Apprendre à partir de données : principales techniques
Développement des données dans le secteur maritime et évolutions de leur traitement

Ajouter à la bibliothèque

TRP5044 V1 Article de référence
Interactif Logo doc&quiz

Apprendre à partir de données : principales techniques
Développement des données dans le secteur maritime et évolutions de leur traitement

Auteur(s) : Jean-François SIGRIST

Date de publication : 10 novembre 2024 | Read in english

Ajouter à la bibliothèque Ajouter à la bibliothèque

Logo Techniques de l'Ingenieur Cet article est réservé aux abonnés
Pour explorer cet article plus en profondeur Consulter un extrait gratuit

Déjà abonné ?

3. Apprendre à partir de données : principales techniques

Les algorithmes d’IA exploitent les données dans le but d’élaborer et opérer des modèles prédictifs, utiles à différentes activités et répondant à différents besoins de secteurs économiques variés, dont le maritime. Nous nous intéressons ici plus spécifiquement à une famille de techniques d’IA, les algorithmes d’apprentissage machine (ML), dont on présente les grands principes avant d’évoquer quelques applications à des problèmes intéressant le maritime (cf. §  4

Cet article est réservé aux abonnés
Logo Techniques de l'Ingenieur

Cet article est réservé aux abonnés. Il vous reste 92 % à découvrir.

Cet article est réservé aux abonnés Consulter un extrait gratuit

Déjà abonné ?


Article inclus dans l'offre

"Transport fluvial et maritime"

( 57 articles )

Une base complète d’articles

Actualisée et enrichie d’articles validés par nos comités scientifiques.

Services

Quiz, médias, tableaux, formules, vidéos, etc.

Des modules pratiques

Opérationnels et didactiques, pour garantir l'acquisition des compétences transverses.

Des avantages inclus

Un ensemble de services exclusifs en complément des ressources.

Voir le détail de l'offre

Dans les ressources documentaires

La maintenance prédictive-prévisionnelle-intelligente pour l’industrie 4.0

Cet article présente les concepts de la maintenance prédictive intelligente pour l’industrie 4.0, dont l'...

Capteurs connectés portables pour la santé - Paramètres physiologiques, technologies et enjeux

Les  wearables désignent l’intégration de capteurs miniaturisés sur ou autour du corps humain pouva...

Stratégies et organisations numériques et collaboratives des entreprises

Cet article vise à dresser un bilan provisoire des avancées de la digitalisation des métiers de la banque...

WhitePaper E-santé : A quoi ressemblera le docteur 4.0 ?
19 janvier 2017
E-santé : A quoi ressemblera le docteur 4.0 ?

L\'e-santé regroupe les pratiques innovantes liées au mariage des nouvelles technologies avec la médecine : robotique chirurgicale, données de santé, autodiagno...

Tous les livres blancs
Toutes les actualités

Inscrivez-vous aux newsletters !

Contactez-nous