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Wednesday, 31 July 2024

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Ici on a C ->> H S| P G E et on peut donc décomposer d'abord selon cette DMV et ensuite selon les DFs

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(Trouver tous les attributs fonctionnellement dépendant de nom et dateVersemant) X 1 = { nom, dateVersement, ville, rue, grade} d'après 1ère DF X 2 = { nom, dateVersement, ville, rue, grade, montantVersé} d'après 2ème DF X 3 = X 2, il n'existe aucun attribut déterminé par nom et dateVersemant et qui n'est pas déjà dans X 2 X + = X 2 = { nom, dateVersement, ville, rue, grade, montantVersé} Fin Elimination dans F des DFs redondantes Une DF X → A est redondante si elle est déductible de F sans {X → A} (i. déductible des autres). On le prouve en calculant X +. Si A ∈ X + alors X → A est bien redondante. Détail: Prendre tour à tour chaque DF ∈ F. Soit X → A une telle DF Considérer A = F – {X → A}, et calculer X + en utilisant A Si A ∈ X + alors X → A est bien redondante (peut être déduite des autres DF de F). Les données ouvertes pour l’apprentissage automatique (Machine Learning) - data.gouv.fr. Donc on peut réduire F à A. Reprendre en i. = { cmptPatient#, médicament, docteur, patient} = { cmptPatient# → patient patient → docteur cmptPatient#, médicament → docteur} Considérons la DF cmptPatient#, médicament → docteur X = X 0 = { cmptPatient#, médicament} Examinons les deux 1ères DFs (ensemble réduit) X 1 = { cmptPatient#, médicament, patient} d'après 1ère DF.

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Algorithmes de base en apprentissage machine Thème et objectifs L'apprentissage machine est le processus par lequel un ordinateur acquiert de nouvelles connaissances et améliore son mode de fonctionnement en tenant compte des résultats obtenus lors de traitements antérieurs. Dans ce module vous étudierez des techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé. Plus particulièrement, vous étudierez la classification, le regroupement, la régression et les règles d'association. Algorithme de synthèse base de donnée des algorithmes et. À la fin de ce module, vous devriez être capable de: distinguer des différentes techniques d'apprentissage machine supervisé et non supervisé; appliquer des techniques d'apprentissage machine sur des ensembles de données. Durée Environ 18 heures, réparties sur les semaines 10 et 11 de la session selon la feuille de route. Évaluation La dernière activité du module, Activité 6. 3 – S'évaluer, comprend la réalisation du travail noté 6 (8%), lequel consiste en un court test d'évaluation prenant la forme d'un questionnaire à choix multiples.

Minimalité Idée Si un attribut A n'est jamais en partie gauche d'une DF (de F), alors A n'est dans aucune clé.