WiKi informatique - restricted

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Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2021-01-12T21:50:38+00:00

RECHERCHE D'INFORMATION 1. Généralités 1.1 Base de textes Une bases de textes est un ensemble constitué de plusieurs textes. Exemples : * Bases de documents, dossiers contenant des documents, ... * Collections de livres (électroniques) $d \in B$$B$$t \in d$$d$$B$$n$$B$$B = \{d_1,d_2,...\}$$d_i$$n$$n = |B|$$n \in [10^2 - 10^4]$$ n \in [10^4 - 10^8] $$ n \in [10^8 - 10^{16}] $$L$$V$$V = \{t_1, t_2, ... \}$$t_k$$V$$K$$K = |V|$$A$$L$$\alpha \in A$$A$$d$$B$$d = (\alpha_1, \alpha_2, ...)$$\al…

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Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2020-04-27T08:44:11+00:00

3. Statistiques sur les textes Soit un document $d$ : * constitué de $T$ symboles $d[1]$, …, $d[i]$, …. * appartenant à l'alphabet $A = \{\alpha_1,...,\alpha_K\}$ constitué de $K$ symboles. Une description statistique d’un texte correspond à un histogramme qui porte sur un ensemble de symboles : $d_1$$d_2$$d = (d_1, d_2, ..., d_T$$d_i$$p$$P$$P$$\alpha \in A$$P(X=\alpha)$$$P(X=\alpha) = \frac{|\omega \in \Omega : X=\alpha|}{|\Omega|}$$$\Omega$$$\sum_{\alpha \in V} P(X=\alpha) = 1$$$\alpha$…

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Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2020-05-04T15:42:25+00:00

4. Moteurs de recherche Les algorithmes que l’on va étudier portent sur la recherche d'informations dans des bases de textes. Cette recherche repose essentiellement sur l'utilisation de mots-clés. Notation : $q = \{t_1, t_2, …\}$ <- liste de termes Exemples : * $q$$k$$t_1$$t_k$$D_t \subset B$$t$$D_{t_1}\cap...\cap D_{t_k}$$t$$D(t)$$t$$$t \rightarrow D(t)$$$t$$D(t)$$T$$B$$n$$d \in B$$j \in 1..n$$V$$m$$t \in V$$i \in 1..m$$T[i,j] = 1 \Leftrightarrow t \in d$$T[i,j] = 0 \Leftrightarrow t \noti…

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Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2020-05-19T12:45:39+00:00

5. Classification et partitionnement 5.1 Performance de la recherche d'informations Rappel : Recherche d’information : requête / réponses $\rightarrow$ On cherche à évaluer les performances d’un programme de recherche d’information. Pour ce faire, on le teste sur une base constituée de questions et de réponses (connues).$q$$R(q)$$S(q)$$ A = |R(q)|$$ B = |S(q)|$$C = |R(q)∩ S(q)|$$D = A - C$$E = B - C$$D/A$$$F = 1 - D/A $$$E/B$$$G = 1 - E/B$$$d$$\{(d_1,r_1),...,(d_n,r_n)\}$$n$$d_i$$r_i$$P$$C$$…

oc

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2022-05-10T11:24:55+00:00

Optimisation Combinatoire : TP1 Optimisation Combinatoire : TP2

opti-c-tp1

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2023-09-10T21:35:03+00:00

TP1 Le TP sera écrit en Python. Pour l’affichage de la carte et du chemin proposé, on utilisera la librairie [matplotlib]. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random NB : * permutation d’une liste d’entiers : np.random.permutation(range(n)) $n$$0,...,n-1$$(x_i,y_i)$$i \rightarrow s(i) ∈ 0..n-1$$s$$(0,...,n-1)$$n!$$$J(s) = \sum_{i=0}^{n-2} d(s(i),s(i+1)) + d(s(n-1), s(0))$$$$d(s(i), s(j)) = \sqrt{(x_{s(i)} - x_{s(j)})^2 + (y_{s(i)} - y_{s(j)})^2}$$$\beta_0$…

opti-c-tp2

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2023-09-19T20:36:57+00:00

TP2 : Problème d’emploi du temps Problème no 1 On a K créneaux horaires, m enseignants et n classes d’élèves. * Créneaux : (Lu8,Lu10,...,Ve14,Ve16) - ici: K = 20. * Professeurs : (Dupont, Durand, Duval, …) - par ex: m = 32. * Classes : (6A,6B,$\neq$$\neq$

rec

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2023-01-12T12:42:55+00:00

Analyse des données Cours TD1 énoncé énoncé Filtrage collaboratif : ressources web Données : cours : Travaux dirigés Ces travaux dirigés sont des "notebooks" fonctionnant sur l'interpréteur "jupyter". Les notebooks permettent d'écrire et d'exécuter des scripts python à l'aide d'un simple navi…

ri

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2021-01-13T07:57:16+00:00

Moteurs de recherche d'information Cours * CM1 * CM2 * CM3 * CM4 Travaux pratiques * TP1 * TP2 * TP3

rl

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2022-05-24T09:59:41+00:00

Apprentissage par renforcement Cours en ligne: * [Cours de Rémi Munos] * [Cours d'Hugo Larochelle] * [Cours de David Silver] Livres: * [A. Barto, R. Sutton : Reinforcement Learning: An Introduction] * [M. Lapan :Deep Reinforcement Learning Hands-On] Séances: * [TP1] * [TP2] * [TP3] * [TP4] * [TP5]

tp1-2020

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2021-01-05T22:08:33+00:00

TP1 Nous utiliserons pour ce TP un environnement de travail de type "notebook" fonctionnant sur l'interpréteur jupyter-notebook. Les notebooks permettent d'écrire et d'exécuter des scripts python à l'aide d'un simple navigateur web. Les résultats d'exécution sont conservés et peuvent être retrouvés d'une session à l'autre.

tp1

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2019-04-23T22:27:29+00:00

TP1 Le TP sera réalisé en python 3. La librairie re de python permet d’utiliser les [expressions régulières] pour effectuer de la recherche dans les textes. import re 1. Expressions régulières Exercice 1.1 : recherche de motifs La recherche dans un texte nécessite de définir un motif. Ce motif est défini dans une chaîne brute (qui n’interprète pas les caractères spéciaux). Une chaîne brute est préfixée par un

tp2-2020

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2021-01-13T12:29:54+00:00

L'énoncé Téléchargez le fichier .ipynb ci-dessous dans votre dossier de travail. * [Enoncé du TP2 au format notebook (.ipynb à rendre)] * [|Enoncé au format html (nbviewer)] Ouvrez un terminal dans ce même dossier et tapez : jupyter-notebook Ceci ouvre un onglet de l'interpréteur jupyter dans votre navigateur. Cliquez ensuite sur le notebook sur lequel vous souhaitez travailler.

tp3

Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) — 2021-01-14T12:26:58+00:00

TD3 Calcul des scores de popularité sur un graphe social. Base "Enron" Ces travaux dirigés sont des "notebooks" fonctionnant sur l'interpréteur jupyter-notebook. Les notebooks permettent d'écrire et d'exécuter des scripts python à l'aide d'un simple navigateur web. Les résultats d'exécution sont conservés et peuvent être retrouvés d'une session à l'autre.