A Case Modelling Language for Process Variant Management in Case-based Reasoningandreasmartin
A research paper presented at the: AdaptiveCM 2015 – 31.08.2015 4th International Workshop on Adaptive Case Management and other non-workflow approaches to BPM
Comment le Data et Deep Learning révolutionnent la sciencehabib200
Conférence sur le thème : Intelligence artificielle et Internet des objets. Organisée par : le laboratoire de technologie de l'information et modélisation (TIM) , Faculté des sciences Ben M'Sik, univérsité Hassan II Casablanca
Démystifions le machine learning avec spark par David Martin pour le Salon B...Ippon
Les volumes de données permettent d’envisager de nouveaux usages, pour la plupart rendus accessibles grâce aux algorithmes de Machine Learning. Découvrez ce qu’est le Machine Learning par de multiples exemples. Comprenez les enjeux autour de la donnée et comment passer de la donnée brute aux prédictions en identifiant les différentes étapes intermédiaires. Enfin, découvrez comment mettre ces concepts en oeuvre avec une présentation des outils à disposition aujourd’hui, et un focus sur Spark, son architecture et les possibilités offertes autour du Machine Learning.
Fr & En
Fr
L'apprentissage automatique (en anglais machine learning, littéralement « apprentissage machine ») ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d' « apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
En
Machine learning is a subfield of artificial intelligence (AI). The goal of machine learning generally is to understand the structure of data and fit that data into models that can be understood and utilized by people.
Although machine learning is a field within computer science, it differs from traditional computational approaches. In traditional computing, algorithms are sets of explicitly programmed instructions used by computers to calculate or problem solve. Machine learning algorithms instead allow for computers to train on data inputs and use statistical analysis in order to output values that fall within a specific range. Because of this, machine learning facilitates computers in building models from sample data in order to automate decision-making processes based on data inputs.
A Case Modelling Language for Process Variant Management in Case-based Reasoningandreasmartin
A research paper presented at the: AdaptiveCM 2015 – 31.08.2015 4th International Workshop on Adaptive Case Management and other non-workflow approaches to BPM
Comment le Data et Deep Learning révolutionnent la sciencehabib200
Conférence sur le thème : Intelligence artificielle et Internet des objets. Organisée par : le laboratoire de technologie de l'information et modélisation (TIM) , Faculté des sciences Ben M'Sik, univérsité Hassan II Casablanca
Démystifions le machine learning avec spark par David Martin pour le Salon B...Ippon
Les volumes de données permettent d’envisager de nouveaux usages, pour la plupart rendus accessibles grâce aux algorithmes de Machine Learning. Découvrez ce qu’est le Machine Learning par de multiples exemples. Comprenez les enjeux autour de la donnée et comment passer de la donnée brute aux prédictions en identifiant les différentes étapes intermédiaires. Enfin, découvrez comment mettre ces concepts en oeuvre avec une présentation des outils à disposition aujourd’hui, et un focus sur Spark, son architecture et les possibilités offertes autour du Machine Learning.
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L'apprentissage automatique (en anglais machine learning, littéralement « apprentissage machine ») ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d' « apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
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Machine learning is a subfield of artificial intelligence (AI). The goal of machine learning generally is to understand the structure of data and fit that data into models that can be understood and utilized by people.
Although machine learning is a field within computer science, it differs from traditional computational approaches. In traditional computing, algorithms are sets of explicitly programmed instructions used by computers to calculate or problem solve. Machine learning algorithms instead allow for computers to train on data inputs and use statistical analysis in order to output values that fall within a specific range. Because of this, machine learning facilitates computers in building models from sample data in order to automate decision-making processes based on data inputs.
Forum Labo Version DEF par Yvon Gervaise.pdfYvon Gervaise
Conférence de Yvon Gervaise
Forum Labo 2023 Paris 30/3/23
L'Intelligence Artificielle une opportunité pour les Laboratoires
" la puissance des algorithmes de Machine Learning ouvre une nouvelle ère pour le Laboratoire du Futur "
International Journal of Engineering Research and Development (IJERD)IJERD Editor
International Journal of Engineering Research and Development is an international premier peer reviewed open access engineering and technology journal promoting the discovery, innovation, advancement and dissemination of basic and transitional knowledge in engineering, technology and related disciplines.
Le Machine Learning pour lutter contre les menaces en termes de Cybersécurité...Philippe Beraud
Avec l'agilité et l'échelle du Cloud, la capacité des machines à analyser rapidement et à répondre des quantités sans précédent de données devient indispensable comme la fréquence, l'échelle et la sophistication des cyberattaques ne cessent d'augmenter. Extraire les signaux d'un attaquant de milliards d'événements de log en quasi réel temps depuis un stockage à l'échelle du Pétaoctet est une tâche ardue.
L'application des algorithmes de Machine Learning aux vastes quantités de données issues des logs et de la télémétrie recueillies par les différents services donne une connaissance et une capacité de détection d'anomalies sans précédent pour identifier les comportements malveillants ou les entités malveillantes ; appelez-les hackers, attaquants, logiciel malveillant, comportement indésirable, etc. Ces techniques contribuent à identifier les menaces plus efficacement que d'autres approches pilotées par logiciel pour défendre les services Cloud de Microsoft, son infrastructure et ses clients.
Cette session s’intéressera à la façon dont le Machine Learning et désormais le Transfer Learning peuvent être appliqués à la Cybersécurité à chaque niveau de défense (prévention, détection et remédiation) et illustrera comment cela se traduit dans les services proposés à nos clients.
predict if a customer will remain faithful with a large telephone company in the north America or he will leave it based on some predictive models such as logistic regression, support vector machines, neural networks and decision trees.
UN ÉLÉPHANT QUI SE BALANÇAIT … Comment mettre en musique les big data et valo...OCTO Technology
BNP Paribas était présent pour témoigner de sa démarche avec un retour sur la mise en œuvre de ces nouvelles architectures de données.
Un menu copieux pour cette rentrée des petits-déjeuners OCTO avec un focus sur les architectures de données, un témoignage de BNP Paribas, un retour sur la mise en œuvre de ces nouvelles architectures de données et, cerise sur le gâteau, une mise en perspective de la tendance vers des architectures de flux à l’occasion de la publication du livre blanc Digital Studies Vol.02 : La question du temps dans les architectures digitales.
Les données sont là, initialement éclatées dans différents silos applicatifs. Mais maintenant qu’elles commencent à alimenter un Data Lake sous Hadoop, que va-t-on en faire ? Comment les valoriser ? Comment créer de nouveaux services à valeur ajoutée ?
BNP Paribas était là poue témoigner de sa démarche – initiée par des expérimentations autour des data - pour proposer dès à présent de nouveaux services (trois projets seront évoqués).
OCTO a présenté le retour d'expérience sur la mise en œuvre de ces nouvelles architectures de données, incluant les technologies Hadoop, Spark, Cassandra, Solr ainsi que des expérimentations sur le Machine Learning, tout en soulignant les méthodes de travail utilisées avec des équipes mixtes BNP Paribas / OCTO.
Ce petit-déjeuner a aussi été l’occasion de vous présenter et de vous remettre une version imprimée du livre blanc Digital Studies Vol.02, consacré aux questions d’architecture, notamment aux nouvelles architectures de flux.
BIPEA 2023 Yvon Gervaise : L'IA Matrice du Laboratoire du Futur ..YvonGervaise
L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE CHALLENGE POUR LES LABORATOIRES DANS LES PROCHAINES ANNEES ?
L’I.A : Matrice du Laboratoire du Futur …
Voici le support de ma #Conference faite lors des Rencontres Techniques #BIPEA 2023
Il y est aussi question de nouveautés #PhenoMatrix , #IAGenerative #BingGPT4 …
#LaboratoireduFutur #Laboratoires
Via #ExpertScience ( E.S.C. ExpertScience - Consulting
International Journal of Engineering Research and Development (IJERD)IJERD Editor
call for paper 2012, hard copy of journal, research paper publishing, where to publish research paper,
journal publishing, how to publish research paper, Call For research paper, international journal, publishing a paper, IJERD, journal of science and technology, how to get a research paper published, publishing a paper, publishing of journal, publishing of research paper, reserach and review articles, IJERD Journal, How to publish your research paper, publish research paper, open access engineering journal, Engineering journal, Mathemetics journal, Physics journal, Chemistry journal, Computer Engineering, Computer Science journal, how to submit your paper, peer reviw journal, indexed journal, reserach and review articles, engineering journal, www.ijerd.com, research journals,
yahoo journals, bing journals, International Journal of Engineering Research and Development, google journals, hard copy of journal
Ce document est un rapport sur mon travail pour l'application des algorithmes de 'Machine Learning' par RapidMiner sur une base de données de e-bay en Allemagne.
git: https://github.com/hannachiMajdi/Machine-learning-avec-RapidMiner
email: majdi_hannachi@outlook.fr
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Conférence de Yvon Gervaise
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L'Intelligence Artificielle une opportunité pour les Laboratoires
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Le Machine Learning pour lutter contre les menaces en termes de Cybersécurité...Philippe Beraud
Avec l'agilité et l'échelle du Cloud, la capacité des machines à analyser rapidement et à répondre des quantités sans précédent de données devient indispensable comme la fréquence, l'échelle et la sophistication des cyberattaques ne cessent d'augmenter. Extraire les signaux d'un attaquant de milliards d'événements de log en quasi réel temps depuis un stockage à l'échelle du Pétaoctet est une tâche ardue.
L'application des algorithmes de Machine Learning aux vastes quantités de données issues des logs et de la télémétrie recueillies par les différents services donne une connaissance et une capacité de détection d'anomalies sans précédent pour identifier les comportements malveillants ou les entités malveillantes ; appelez-les hackers, attaquants, logiciel malveillant, comportement indésirable, etc. Ces techniques contribuent à identifier les menaces plus efficacement que d'autres approches pilotées par logiciel pour défendre les services Cloud de Microsoft, son infrastructure et ses clients.
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BNP Paribas était là poue témoigner de sa démarche – initiée par des expérimentations autour des data - pour proposer dès à présent de nouveaux services (trois projets seront évoqués).
OCTO a présenté le retour d'expérience sur la mise en œuvre de ces nouvelles architectures de données, incluant les technologies Hadoop, Spark, Cassandra, Solr ainsi que des expérimentations sur le Machine Learning, tout en soulignant les méthodes de travail utilisées avec des équipes mixtes BNP Paribas / OCTO.
Ce petit-déjeuner a aussi été l’occasion de vous présenter et de vous remettre une version imprimée du livre blanc Digital Studies Vol.02, consacré aux questions d’architecture, notamment aux nouvelles architectures de flux.
BIPEA 2023 Yvon Gervaise : L'IA Matrice du Laboratoire du Futur ..YvonGervaise
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Ce document est un rapport sur mon travail pour l'application des algorithmes de 'Machine Learning' par RapidMiner sur une base de données de e-bay en Allemagne.
git: https://github.com/hannachiMajdi/Machine-learning-avec-RapidMiner
email: majdi_hannachi@outlook.fr
3. Introduction
Problème de l'estimation de l'effort
nécessaire à leur réalisation.
Différentes techniques d'estimation
des coûts de développement de
logiciels
3
5. TECHNIQUE D'ESTIMATION DES COÛTS
Les modèles paramétriques
Le jugement d’expert
L’estimation par analogie
Price to Win
La méthode descendante
La méthode ascendante
La modèles non paramétriques
5
6. Les modèles non paramétriques
Les arbres
de régression
La programmation
génétique
R N A
6
7. Le cerveau humain
Nombre de neurones dans le cerveau humain
100 000 000 000
Nombre de connexions par neurone
10 000
7
8. Réseaux de neurones artificiels
Un réseau de neurone artificiel est un modèle de
calcul inspiré du fonctionnement des neurones
biologiques. [lire la suite]
R N A
FeedForward
FeedBackward
8
10. PMC - PerceptronMultiCouches
Un modèle des réseaux de neurones FeedForward
(propagation avant) destiné pour les classifications
supervisées [exemple d’un PMC]
Couche
d’entrée
Couche
de sortie
Couche cachée
10
12. Réseaux de neurones artificiels
Le traitement parallèle de l’information
Avantages
Elle n'existe aucune démarche standard
pour le choix des différents paramètres
de la topologie d'un réseau de neurones
Inconvénients
12
14. Historique:Programmationgénétique
L'idée de l'informatique évolutive a été introduite en 1960 par
I Rechenberg dans ses travaux sur l'évolution de l’études.
Les travaux initiaux sur le sujet remontent cependant aux
expériences de Schank et Abelson en 1977 à l'Université Yale.
14
15. Principe:Programmationgénétique(GP)
• GP est une extension de l'AG, qui supprime la restriction que le
chromosome représentant individuel doit être une chaîne
binaire de longueur fixe.
• traditionnellement représentés dans la mémoire comme des
structures arborescentes . Les arbres peuvent être facilement
évalués de manière récursive.
15
16. Phases dela ProgrammationGénétique
1. Génération aléatoire de la population
2. Évaluation du fitness de chacun des individus de la population
3. Application des opérateurs de croisement, mutation, reproduction sur la population
4. Sélection des individus les mieux adaptés à leur environnement
5. Répéter les étapes 2, 3 et 4 un certain nombre de fois
16
17. Raisonnement àpartirdecas(CBR)
Le raisonnement à partir de cas ‘’RàPC’’ (case basedreasoning
(CBR)) copie ce comportement humain.
Il a la capacité de modéliser l'expérience d'experts dans de
nombreux domaines de la résolution de problèmes, en adaptant
des cas antérieurs qui sont semblables au problème.
17
19. Raisonnement àpartir decas(CBR)
échappe au nécessité de modéliser le domaine
possible de voir les cas qui sont récupérés comme similaire
permet également une adaptation manuelle
Exemple: Estor
Avantages
19
20. Applicationsdes techniqueslogicield‘estimation
Les applications comprennent la comptabilité, la finance, la
santé, la médecine, l'ingénierie la fabrication, le marketing, la
prédiction de faillite, le traitement d'image, la reconnaissance
de l'écriture, la reconnaissance vocale, l'inspection des
produits ainsi la détection de défaut.
20
21. Applicationsdes techniqueslogicield‘estimation
Les réseaux de neurones ont été appliquées avec succès à une variété de
tâches du monde réel dans l'industrie, les entreprises et la science.
Quelques caractéristiques importantes de NNS sont ce qu'ils
présentent les capacités de cartographie, leur capacité à généraliser, le
traitement en parallèle et la tolérance faute.
CBR offre d'énormes avantages sur les autres Estimations de l'effort
techniques.
21