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Rapport ingenieurie linguistique vecis google docs

Master VeCIS ?? Rapport Ingénierie linguistique et système documentaire Etude de cas Logiciel RapidMiner Année universitaire CTable des matières Introduction Chapitre Dé ?nition du concept Dé ?nition de data mining Démarche méthodologique de DM Chapitre Présentation l ? outil RapidMiner Dé ?nition wikipédia Tutoriel explicatif Chapitre Méthodes d ? évaluation Évaluation transversale les systèmes similaires Évaluation boite noire Évaluation humaine Évaluation orienté usage recommandations retour d ? expériences Conclusion Webographie CChapitre Dé ?nition du concept Dé ?nition de data mining C ? est quoi le Data mining L ? application des techniques de statistiques d ? analyse de données et d ? intelligence arti ?cielle à l ? exploration et l ? analyse de grande base de données a ?n d ? extraire des informations intéressantes non triviales implicites préalablement inconnues et potentiellement utiles Les domaines d ? application de DM Domaine du commerce ? Etudier le comportement des clients ? Regrouper les clients selon certains critères ? Ajuster les promotions ? Cibler les mailings ? Domaine des assurances ? Analyse des risques caractérisation des clients à hauts risques etc ? Automatisation du traitement des demandes diagnostic des dég? ts et détermination automatique du montant des indemnités Domaine des données ?nancières ? Prédire l ? évolution des actions ? Organismes de crédit dresser des pro ?ls de clients C ? Détection de fraudes De manière générale le DM permet de Limiter la subjectivité humaine dans le processus de prise de décision Traiter de plus en plus rapidement de grandes quantités de données Avoir une meilleure connaissance et compréhension des clients a ?n de garantir une meilleure adaptation de l ? entreprise à leurs besoins Démarche méthodologique de DM Titre Processus de data mining La préparation des données c ? est un processus qui précède celui de l'analyse de données Il est constitué de plusieurs t? ches comme la collecte de données le nettoyage de données l'enrichissement de données ou encore la fusion de données - l'analyse prédictive extraction de connaissances à partir de données et de la théorie des jeux qui analysent des faits présents et passés pour faire des hypothèses prédictives sur des événements futurs CChapitre Présentation l ? outil RapidMiner Dé ?nition wikipédia RapidMiner est une plateforme logicielle de science des données qui fournit un environnement intégré pour la préparation des données l'apprentissage automatique l'apprentissage en profondeur l'exploration de texte et l'analyse prédictive Il est utilisé pour les applications commerciales ainsi que pour la recherche l'éducation la formation le prototypage rapide et le développement d'applications et prend en charge toutes les étapes du processus d'apprentissage automatique y compris la préparation des données la visualisation des résultats la validation et l'optimisation des modèles C ? est un logiciel open source et gratuit dédié au data mining Il contient de nombreux outils pour traiter les données lecture des di ?érents formats d ? entrées préparation et nettoyage des données statistiques tous les algorithmes de data mining évaluation des performances et visualisation diverses Il est disponible sur le site o ?ciel