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Réaliser un véhicule autonome s’approchant le plus possible de la ligne d’arrivée située à 10 mètres sans la dépasser, et cela le plus vite possible : c’est le défi qu’ont relevé 10 équipes d’étudiants en troisième année de la licence de physique de l’UPMC et leurs enseignants dans le cadre d’un projet expérimental. La performance de la meilleure équipe est impressionnante : la distance a été parcourue en 7 seconde et le véhicule s’est arrêté à moins de 2 centimètres de la ligne d’arrivée. Le règlement du défi était le suivant : avec un véhicule totalement autonome pesant moins de 2 kilogrammes, parcourir le plus précisément et le plus rapidement la distance de 10 mètres. 3 essais étaient autorisés. Tout dépassement de la ligne d’arrivée invalidait l’essai. Etait déclarée vainqueur l’équipe pour laquelle la somme du nombre de centimètre qu’il restait à parcourir et du temps de parcours en seconde était le plus petit.
10 mètres et pas un millimètre de plus » Idées de Physique
En présences de choix, la théorie des probabilités propose de calculer les espérances mathématiques de gain et d'opter pour le choix qui maximise cette espérance de gain. Cependant ce procédé a plusieurs limites. La théorie de la décision vise à apporter une réponse à ces cas limites.
Théorie de la décision - Wikipédia
Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. L' aide à la décision multicritère constitue une branche d'étude majeure de la recherche opérationnelle impliquant plusieurs écoles de pensée, principalement américaine avec les travaux de Thomas L. Saaty et européenne avec ceux de Bernard Roy et du LAMSADE (Laboratoire d'analyse et modélisation de systèmes pour l'aide à la décision). Il s'agit de méthodes et de calculs permettant de choisir la meilleure solution ou la solution optimale parmi tout un ensemble de solutions, l'alternative de type OUI-NON n'étant qu'un cas particulier du cas général. Un abus de langage courant consiste à la confondre avec l' informatique décisionnelle (en anglais "business intelligence") et l'aide à la décision multicritère. L'informatique décisionnelle est dédiée à l'exploitation de données (query/reporting et data mining , principalement) destinée à l'élaboration de synthèses multi-niveaux.
Aide à la décision multicritère - Wikipédia
Matrice de McKinsey Améliorée Il s'agit d'une matrice de décision stratégique, développée par le cabinet de conseil McKinsey & Company , où chaque DAS (Domaine d'activité stratégique) est analysé à partir de deux dimensions : l’attrait du marché et la position concurrentielle . L’attrait du marché dépend de sa taille, de sa croissance, de sa rentabilité, des barrières à l’entrée, de l’intensité de la concurrence, du développement des technologies… La position concurrentielle (les atouts de l'entreprise) dépend de la part de marché de l’entreprise, de l’évolution de cette part de marché, la qualité des produits vendus, la fidélité des clients, la structure des couts… Explication du graphe [ modifier ]
Matrice McKinsey - Wikipédia
Fuzzy operator - Wikimedia Commons
This article is definitively not a tutorial on fuzzy logic. It's simply refers a category of usefull images to help writing wiki articles on fuzzy logic operators. Only, very short comments are thus provided here.Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. On nomme inférence bayésienne la démarche logique permettant de calculer ou réviser la probabilité d'un événement. Cette démarche est régie en particulier par le théorème de Bayes . Dans la perspective bayésienne, une probabilité n'est pas interprétée comme le passage à la limite d'une fréquence, mais comme la simple traduction numérique d'un état de connaissance (le degré de confiance accordé à une hypothèse, par exemple ; voir théorème de Cox-Jaynes ). Jaynes utilisait à ce sujet avec ses étudiants la métaphore d'un robot à logique inductive . On trouvera un lien vers un de ses écrits dans l'article Intelligence artificielle .
Inférence bayésienne - Wikipédia
Théorème de Cox-Jaynes - Wikipédia
Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Le théorème de Cox-Jaynes ( 1946 ) est une codification des processus d'apprentissage à partir d'un certain ensemble de postulats. Cette codification se trouve coïncider au terme de ces considérations avec celle — historiquement d'origine toute différente — de probabilité . Il tient son nom du physicien Richard Threlkeld Cox (en) qui en a formulé la version originale .
Ensemble flou - Wikipédia
Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. La théorie des sous-ensembles flous [ 1 ] est une théorie mathématique du domaine de l’ algèbre abstraite . Elle a été développée par Lotfi Zadeh [ 2 ] en 1965 afin de représenter mathématiquement l'imprécision relative à certaines classes d'objets et sert de fondement à la logique floue . Les sous-ensembles flous (ou parties floues) ont été introduits afin de modéliser la représentation humaine des connaissances, et ainsi améliorer les performances des systèmes de décision qui utilisent cette modélisation. Les sous-ensembles flous sont utilisés soit pour modéliser l'incertitude et l'imprécision, soit pour représenter des informations précises sous forme lexicale assimilable par un système expert . Ensemble flou.
The analysis and extraction of large amounts of data, which is usually related to the relational databases realm, has always represented a big challenge. Hadoop , Hive and Cloud computing services come to the rescue, offering a low-cost effective solution for “Big Data” analysis. In this post we will show an example of parallel data processing using Hive to analyze a 40GB database; each query will cost us only about 0.37$. We will use the “On-Time” database from “TranStats” (available in this link ) which contains information about all the flights in the USA from 1988 to 2008 spread out over a total of 116 million registers in 240 CSV files. We will process these data with Hadoop using Hive, a high-level interface which allows us to execute Map-Reduce jobs based on a sequence of SQL-like commands. Thanks to this, we will perform a rapid, comprehensive analysis of these data in a simple, scalable and affordable way.
Massive data processing with Hive: US flight history analysis | Datasalt
Digital Daaroo: Using Hive for weblog analysis
Introduction I've been playing around with Hadoop since the last fortnight to see how it performs with our weblog data processing jobs (Apache access logs). Right now we're using a blink-and-it-breaks system running a bunch of custom Perl scripts for log processing and MySQL for data storage. It's running on a single server class machine.Welcome to Apache™ Hadoop™!
The Apache Hadoop software library is a framework that allows for the distributed processing of large data sets across clusters of computers using a simple programming model. It is designed to scale up from single servers to thousands of machines, each offering local computation and storage. Rather than rely on hardware to deliver high-avaiability, the library itself is designed to detect and handle failures at the application layer, so delivering a highly-availabile service on top of a cluster of computers, each of which may be prone to failures.Hive is a data warehouse system for Hadoop that facilitates easy data summarization, ad-hoc queries, and the analysis of large datasets stored in Hadoop compatible file systems. Hive provides a mechanism to project structure onto this data and query the data using a SQL-like language called HiveQL. At the same time this language also allows traditional map/reduce programmers to plug in their custom mappers and reducers when it is inconvenient or inefficient to express this logic in HiveQL. Hive is an open source volunteer project under the Apache Software Foundation. Previously it was a subproject of Hadoop , but has now graduated to become a top-level project of its own.
Welcome to Hive!
CloudBase is a high-performance data warehouse system built on top of Map-Reduce architecture. It enables business analysts using ANSI SQL to directly query large-scale log files arising in web site, telecommunications or IT operations. CloudBase is developed by Business.com to greatly speed terabyte-scale web log analysis for Business.com and DexKnows.com(TM) web sites. The CloudBase team includes Tarandeep Singh, Prathibha Deshikachar, Yanbo Ru, Leo Dagum and Paul Dagum. "We developed CloudBase to drastically improve the speed and efficiency of transforming terabyte-scale web log files into actionable insights for improving user experience and business results" - Paul Dagum, Chief Scientist and Strategy Officer, R.H. Donnelley Interactive (RHDi).
CloudBase- Data Warehouse System For Terabyte And Petabyte Scale Analytics
Slides from presentation on using Hadoop and Hive as a new data analysis platform. Presented at the ChicagoDB user group on February 21st, 2011.