Le Big Data et l'IALe "Machine Learning" n'est rien d'autre que de la statistique appliquée à grande échelle. Les algorithmes apprennent des modèles à partir de données historiques pour prédire nos comportements futurs.
Mesures de dispersion : Écart-type, variance (pour savoir si les données sont regroupées ou très étalées). ProbabilitГ©s et Statistique
I. La Probabilité : Le Langage du HasardLa probabilité est l'étude mathématique des phénomènes aléatoires. Elle cherche à répondre à la question : « Quelle est la chance que cet événement se produise ? » Concepts Fondamentaux Le Big Data et l'IALe "Machine Learning" n'est
II. La Statistique : L'Interprétation des DonnéesSi la probabilité part d'un modèle pour prédire des données, la statistique fait le chemin inverse : elle part des données observées pour déduire un modèle ou une tendance. » Concepts Fondamentaux II
Expérience Aléatoire : Une expérience dont on ne peut pas prédire le résultat avec certitude (ex: lancer un dé). Univers (Ω) : L'ensemble de tous les résultats possibles.
Tests d'hypothèses : Déterminer si un nouveau médicament est réellement efficace ou si les résultats observés sont dus au simple hasard (la fameuse « p-value »).
