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EXPLORATION DES BASES DE DONNÉES INDUSTRIELLES À L’AIDE DU DATA MINING – PERSPECTIVES

Auteur : Agard Bruno Kusiak Andrew
Collectivite Auteur : École Polytechnique de Montréal The University of Iowa
Date de publication : 07/04/2005
Année de Publication : 0
Type : Actes de congrès / Séminaire / Atelier
Thème : Généralités et aspects théoriques des sciences de l'information
Couverture : Etats-Unis d'Amérique

Résumé/Sommaire :

Les industriels d’aujourd’hui sont de plus en plus équipés de systèmes d’acquisition et de décision numériques. Ces systèmes, qu’ils agissent au niveau de la conception des produits, de la gestion ou du suivi de la production génèrent des Giga Octets de données chaque jour. Le volume de données est tel qu’il est désormais impossible à un décideur d’avoir une vue d’ensemble sur ces données. Il est alors nécessaire d’équiper les décideurs d’outils performants leur permettant d’extraire une information pertinente de ces bases de données. Les techniques de data mining sont dédiées à la découverte de modèles non triviaux, implicites, non connus, potentiellement utiles et compréhensibles à partir d‘un grand ensemble de données.
Nous décrirons tout d’abord en quoi consistent ces différentes techniques. Nous verrons un processus d’extraction d’information adapté à l’ingénierie. Des résultats d’application du data mining sur des problèmes industriels ainsi que des perspectives d’utilisation de ces techniques dans divers champs de l’ingénierie seront montrés.
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