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TeX
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\section{Introduction}
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Les \gls{tic} ont fait émerger des \gls{si} de grande envergure, qui génèrent
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continuellement une quantité globale toujours plus importante de données,
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communément appelée \gls{bd}.
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Les volumes démesurés de données manipulés par ces \gls{si} sont clairement
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incompatibles avec les principes classiques des \gls{sgbd}.
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De nouvelles méthodologies ont donc dû être créées afin de pouvoir
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analyser puis exploiter ces \gls{bd}.
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\subsection{Machine learning}
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Le \gls{ml} regroupe les différentes nouvelles approches méthodologiques
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permettant de faire ressortir une compréhension des \gls{bd}, en extraire
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des \glspl{dataset} exploitables puis, à partir de cet apprentissage,
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être en mesure de comprendre de nouvelles données.
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Les 2 défis à relever pour être pertinents dans cette démarche :
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\begin{itmz}
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\item{ne pas surentraîner (spécialiser) l’apprentisseur automatique\\
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pour conserver une capacité de généralisation}
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\item{pour chaque type de problèmes à résoudre,\\
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choisir les algorithmes les plus pertinents}
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\end{itmz}
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\subsection{Méthodes non supervisées}
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Ces premières méthodes permettent de travailler avec un ensemble d’éléments
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ne disposant pas d’étiquetage préalable, elles mettent ainsi en place
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des mécanismes permettant de faire du \gls{clustering} de ces éléments.
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Exemples d’algorithmes :
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\begin{itmz}
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\item{k-means (moyennes)}
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\item{réduction de dimensionnalité}
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\item{réseaux de neurones}
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\item{analyse des composants principaux ou indépendants}
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\item{modèles de distribution}
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\item{classification hiérarchique}
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\item{\gls{clustering} par décalage moyen}
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\item{Apriori}
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\end{itmz}
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\subsection{Méthodes semi-supervisées}
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Ces méthodes autorisent l’utilisation d’un ensemble d’éléments hétérogène,
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certains étant ayant déjà été étiquetés au préalable, alors que d’autres non.
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Un mélange de différentes techniques s’avère donc être nécessaire.
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Exemples d’algorithmes :
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\begin{itmz}
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\item{\gls{hbos}}
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\item{forêts isolées}
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\item{autoencodeurs}
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\end{itmz}
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\subsection{Méthodes supervisées}
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Ces dernières méthodes utilisent un ensemble d’éléments intégralement étiquetés,
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ayant une valeur de sortie pour plusieurs valeurs de variables en entrée.
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Ces données d’apprentissage permettent après entraînement de pouvoir
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prévoir des valeurs de sortie correctes à partir de nouvelles valeurs en entrée.
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Ces prédictions sont de 2 types :
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\begin{itmz}
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\item{régression → la valeur sortante est un nombre}
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\item{classification → la valeur sortante est une catégorie}
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\end{itmz}
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Exemples d’algorithmes :
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\begin{itmz}
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\item{régressions linéaire, logistique ou vectorielle}
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\item{arbres de régression, classification}
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\item{k-\gls{nn} (plus proches voisins)}
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\item{classificateur Naïve Bayes}
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\item{réseaux de neurones}
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\item{\gls{svm}}
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\end{itmz}
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Ce sont ces \gls{svm} qui feront l’objet d’étude du présent document.
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Après en avoir abordé les différents principes sous-jacents,
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une analyse critique sera proposée en se basant sur les avantages,
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inconvénients et limitations de ce type d’algorithmes
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dans le cadre d’un exemple d’application.
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