\phantomsection
\addcontentsline{toc}{section}{Résumé}

\cnam

\begin{large}\fulltitle\end{large}

\textbf{\goal}

\textbf{Bordeaux, 2020}

\hr

\textbf{RÉSUMÉ}

La croissance constante du \gls{bd} nécessite de nouvelles méthodes d’analyse.\\
Le \gls{ml} propose une famille de méthodologies, parmi laquelle\\
les \gls{svm} permettent à la fois régression et classification de ces données.

La polyvalence et la flexibilité des \gls{svm} les ont donc rendus incontournables.\\
D’autant que de nombreux langages et librairies permettent de les utiliser.\\
Au fil du temps, ces outils ont toujours été améliorés, et continuent de l’être…

\textbf{Mots clés : svm, noyau, linéaire, régression,\\
classification, apprentissage, machine, données.}

\hr

\textbf{SUMMARY}

The constant growth of big data requires new methods of analysis.\\
\Gls{ml} provides a whole family of dedicated methodologies,\\
including \gls{svm} that allow both regression and classification of \glspl{ds}.

The flexibility and versatility of \gls{svm} therefore made them indispensable.\\
Especially since now many languages and libraries enable their usage.\\
Over time, these tools have always been and continue to be improved…

\textbf{Key words: svm, kernel, linear, regression,\\
classification, machine, learning, datasets.}

\thispagestyle{empty}

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