Cet article est consacré à l’apprentissage statistique supervisé, en tant qu’outil pour l’ingénieur. D’abord sont présentés et expliqués succinctement les grands principes théoriques et méthodologiques. Puis l’article décrit les modèles et algorithmes les plus couramment utilisés en apprentissage supervisé. Y sont présentées et expliquées d’une part les principales techniques « classiques&nb...
Les articles de référence permettent d'initier une étude bibliographique, rafraîchir ses connaissances fondamentales, se documenter en début de projet ou valider ses intuitions en cours d'étude.
de régression pouvant répondre à ce problème d’étalonnage. Il conduit ensuite les étapes de développement... , les méthodes multidimensionnelles sont d’un usage très courant et sont efficaces. La régression PLS... avec des mesures spectrométriques x . Le modèle statistique associé à la régression linéaire est donné par... , prédictives ou indépendantes β 0 , β 1 , .... , β p coefficients de régression ε i terme d...
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utile de chercher à préciser cette liaison entre deux variables : la méthode de régression 7... p , et de vérifier ensuite la justesse de sa détermination par une analyse de la régression 7 . Une fois... être particulièrement prudent dans l’utilisation des résultats de la régression ; s’il est toujours valide de « prédire... . Hypothèse de la régression linéaire Si les résultats peuvent être mis sous forme d’une régression linéaire...
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Vous avez changé de secteur d’activité et vous vous trouvez confronté à des problématiques différentes. Vous voulez comprendre, améliorer, quantifier les facteurs influents.
Contrairement à des idées préconçues et subjectives, la plupart des phénomènes observables peuvent être comparés à des comportements « communs » que vous avez pu avoir déjà rencontrés, notamment dans vos précédentes missions de conception. Grâce à cette expérience pratique, il vous sera possible, de prime abord, de décrire un phénomène dont la dénomination strictement scientifique peut apparaitre hermétique aux non-spécialistes. En second lieu, on pourra, si besoin est, trouver l’équation mathématique type mettant en relation ce comportement avec les paramètres dont il dépend.
Un outil incontournable pour comprendre, agir et choisir- Nouveauté !
Bien souvent négligée, l’erreur dans la spécification d’une fonction de mesure (nommée souvent « modèle ») peut avoir un effet significatif sur les résultats d’une méthode de mesure. La modélisation, étape clef de l’étalonnage, ne se limite pas à l’estimation ponctuelle des paramètres de la fonction de mesure choisie (coefficients du modèle). Elle doit aussi évaluer les incertitudes sur les paramètres de cette fonction afin d’estimer la part d’incertitude qui lui est due dans l’expression d’un résultat de mesure. Cette incertitude est qualifiée par abus « d’incertitude de modélisation ». Cette fiche aborde les mécanismes à l’œuvre lorsque l’on réalise une régression linéaire et vous amène à réfléchir quant au choix de votre modèle.
Les fiches pratiques répondent à des besoins opérationnels et accompagnent le professionnel en le guidant étape par étape dans la réalisation d'une action concrète.
Différents guides traitent de méthodes de validation : SH GTA 04, norme NF X 90-210, guide SFSTP ou encore SFBC. L’objectif commun de ces guides reste d’étudier les méthodes pour identifier les facteurs induisant des erreurs sur les résultats et d’aider à les quantifier et les interpréter.
Dans le même objectif, voici une liste de tests supplémentaires à ne surtout pas négliger :
Les fiches pratiques répondent à des besoins opérationnels et accompagnent le professionnel en le guidant étape par étape dans la réalisation d'une action concrète.
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