Du 09 au 12 décembre 2013

 

 

 

Dr Abdelmalek Amine

   

Université d’Oran
Faculté des Sciences Exactes et Appliquées
Département Informatique

Laboratoire de Recherche en Informatique Industrielle et en Réseaux

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Dr Abdelmalek Amine

Enseignant Chercheur à l’Université de Saida

Alla

Biographie

Abdelmalek AMINE received an engineering degree in computer Science from the Computer Science department of Djillali Liabes University of Sidi-Belabbes-Algeria, received the Magister diploma in Computational Science and PhD from Djillali Liabes University in collaboration with Joseph Fourier University of Grenoble. His research interests include Data Mining, Text Mining, Ontology, Classification, Clustering, Neural Networks, Biomimetic optimization methods. He participates to the program committee of several international conferences and to the editorial board of international journals. Dr. AMINE is the head of GeCoDe-knowledge management and complex data-laboratory at UTM University of Saida-Algeria, he also collaborates with the “knowledge base and database” team of TIMC laboratory at Joseph Fourier University of Grenoble.

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Data Mining : Méthodes et techniques

En raison de l'augmentation constante et la croissance exponentielle du volume d'information accessible électroniquement, la conception et la mise en œuvre d'outils efficaces, permettant notamment d’explorer et d’analyser ces vastes volumes de données et de n'avoir accès qu'à l'information jugée pertinente, reste une nécessité absolue.

Les données brutes ne sont pas vraiment intéressantes en elles-mêmes. Le Data Mining qui a connu un fort développement depuis le milieu des années 1990 et qui est souvent définie comme un processus non-trivial d’identification de structures inconnues, valides et potentiellement exploitables dans les bases de données, réunit plusieurs disciplines utilisant différentes techniques pour explorer et analyser de grandes quantités de données afin d'y découvrir de l'information implicite. En fonction de la nature des données et du type d'étude que l'on souhaite entreprendre on peut utiliser entre autres :

- Les méthodes utilisant les techniques de classification et de segmentation.
- Les méthodes utilisant des principes d'arbres de décision.
- Les méthodes fondées sur des principes et des règles d'associations ou d'analogies.
- Les méthodes exploitant les capacités d'apprentissage des réseaux de neurones.
- Et pour les études d'évolution de populations, les algorithmes génétiques.
- Algorithmes Naïve Bayes, séries chronologiques, régression linéaire...

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