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Introduction au Text-mining

Introduction au Text-mining
Les outils de text-mining ont pour vocation d’automatiser la structuration des documents peu ou faiblement structurés. Ainsi, à partir d’un document texte, un outil de text-mining va générer de l’information sur le contenu du document. Cette information n’était pas présente, ou explicite, dans le document sous sa forme initiale, elle va être rajoutée, et donc enrichir le document. A quoi cela peut bien servir ? à classifier automatiquement des documentsà avoir un aperçu du contenu d’un document sans le lireà alimenter automatiquement des bases de donnéesà faire de la veille sur des corpus documentaires importantsà enrichir l’index d’un moteur de recherche pour améliorer la consultation des documents Bref, plusieurs usages et plusieurs services peuvent découler des solutions de text-mining. Comment çà marche ? Il y a quelques règles de base que les outils de text-mining se doivent de respecter dans leur traitement. une approche statistiqueune approche sémantique 1. 2. Les désavantages : 3.

Data mining Data mining is the process of discovering patterns in large data sets involving methods at the intersection of machine learning, statistics, and database systems.[1] Data mining is an interdisciplinary subfield of computer science and statistics with an overall goal to extract information (with intelligent methods) from a data set and transform the information into a comprehensible structure for further use.[1][2][3][4] Data mining is the analysis step of the "knowledge discovery in databases" process or KDD.[5] Aside from the raw analysis step, it also involves database and data management aspects, data pre-processing, model and inference considerations, interestingness metrics, complexity considerations, post-processing of discovered structures, visualization, and online updating.[1] Etymology[edit] In the 1960s, statisticians and economists used terms like data fishing or data dredging to refer to what they considered the bad practice of analyzing data without an a-priori hypothesis.

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Future of game-based Learning - Discussions, ideas & thoughts on the future of game-based learning Serious Games & Jeux Sérieux Jeux Sérieux.com : site canadien des Serious games - Accueil Serious Games Initiative Jeux sérieux gratuits Aidez le Père Noël à recueillir ses cadeaux: Proposé par le Laboratoire de Soutien à l'Enseignement Télématique (LabSET) de l'Université de Liège, il s'agit d'un bon moyen, très ludique, d'apprendre aux jeunes enfants le déplacement du curseur de la souris (motricité). suiteHistoire de poissons: Histoire de poissons nous met dans la peau d'un poisson qui doit manger de plus petits pour grandir et éviter de se faire manger par les plus gros. Ici, on stimule la motricité des enfants de façon amusante. suiteLa maison de Loupy: Au coeur d'une maison virtuelle, un chien nommé Loupy fait des siennes. L'enfant sera confronté à des choix de comportements qu'il devra adapter face aux agissements de l'animal.

Le web 3.0, même les gens qui l’ont inventé ne le comprennent pa Et là tu fais un rond, un autre et un trait entre les deux. Formidable ! Le web 3.0, même les gens qui l’ont inventé ne le comprennent pas Par Dominique Willieme A l’heure ou Apple ré-invente AOL pour libérer le monde moderne du joug abominable du porn (si si si) et pendant que Loic Lemeur est encore trop occupé pour l’avoir transformé en concept marketing fumeux à vendre à un parti politique approximatif, prenons 14 minutes et 25 secondes pour méditer sur le web 3.0. Oui, le Web 3.0. Comprendre le Web 3.0, c’est en tout cas ce que tente de faire Kate Ray dans un petit documentaire appelé, très fort à propos, “Web 3.0” dans lequel on peut constater que beaucoup de gens très intelligents se posent des questions très fondamentales sur l’avenir du web sans jamais dire LOL ni ouvrir une page Youporn, que la tapisserie, c’est parfois très moche et grâce à Tim Berner Lee (le gars qui a, sans le vouloir, inventé Boxxy) qu’on peut être mondialement célèbre et très mal habillé. Nous voilà bien.

Les leviers d’innovation du web pour les 5 prochaines années J’étais le mois dernier invité à Montréal pour donner une conférence sur l’avenir du web (le support est disponible ici : A quoi ressemblera le web de demain). Un sujet périlleux, car il est toujours difficile de faire le bon dosage entre anticipation (les tendances qui vont se concrétiser l’année prochaine) et futurologie (ce que nous devions être en mesure de faire dans 10 ans si le rythme d’innovation se poursuit). Je me suis tout de même prêté volontiers à cet exercice de style, car les ingrédients du web de demain sont déjà là. Comprenez par là qu’en décortiquant les bons signaux, vous pouvez avoir une vision assez fiable de ce à quoi vont ressembler les usages en 2015. Du web 1.0 au web 3.0 Le moins que l’on puisse dire, c’est qu’en 10 ans, tout à changé… ou pas ! Je pense ne pas me tromper en disant que l’histoire du web s’écrit par cycles de 5 ans marqués par la domination d’acteurs sur-puissants. Quatre leviers d’innovation stimulant de nombreuses pratiques disruptives

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