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Technip
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Le radioamateur : préparation à l'examen technique : manuel de référence
Olivier Pilloud
- Technip
- 14 Février 2023
- 9782710811978
Le manuel de référence dans le domaine des radiocommunications.
Cet ouvrage, qui expose les bases de la transmission radio et de l'installation d'une station d'émission, est le fruit de nombreuses années d'expérience et d'enseignement. Tout particulièrement destiné aux candidats à l'examen de radioamateur, c'est un outil précieux pour le lecteur intéressé par les radiocommunications et désirant acquérir les connaissances techniques indispensables à l'installation et à la maintenance d'une station émettrice. -
Données manquantes
Anne Gegout-Petit, Myriam Maumy, Gilbert Saporta
- Technip
- 11 Octobre 2022
- 9782710811954
Une synthèse des fondements et des travaux les plus récents dans le domaine du traitement des données manquantes, avec des applications dans des domaines variés.
Il n'y a pas de données sans données manquantes ! Les inconvénients en sont connus : biais éventuels et difficultés d'utiliser des méthodes conçues pour des données complètes. Il est indispensable de comprendre les mécanismes qui peuvent conduire à l'absence totale ou partielle de valeurs dans des échantillons. Des variables peuvent manquer en totalité parce qu'elles n'ont pu être observées ou qu'elles sont inobservables comme des variables latentes. Les données censurées constituent une espèce particulière de données manquantes. De nombreuses solutions ont été proposées pour remplacer des valeurs manquantes par des valeurs plausibles : imputations simples ou multiples, avec ou sans modèle. On peut aussi utiliser des méthodes qui s'accommodent d'une proportion raisonnable de données manquantes. Depuis la première édition du célèbre ouvrage de Little et Rubin en 1987, des milliers d'articles ont été publiés et des développements logiciels ont foisonné. Cet ouvrage a été édité suite à la 52e édition des journées d'étude de statistique qui a eu lieu en 2021. -
Data mining et statistique décisionnelle : la science des données
Stéphane Tufféry
- Technip
- Statistiques
- 14 Octobre 2017
- 9782710811800
Le data mining et la data science sont de plus en plus répandus dans les entreprises et les organisations soucieuses d'extraire l'information pertinente de leurs bases de données, qu'elles peuvent utiliser pour expliquer et prévoir les phénomènes qui les concernent (risques, production, consommation, fidélisation...).
Cette cinquième édition, actualisée et augmentée de 90 pages, fait le point sur le data mining, ses méthodes, ses outils et ses applications, qui vont du scoring jusqu'au text mining, objet d'un chapitre complètement remanié. Nombre de ses outils appartiennent à l'analyse des données et à la statistique « classiques » (analyse factorielle, classification automatique, analyse discriminante, régression logistique, modèles linéaires généralisés, régression pénalisée, régression clusterwise...) mais certains sont plus spécifiques au data mining, comme les réseaux de neurones, les algorithmes génétiques, les SVM, les arbres de décision, les forêts aléatoires, le boosting et la détection des règles d'associations. Les avancées les plus récentes du machine learning et les applications les plus actuelles des Big Data sont présentées, qui vont des algorithmes de reconnaissance d'image aux méthodes de plongement de mots en text mining. Les chapitres sur les réseaux de neurones et les SVM sont illustrés par la reconnaissance de l'écriture manuscrite.
Ces outils sont disponibles dans des logiciels de plus en plus puissants et complets, à commencer par le logiciel libre R, que nous comparons en détail aux logiciels SAS et IBM SPSS dans un chapitre spécifique. Ces logiciels sont utilisés pour illustrer par des exemples précis les explications théoriques données.
Les aspects méthodologiques vont de la conduite des projets jusqu'aux facteurs de réussite et aux pièges à éviter, en passant par l'évaluation et la comparaison des modèles, leur intégration dans les processus opérationnels. Un chapitre est consacré à une étude de cas complète de credit scoring, de l'exploration des données jusqu'à l'élaboration de la grille de score.
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Big data, machine learning et apprentissage profond
Stéphane Tufféry
- Technip
- Statistiques
- 15 Avril 2019
- 9782710811886
Cet ouvrage montre comment appliquer les méthodes de machine learning aux Big Data, et comment appliquer les méthodes plus spécifiques de deep learning aux problèmes plus complexes relevant de l'intelligence artificielle, tels que la reconnaissance d'image et le traitement du langage naturel.
Ces méthodes sont ensuite mises en oeuvre avec trois des principales bibliothèques d'apprentissage profond : MXNet, PyTorch et Keras-TensorFlow.
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Initiation à la programmation et aux algorithmes ; avec Scheme
Laurent Bloch
- Technip
- 20 Février 2020
- 9782710811909
L'accent est mis sur la construction de programmes cohérents et intelligibles, décomposés en sous-programmes réutilisables. Les principales notions sont introduites de façon suffisamment générale, afin qu'elles puissent être transposées dans d'autres environnements, avec d'autres langages. La seconde partie du livre traite une série d'algorithmes utilisés en biologie (mais aussi dans d'autres disciplines telles que la linguistique ou les sciences humaines) : tri, recherche de mots dans un texte, pour continuer avec deux algorithmes non triviaux au fondement de la bioinformatique, Knuth-Morris-Pratt (KMP) et Needleman et Wunsch. La question des performances de ces algorithmes est étudiée, suivie d'introductions aux calculs statistiques élémentaires, aux automates finis et aux expressions régulières.
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Initiation à la programmation et aux algorithmes ; avec Python
Laurent Bloch
- Technip
- 20 Février 2020
- 9782710811916
L'accent est mis sur la construction de programmes cohérents et intelligibles, décomposés en sous-programmes réutilisables. Les principales notions sont introduites de façon suffisamment générale, afin qu'elles puissent être transposées dans d'autres environnements, avec d'autres langages. La seconde partie du livre traite une série d'algorithmes utilisés en biologie (mais aussi dans d'autres disciplines telles que la linguistique ou les sciences humaines) : tri, recherche de mots dans un texte, pour continuer avec deux algorithmes non triviaux au fondement de la bioinformatique, Knuth-Morris-Pratt (KMP) et Needleman et Wunsch. La question des performances de ces algorithmes est étudiée, suivie d'introductions aux calculs statistiques élémentaires, aux automates finis et aux expressions régulières. Le dernier chapitre consiste en une introduction à la bibliothèque de programmes Biopython, universellement adoptée en biologie moléculaire, qui reprend la plupart des méthodes informatiques exposées précédemment.
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La régression PLS : théorie et pratique
Michel Tenenhaus
- Technip
- Statistiques
- 4 Août 1998
- 9782710807353
La régression PLS (Partial Least Squares) est une méthode d'analyse des données qui connaît de grands développements, principalement dans le domaine des industries chimiques, pétrolières et agro-alimentaires. Sur le plan théorique, l'ouvrage a trois objectifs : situer la régression PLS parmi les méthodes d'association et de prédiction en analyse des données ; décrire l'algorithme de régression PLS dans sa forme originale telle qu'elle est programmée dans des logiciels comme SIMCA ou The Unscrambler ; présenter en détail les principales propriétés mathématiques de la régression PLS. Sur le plan pratique, l'ouvrage illustre l'apport de la régression PLS en l'utilisant sur de nombreux exemples et décrit avec un maximum de détails les sorties du logiciel de référence (SIMCA) à partir de ces exemples. Ainsi, un utilisateur de la régression PLS trouve dans ce livre toute l'aide nécessaire pour une exploitation optimale des résultats.
"Ce livre clair, agréable à lire, et dont la calligraphie est excellente constitue une remarquable synthèse sur les méthodes PLS et, de façon plus générale, sur les techniques de liaison entre deux ensembles de variables, avec un grand nombre de résultats nouveaux" (Revue de Statistique Appliquée, mars 1999).
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L'eau perdrait-elle sa qualité de ressource renouvelable ?
De l'hygiène à la boisson, nos gestes quotidiens sont si évidemment liés à l'eau que nous oublions la complexité de cette ressource et de sa mobilisation. Dotée de propriétés physiques et chimiques uniques, l'eau est au coeur d'un cycle fragile dont l'équilibre est aujourd'hui menacé par les usages humains. Si l'eau est inégalement présente sur le globe, la pénurie en eau est toujours la conséquence d'utilisations en inadéquation avec la ressource disponible.
Les cinq premiers chapitres de l'ouvrage font le point sur l'état de la ressource en eau :
Quels en sont les usages ?
Pourquoi les situations de pénurie se multiplient-elles ?
En quoi l'eau est-elle davantage un facteur de coopération qu'une cause d'affrontement ?
L'étude de plusieurs bassins hydrographiques à travers le monde sert de cadre à ces questions.
C'est ensuite l'enjeu social, économique et environnemental de la gestion de l'eau que nous dévoile l'auteur.
Sur quelles bases l'eau doit-elle être partagée ?
Quelles sont les solutions économiques et institutionnelles à la pénurie en eauoe Comment se gère la ressource en France et dans les pays en développementoe Les règles de partage de l'eau sont d'autant plus complexes que la concurrence pour la ressource s'accroît. Un nouvel usager fait son apparition, en plus des utilisateurs humains : l'environnement. Les modèles de gestion de l'eau incluent alors la protection à long terme des écosystèmes, notion intégrée par les politiques françaises.
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L'hydrogène, carburant de l'après-pétrole ?
Edouard Freund, Paul Lucchese
- Technip
- 3 Mars 2012
- 9782710809760
L'hydrogène vecteur énergétique du futur ? Ou au contraire limité pendant encore de nombreuses décennies, voire jusqu'à la fin du siècle, à ses usages actuels dans le domaine de la chimie et du raffinage ? Des opinions très tranchées opposent les tenants de la civilisation de l'hydrogène et les sceptiques, voire les opposants déclarés. Pour les premiers, suite à une révolution technologique, l'hydrogène interviendrait de manière universelle et conjointement à l'électricité en substitution des combustibles fossiles, en particulier (mais pas uniquement) dans les transports, ce qui permettrait de supprimer de manière radicale les émissions de CO2 Pour les seconds, l'hydrogène restera cantonné à ses usages actuels en raison des problèmes insolubles que poserait son usage grand public, notamment dans les transports.
Cet ouvrage met en relief le rôle croissant et incontournable de l'hydrogène "énergétique" - par opposition à l'hydrogène chimique - dans les domaines clefs des transports et de la production d'électricité "propre". La première partie est consacrée aux utilisations actuelles ou accessibles dans un proche avenir de l'hydrogène énergétique. La deuxième partie fait le point sur les technologies disponibles commercialement ou en cours de développement avancé pour la production, la distribution et le stockage de l'hydrogène.
La dernière partie examine le problème essentiel de la sécurité d'utilisation grand public de l'hydrogène, avant de conclure sur des perspectives de développement à court et moyen terme de l'hydrogène énergétique. Cet ouvrage, très documenté, s'adresse à un lectorat élargi : industriels du transport (routier, aérien ou fluvial), motoristes et, plus généralement, toutes les personnes intéressées par le devenir des transports et des carburants dans le monde de l'après-pétrole.
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étude de cas en statistique décisionnelle
Stéphane Tufféry
- Technip
- Statistiques
- 4 Décembre 2019
- 9782710811879
Comprendre les principes théoriques de la statistique est une chose ; savoir les mettre en pratique en est une autre, et le fossé peut être large entre les deux.
C'est pour aider le lecteur à le franchir que l'auteur a écrit un ouvrage de "travaux pratiques" de la statistique décisionnelle, qui fait suite à son ouvrage de cours, Data Mining et statistique décisionnelle, paru dans la même collection.
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Le concept du développement durable, qui se met en place actuellement dans tous les domaines, nécessite, dans le cas des machines, que leur maintenance soit renforcée en temps réel. Les maintenances d'état et programmée deviennent insuffisantes pour atteindre cet objectif. La maintenance prédictive a pour objectif de définir la probabilité qu'une défaillance apparaisse sur un composant. Elle réduit les indisponibilités du matériel et donc les coûts.
Dans son originalité, cet ouvrage associe les paramètres des défaillances classiques des machines thermiques, hydrauliques et mécaniques avec leurs composants, et les méthodes mathématiques de reconnaissance de forme des pannes qui peuvent survenir. Ces méthodes sont définies mathématiquement et appliquées sur des exemples choisis. Le graphique obtenu est analysé afin de mettre en évidence : la reconnaissance d'une panne inconnue, l'aggravation d'une panne avant qu'elle ne conduise à l'arrêt du système.
Le niveau mathématique requis est celui du baccalauréat. Quelques développements explicatifs font appel à une formulation mathématique précise, mais ne sont pas nécessaires au lecteur dont l'objectif est l'application des méthodes et non leur développement. Ils sont par contre un support pour qui souhaite aller plus loin dans la reconnaissance des formes que prend une panne spécifique.
Ce livre a pour objectif de donner au lecteur :
- Les connaissances spécialisées permettant de connaître et de reconnaître une panne précise d'un matériel donné.
- Les outils permettant, par un travail personnel, soit d'approfondir les critères qui permettent de reconnaître une panne spécifique, soit d'utiliser un logiciel de reconnaissance statistique afin d'obtenir des résultats immédiatement utilisables.
L'ouvrage s'adresse aux étudiants des 2e et 3e cycles des sciences de l'ingénieur, des écoles d'ingénieurs généralistes, aux techniciens et aux ingénieurs des services industriels de maintenance.
Table des matières : 1. Maintenance des machines. 2. Caractéristiques des défaillances des composants. 3. Paramètres généraux des mesures applicables aux machines. 4. Paramètres spécifiques des machines alternatives. 5. Paramètres spécifiques des machines rotatives. 6. Statistiques appliquées aux signaux. 7. Reconnaissance et prédiction. 8. Diagnostic prédictif. Index.
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Les biocarburants ; répondre aux défis énergétiques et environnementaux des transports
Daniel Ballerini
- Technip
- 2 Août 2011
- 9782710809692
L'évolution du contexte énergétique mondial, la prise de conscience des enjeux environnementaux et le développement des actions de recherche sur la production de biocarburants de deuxième et troisième générations ont rendu indispensable la rédaction d'un nouvel ouvrage, qui actualise et enrichit Les Biocarburants - Etat des lieux, perspectives et enjeux du développement paru en 2006, sur tous les aspects techniques, économiques et environnementaux.
Cet ouvrage présente l'état de l'art détaillé des filières de production de biocarburants de première génération. Il décrit les nouvelles voies, dites de deuxième génération, qui utilisent la biomasse lignocellulosique comme matière première et commencent à déboucher sur des réalisations industrielles, allant ainsi dans le sens de la réduction de la concurrence entre la ressource alimentaire et l'usage de matières agricoles à des fins énergétiques.
Un point technique est également dressé sur la valorisation énergétique des algues (troisième génération) et la production de méthane et d'hydrogène par voies biochimiques. Ce livre arrive à point nommé pour réaffirmer l'intérêt des biocarburants, y compris pour le transport aérien, et éclairer les axes de recherche et de développement technologique dont ils font actuellement l'objet. Il intéressera les industriels du transport, les raffineurs, les forestiers, l'univers agricole et l'industrie agro-alimentaire, mais également les pouvoirs publics, les étudiants, professeurs et chercheurs du monde universitaire.
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Les énergies renouvelables ; état des lieux et perspectives
Claude Acket, Jacques Vaillant
- Technip
- 14 Avril 2011
- 9782710809548
Le monde doit faire face à des besoins en énergie sans cesse croissants. Pour y répondre, pouvons-nous continuer de nous reposer à plus de 80 % sur les combustibles fossiles, alors que des menaces de pénurie se profilent pour le pétrole, le plus utilisé d'entre eux ? Devrons-nous compter davantage sur le gaz et surtout sur le charbon, malgré leur impact négatif sur notre écosystème ? Sortir du « tout fossile » implique un effort important pour promouvoir à la fois les économies d'énergie et des sources énergétiques non émettrices de gaz carbonique telles que, entre autres, les énergies renouvelables. Les auteurs, regroupant toutes ces informations, évaluent la part globale que pourraient prendre les énergies renouvelables dans le panier énergétique en France et dans le monde. Et ils se posent la question : cette part encore faible au niveau mondial, puisqu'elle ne représente qu'environ 10 % des énergies consommées, est-elle appelée à rester marginale ou à devenir importante, voire prépondérante ? Venant d'horizons différents, l'un est ingénieur et l'autre enseignant en physique appliquée, les auteurs recensent dans cet ouvrage les conditions pour que ces sources d'énergie puissent se développer en France et dans le monde.
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L'analyse statistique des données spatiales et spatio-temporelles constitue un champ de recherches intense en statistique tant sur le plan théorique que sur le plan des applications.
Cet ouvrage fait le point sur les développements les plus récents dans ce domaine. Les domaines d'applications de ces modèles vont de la géostatistique à l'épidémiologie en passant par l'environnement, l'écologie, l'économie... Cet ouvrage est le fruit de la collaboration entre des spécialistes parmi les plus réputés : Gérard d'Aubigny (université Pierre Mendès-France, Grenoble), Claude Grasland (université Paris VII), Xavier Guyon (université Paris I), Pierre Legendre (université de Montréal), Jean-Paul Chilès, Christian Lantuejoul et Jacques Rivoirard (Ecole des mines de Paris), réunis à l'occasion des 10es Journées d'étude en statistique, organisées par la SFdS au Centre international de rencontres mathématiques de Luminy.
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Approches statistiques du risque
Jean-Jacques Droesbeke, Gilbert Saporta, Christine Thomas-Agnan
- Technip
- Statistiques
- 1 Juillet 2014
- 9782710809654
L 'actualité nous renvoie tous les jours une facette du risque : crise financière, accidents d'avion, dérapages du changement climatique, etc.
Quel est le rôle joué par la statistique dans l'analyse de ces risques et quels sont les outils spécifiquement développés pour cela ?
Cet ouvrage est consacré à une présentation des fondements méthodologiques classiques mais aussi récents, et présente des applications à des domaines variés.
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L'ouvrage a pour objectif d'initier l'élève aux différents calculs permettant la maîtrise des interactions entre phases et la prédiction d'équilibres. Il permet à l'ingénieur de maîtriser les différentes techniques de calculs conduisant à la prédiction des équilibres entre phases afin de prédire les performances de l'opération de transformation.
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Modélisation prédictive et apprentissage statistique avec R
Stéphane Tufféry
- Technip
- Statistiques
- 25 Juillet 2017
- 9782710811787
Issu de formations devant des publics variés, cet ouvrage présente les principales méthodes de modélisation statistique et de machine learning, à travers le fil conducteur d'une étude de cas. Chaque méthode fait l'objet d'un rappel de cours et est accompagnée de références bibliographiques, puis est mise en oeuvre avec des explications détaillées sur les calculs effectués, les interprétations des résultats et jusqu'aux astuces de programmation permettant d'optimiser les temps de calcul. À ce sujet, une annexe est consacrée au traitement des données massives.
L'ouvrage commence par les méthodes de classement classiques et les plus éprouvées, mais aborde rapidement les méthodes plus récentes et les plus avancées : régression ridge, lasso, elastic net, boosting, forêts aléatoires, Extra-Trees, réseaux de neurones, séparateurs à vaste marge (SVM). A chaque fois, le lien est fait entre la théorie et les résultats obtenus pour montrer qu'ils illustrent bien les principes sous-jacents à ces méthodes. L'aspect pratique est aussi privilégié, avec l'objectif de permettre au lecteur une mise en oeuvre rapide et efficace dans son travail concret. L'exploration et la préparation préliminaire des données sont d'ailleurs décrites, ainsi que le processus de sélection des variables. Une synthèse finale est faite de toutes les méthodes présentées et de leurs points forts.
La mise en oeuvre s'appuie sur le logiciel libre R et sur un jeu de données public. Ce dernier peut être téléchargé sur Internet et présente l'intérêt d'être riche, complet et de permettre des comparaisons grâce aux nombreuses publications dans lesquelles il est cité. Quant au logiciel statistique R, non seulement il est devenu la lingua franca de la statistique et de la data science et le logiciel le plus répandu dans le monde universitaire, mais il a aussi conquis le monde de l'entreprise, à tel point que tous les logiciels commerciaux proposent désormais une interface avec R (ce point est abordé dans une annexe). Outre qu'il est disponible pour tous, dans tous les environnements, il est aussi le plus riche statistiquement et c'est le seul logiciel permettant de mettre en oeuvre toutes les méthodes présentées dans cet ouvrage. Enfin, son langage de programmation particulièrement élégant et adapté au calcul mathématique permet de se concentrer dans le codage sur les aspects statistiques sans les difficultés de programmation rencontrées avec d'autres logiciels. R permet d'arriver directement à l'essentiel et de mieux comprendre les méthodes exposées dans l'ouvrage.
Le Code R utilisé dans l'ouvrage est disponible sur cette page dans la partie "Bonus/lire".
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Les energies renouvelables - etat des lieux et perspectives
Claude Acket
- Technip
- 19 Octobre 2016
- 9782710811756
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Les sondages pas à pas
Pascal Ardilly, Pierre Lavallée
- Technip
- Statistiques
- 28 Septembre 2017
- 9782710811794
Pour réaliser une enquête par sondage, la procédure de référence suppose que la composition de l'échantillon relève du hasard. Un premier enjeu de fond consiste à faire en sorte que ce hasard reste sous contrôle du statisticien d'enquête. Par ailleurs, ce dernier peut tirer bénéfice de techniques variées visant à réduire les risques véhiculés par le hasard : c'est ainsi qu'il dispose de méthodes d'échantillonnage performantes et adaptées à différents contextes, et qu'il peut effectuer des redressements pour réduire l'effet néfaste dû aux aléas d'échantillonnage. Il doit par ailleurs affronter des éléments perturbateurs, comme la non-réponse ou l'introduction d'autres formes d'erreurs. En phase finale, il mesure la qualité des statistiques produites.
Afin d'éclairer tous ces aspects, cet ouvrage de niveau introductif présente les bases de la théorie des sondages et les bonnes pratiques qui l'accompagnent, en incluant les aspects de terrain portant sur la conception du questionnaire et sur la collecte des données. Les propos sont illustrés au travers d'un scénario consacré à « l'enquête sur les déplacements dans la ville de Mégapolis ». Cette enquête s'avère propice aux questionnements et solutions que l'on retrouve dans la plupart des enquêtes réelles. Ville fictive, enquête fictive, personnages fictifs certes, mais qui aident à bien comprendre la problématique de la conception d'enquête.
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Model choice and model aggregation
Frédéric Bertrand, Jean-Jacques Droesbeke, Gilbert Saporta, Christine Thomas-Agnan
- Technip
- Statistiques
- 28 Septembre 2017
- 9782710811770
For over fourty years, choosing a statistical model thanks to data consisted in optimizing a criterion based on penalized likelihood (H. Akaike, 1973) or penalized least squares (C. Mallows, 1973). These methods are valid for predictive model choice (regression, classification) and for descriptive models (clustering, mixtures). Most of their properties are asymptotic, but a non asymptotic theory has emerged at the end of the last century (Birgé-Massart, 1997). Instead of choosing the best model among several candidates, model aggregation combines different models, often linearly, allowing better predictions. Bayesian statistics provide a useful framework for model choice and model aggregation with Bayesian Model Averaging.
In a purely predictive context and with very few assumptions, ensemble methods or meta-algorithms, such as boosting and random forests, have proven their efficiency.
This volume originates from the collaboration of high-level specialists: Christophe Biernacki (Université de Lille I), Jean-Michel Marin (Université de Montpellier), Pascal Massart (Université de Paris-Sud), Cathy Maugis-Rabusseau (INSA de Toulouse), Mathilde Mougeot (Université Paris Diderot), and Nicolas Vayatis (École Normale Supérieure de Cachan) who were all speakers at the 16th biennal workshop on advanced statistics organized by the French Statistical Society. In this book, the reader will find a synthesis of the methodologies' foundations and of recent work and applications in various fields.
The French Statistical Society (SFdS) is a non-profit organization that promotes the development of statistics, as well as a professional body for all kinds of statisticians working in public and private sectors. Founded in 1997, SFdS is the heir of the Société de Statistique de Paris, established in 1860. SFdS is a corporate member of the International Statistical Institute and a founding member of FENStatS-the Federation of European National Statistical Societies.
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Data science par analyse des données symboliques
Filipe Afonso, Edwin Diday, Carole Toque
- Technip
- Statistiques
- 25 Janvier 2018
- 9782710811817
Une nouvelle façon d'analyser les données classiques, complexes et massives à partir des classes Applications avec Syr et R La numérisation croissante de notre société alimente des bases de données de taille grandissante (Big Data). Ces données sont souvent complexes (hétérogènes et multi-tables) et peuvent être la source de création de valeur considérable à condition qu'elles soient exploitées avec des méthodes d'analyse adéquates. Un « Data Scientist » a justement pour objectif d'extraire des connaissances de ce type de données et c'est l'objectif de cet ouvrage.
Les classes constituent un pivot central de la découverTe de connaissances. En Analyse des Données Symboliques (ADS), les classes sont décrites par des variables dites symboliques prenant en compte leur variabilité interne sous forme de distributions, d'intervalles, d'histogrammes, de diagrammes de fréquences, etc.
Le livre débute par la construction de différents types de variables symboliques à partir de classes données. Des statistiques descriptives, une méthode de discrétisation automatique adaptée aux données massives (Big Data) suivies par des indices de proximité étendus aux données symboliques y sont présentés. Vient ensuite un ensemble de méthodes présenté dans le contexte de l'ADS. Il s'agit de la méthode des nuées dynamiques (MND), de la décomposition de mélange par partition (issue de la MND) ou par partition floue (EM), de l'analyse en composantes principales, de l'algorithme Apriori, des règles d'association et des arbres de décision. Pour la prévision, le livre présente des méthodes de régressions dont celles pénalisées « ridge », « lasso » et « elastic », et des séries temporelles.
Pour la mise en application de ces premières méthodes, des exercices et des applications concrètes réalisées auprès d'administrations, d'industriels, de financiers et de scientifiques sont proposés. Leur mise en oeuvre s'appuie aussi bien sur le logiciel innovant Syr que sur le logiciel statistique R.
Cet ouvrage d'introduction à l'ADS s'adresse aux étudiants, aux ingénieurs, aux universitaires, ainsi qu'à tous ceux qui désirent comprendre cette nouvelle façon de penser en Science des Données.
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Apprentissage statistique et données massives
Myriam Maumy-Bertrand, Gilbert Saporta, Christine Thomas-Agnan
- Technip
- Statistiques
- 26 Mai 2018
- 9782710811824
La numérisation du monde a pour conséquence la mise à disposition de masses de données inédites, notamment celles provenant du web.
La statistique qui s'est développée autrefois dans un contexte de rareté des données fait face à de nouveaux défis. Donner du sens aux données, développer des algorithmes prédictifs sans nécessairement avoir de modèle génératif, tels sont quelques-uns des objectifs de l'apprentissage statistique. L'apport d'autres disciplines - informatique et optimisation en particulier - est essentiel compte tenu de la nécessité de traiter rapidement les volumes de données impliqués.
On distingue l'apprentissage supervisé, où l'objectif est de prévoir une réponse à partir de prédicteurs, de l'apprentissage non supervisé, qui recherche des structures et des formes sans chercher à prévoir une réponse particulière. Depuis les réseaux de neurones jusqu'aux forêts aléatoires, en passant par les séparateurs à vaste marge (SVM), de nombreux algorithmes ont été développés, ne reposant que faiblement sur des hypothèses probabilistes. Dans ce contexte, la validation, la capacité de généralisation à de nouvelles données et le passage à l'échelle sont donc essentiels.
Cet ouvrage est le fruit de la collaboration entre spécialistes réputés. Sylvain Arlot (Université Paris Sud), Philippe Besse (INSA de Toulouse), Stéphane Canu (INSA de Rouen), Jean-Michel Poggi (Université Paris Descartes & LMO, Université Paris-Sud Orsay), Emmanuel Viennet (Université Paris 13) et Nathalie Villa-Vialaneix (INRA, Toulouse) réunis à l'occasion des 17es Journées d'étude en statistique organisées par la SFdS. Le lecteur y trouvera une synthèse des fondements et des travaux les plus récents dans le domaine de l'apprentissage statistique, avec des applications dans des domaines variés.
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L'avenir du système électrique européen
Jean-Pierre Schaeken Willemaers
- Technip
- Geopolitique
- 16 Janvier 2020
- 9782710811893
L'essai étudie l'évolution des systèmes électriques de l'Union Européenne dans le cadre d'une politique bas carbone qui elle-même est la conséquence de la théorie du réchauffement climatique d'origine anthropique. Les promoteurs de la mutation du secteur de la production, transmission et distribution de l'électricité qui en résulte, se focalisent sur une diminution drastique des émissions de gaz à effet de serre (GES), en minimisant, voire en faisant fi des impacts socio-économiques (bienêtre, pouvoir d'achat, compétitivité, coûts, etc.) et financiers qu'entraîne cet objectif.
