisable
Inaltérable
Irrévocable
This document discusses e-learning concepts, usage, and tools. It defines e-learning as involving computers and interactive networks in learning activities. It describes different types of e-learning such as online learning, distance learning, synchronous learning which occurs in real-time, and asynchronous learning which allows self-paced study. It also outlines common e-learning elements like text, images, animations, audio, and video. Additionally, it discusses communication methods in e-learning like one-to-one, one-to-many, many-to-one, and many-to-many interactions and provides examples of each.
Chapter 1 e learning concepts and techniquesNima_saeidi
This chapter provides an overview of e-learning concepts and techniques. It defines e-learning and discusses its advantages and disadvantages. Sections discuss e-learning in corporate and educational settings. Key points covered include:
- E-learning incorporates self-motivation, communication, efficiency and technology for education. It has evolved from traditional classroom learning to incorporate online and blended models.
- Advantages of e-learning include lower costs, flexibility, and accommodating different learning styles. Disadvantages include needing computer access and skills as well as self-motivation.
- In corporations, e-learning allows for quickly communicating information across organizations. It provides cost-effective training that is convenient.
- Educational uses
This document proposes a biometrics-based authentication scheme for a multi-server environment using elliptic curve cryptography. It aims to provide a truly three-factor authenticated scheme. Existing methods use fingerprints, RSA, and wavelet transforms but have issues with efficiency, computational load, and accuracy under different lighting conditions. The proposed system uses a hybrid crypto approach combining biometrics, passwords, and smart cards for stronger security. It analyzes palm print textures for better characterization. This authentication scheme is intended to provide secure access control for applications like defense areas, banks, and privacy protection with low complexity and high efficiency compared to previous works.
This document summarizes a presentation on professional ethics for planners. It discusses the AICP Code of Ethics, including the aspirational principles, rules of conduct, and procedures. Case studies are presented to illustrate ethical issues planners may face, such as conflicts of interest, accepting gifts, and maintaining impartiality. The presentation provides guidance for planners on ethical decision making and how to respond if an ethical lapse occurs.
E-learning is a learning system that uses computers and the internet to enable distance education. It allows students who live far from their schools to continue learning. E-learning has benefits like being paperless, global, and potentially adaptive. It is strongly correlated with the use of computers and the internet. While e-learning has been implemented in some Indonesian institutions, it still faces challenges in funding and human resources as the government has not prioritized or funded its widespread implementation.
The document discusses active learning as a teaching method that involves students doing things and thinking about what they are doing rather than just passively listening to a lecture. It presents research showing students prefer and benefit from active learning compared to solely lectures. A three-part model of active learning is outlined involving receiving information, experience, and reflective dialogue. Various techniques for promoting individual and group active learning are provided such as assigning readings, in-class activities, reflective writing, and discussion/debates.
3. HISTORIQUE :
• Les algorithmes génétiques ont été inventés par Jonh Holland dans les
années 60.
• Repris notamment par Golberg dans les années 70, Le principe des
algorithmes génétiques s’inspire directement des lois de la sélection
naturelle, décrites par Darwin.
• cette technique connait aujourd’hui un franc succès. On l’utilise dans la
résolution de problèmes complexes, nécessitant des temps de calcul
élevés.
4. 1.L’ALGORITHMES GÉNÉTIQUES:
• Les algorithmes génétiques sont des algorithmes d’optimisation s’appuyant
sur des techniques dérivées de la génétique et des mécanismes d’évolution de la
nature : croisements, mutations, sélections, etc... Ils appartiennent à la classe des
algorithmes évolutionnaires.
• Les applications des AG sont multiples : traitement d’image (alignement de
photos satellites, reconnaissance de suspects...), optimisation d’emplois du temps,
optimisation de design, apprentissage des réseaux de neurones [Renders, 1995],
etc.
6. 3.L’ALGORITHME:
Un algorithme génétique générique à la forme suivante :
1) Initialiser la population initiale P.
2) Evaluer P.
3) Tant Que (K < > maxi) faire :
a) P ' = Sélection des Parents dans P
b) P ' = Appliquer Opérateur de Croisement sur P '
c) P ' = Appliquer Opérateur de Mutation sur P '
d) P = Remplacer les Anciens de P par leurs Descendants de P '
e) Evaluer P
FinTantQue
7. 4.LE CODAGE :
• Dans l’informatique nous utilisons un codage binaire (0 et 1), par exemple un gène
est un entier long (32 bits).
• Les formules de codage et de décodage sont :
gi = (xi-ximin / ximax-xmin) gmax.
xi= ximin + (ximax-ximin) gi / gmax
8. 5.SÉLECTION:
• Selon la qualité des individus, chacun se voit attribuer un pourcentage de chances
d’être choisi pour la reproduction, qui correspond à l’importance relative de la qualité
de l’individu par rapport à la qualité totale de la population.
9. 5.SÉLECTION (SUITE):
• Il existe plusieurs méthodes de sélection :
• La méthode de roulette Wheel.
•La méthode élitiste .
•La sélection par tournois.
•La sélection universelle stochastique.
10. 6.CROISEMENT :
• e phénomène de croisement est une propriété naturelle de l’ADN, et c’est analogiquement
qu’on fait les opérations de croisement dans les AG.
• a- Croisement en un point : on choisit au hasard un point de croisement.
• b- Croisement en deux points : On choisit au hasard deux points de croisement .
11. 7. MUTATION :
• Nous définissons une mutation comme étant l’inversion d’un bit dans un
chromosome . Cela revient à modifier aléatoirement la valeur d’un paramètre
du dispositif.
13. 9.QUELQUES APPLICATIONS :
• Prédiction de systèmes non-linéaires: bio / socio / météo / écono, etc.
• Conception, design et mise en oeuvre des réseaux neuronaux.
• Optimisation des trajectoires des robots.
• Traitement d'images, par exemple la re-synthèse des textures naturelles.
• conception et organisation des circuits électroniques.
