Extraction de connaissance dans les bases de données : scénarios d'extraction et domaines d'activités (module M3)

Objectifs

• savoir faire face à un problème de fouille et d'analyse de données
• connaître les différentes étapes du processus d'extraction de connaissance
• mettre en place un scénario d'extraction de connaissance à partir de données
• connaître des cas d'étude réels
• notions sur les principaux outils du marché
• données "complexes" : données biologiques, données temporelles et séquentielles, données textuelles et document juridique

Documents

Méthodes d'extraction de connaissances dans les bases de données (module M4)

Objectifs

• connaître et comprendre les apports des principales méthodes de fouille de données
• savoir utiliser et combiner les principales méthodes de fouille de données
• maîtrise de méthodes réputées (supervisées et non-supervisées) en fouille de données :
  • recherche d'association et règles d'association
  • arbres de décision
  • réseaux de neurones et machines à support de vecteurs
  • plus proches voisins, soft-clustering
  • classification supervisée : évaluation de la qualité des résultats
  • usages des motifs et des représentations condensées de motifs

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