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Langages, structures de donn ees et complexit e

Langages, structures de donn ees et complexit e Typologie des langages Compil e vs interpr et e Le compilateur r ealise ( a la demande) des optimisations qui permettent de g en erer un code plus e cace Toutefois, le compilateur \prend des risques" (il essaie de se mettre dans la t^ete du programmeur avec +/- de succ es) et du temps I loop


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Algorithmique et structures de données I Exemple

Algorithmique et structures de données I Frédéric Bapst • Algorithme = enchaînement d'opérations destiné à résoudre un problème • Structure de données = façon d'organiser des informations pour en faciliter la manipulation f Survol de la matière • Notion d'analyse de complexité algorithmique • Techniques de programmation (récursivité, chaînage ) • Algorithmes


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Qualité de prévision et risque

la complexité des algorithmes 1 2 Risques et choix de modèle Une estimation du risque ou qualité de la prévision est donc un élément central de la mise en place de la stratégie de choix de modèle, choix de mé-thode, en science des données, telle que cette stratégie est décrite dans l’introduction La recherche d’un meilleur modèle, qui sera déclinée ensuite pour chaque


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Classification et BD M1:MASS-IMM


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COURS ALGORITHMIQUE ET PROGRAMMATION INFORMATIQUE

• Structures algorithmiques fondamentales: • Implantation des algorithmes dans un langage de programmation • Introduction au test unitaire , boîte noire, • Algorithmes fondamentaux de recherche recherche d’un élément, parcours, tri, • Avoir une première notion des performances des algorithmes utilisés MAP - UNS 3 NOTION DE BASE EN ALGORITHMIQUE MAP - UNS 4 12/03/2013 3


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Université des Actuaires Machine-Learning pour les données

I Risques op´erationnels ”Big Data” - Le contexte Un d´eluge de donn´ees qui rend inop´erant: I les outils basiques de I stockage de donn´ees I gestion de base de donn´ees (MySQL) I le pr´etraitement reposant sur l’expertise humaine I indexation, analyse s´emantique I mod´elisation I intelligence d´ecisionnelle ”Big Data” - Le contexte Une multitude de briques


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G enie Logiciel - LIPN

{Structures de donn ees complexes et algorithmes simples {Anticiper les changements a venir {Progiciels 1 2 Principes du G enie Logiciel Principes utilis es dans le G enie Logiciel {G en eralisation : regroupement d’un ensemble de fonctionnalit es semblables en une fonc-tionnalit e param etrable (g en ericit e, h eritage)


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TARIFICATION DES RISQUES EN ASSURANCE NON-VIE, UNE

possible grâce à ces algorithmes d'extraire des structures de dépendance entre les données qui restaient jusque là non détectées par les outils de régression classique Nous utilisons volontairement des algorithmes de référence dans le cadre de cet article pour faciliter la lecture de nos résultats Pour autant, la littérature sur l'extraction et la gestion des connaissances


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Gouvernance des algorithmes Christine Balagué

Représentation de structures biologiques par un ordinateur le plus précisément possible Objectif: diagnostiquer des maladies Risque des algorithmes: −Faux Positifs: symptôme de maladie alors que ce n’est pas vrai −Faux Négatifs: pas d’identification d’un symptôme de maladie réel Trade off entre le nombre de faux positifs et le nombre de faux négatifs Jugement de valeur sur le


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algorithmes et structures de données génériques





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