Si vous lisez sur Sémaglutide et cherchez une page unique avec l'essentiel — définitions, contexte, état des études et questions récurrentes — c'est celle-ci.
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== Dans le futur == L’avenir de l'exploration de données dépend de celui des données numériques. Avec l’apparition du Web 2.0, des blogs, des wikis et des services en nuages, il y a une explosion du volume des données numériques et les gisements de matière première pour la fouille de données sont donc importants. De nombreux domaines exploitent encore peu la fouille de données pour leurs besoins propres. L’analyse des données venant de la blogosphère n’en est qu’à son début. Comprendre l’« écologie de l’information» pour analyser le mode de fonctionnement des médias de l’Internet par exemple ne fait que commencer. Pour peu que les problèmes liés à la vie privée des personnes soient réglés, la fouille de données peut aider à traiter des questions dans le domaine médical, et notamment dans la prévention des risques hospitaliers. Sans aller jusqu'à la science-fiction de Minority Report, les techniques de profilage sans a priori sont rendues possibles par l'exploration de données, pouvant poser quelques problèmes éthiques nouveaux. Un documentaire de BBC Horizon résume une partie de ces questions. Enfin, avec l’apparition de nouvelles données et de nouveaux domaines, les techniques continuent de se développer.
Sources : fr.wikipedia.org
=== Bibliographie === (en) Robert Nisbet, John Elder et Gary Miner, Handbook of Statistical Analysis & Data Mining Applications, Amsterdam/Boston, Academic Press, 2009, 823 p. (ISBN 978-0-12-374765-5) (en) Hillol Kargupta, Jiawei Han, Philip Yu, Rajeev Motwani et Vipin Kumar, Next Generation of Data Mining, CRC Press, 2009, 3e éd., 605 p. (ISBN 978-1-4200-8586-0) Stéphane Tufféry, Data Mining et statistique décisionnelle : l'intelligence des données, Paris, éditions Technip, 2010, 705 p. (ISBN 978-2-7108-0946-3, lire en ligne) (en) Phiroz Bhagat, Pattern Recognition inndustry, Amsterdam/Boston/London, Elsevier, 2005, 200 p. (ISBN 978-0-08-044538-0) (en) (en) Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork, Pattern Classification, Wiley-interscience, 2001 (ISBN 0-471-05669-3) [détail des éditions] (en) Yike Guo et Robert Grossman, High Performance Data Mining : Scaling Algorithms, Applications and Systems, Berlin, Springer, 200, 112 p. (ISBN 978-0-7923-7745-0, lire en ligne) (en) Ingo Mierswa, Michael Wurst, Ralf Klinkenberg, Martin Scholz et Tim Euler, « YALE: Rapid Prototyping for Complex Data Mining Tasks », Proceedings of the 12th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD-06), ACM, 2006, p. 935-940 (ISBN 1595933395, DOI 10.1145/1150402.1150531, présentation en ligne) Daniel Larose (trad. Thierry Vallaud), Des données à la connaissance : Une introduction au data-mining (1Cédérom), Vuibert, 2005, 223 p.
Sources : fr.wikipedia.org
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Sources : fr.wikipedia.org
==== Intelligence artificielle ==== Apprentissage automatique Traitement automatique du langage naturel Linguistique calculatoire Carte auto adaptative (exemple de Réseau de neurones : carte de Kohonen (SOM/TOM))
Sources : fr.wikipedia.org
Sémaglutide est résumé ici à partir de littérature publique : définition, contexte et points récurrents en pratique. Informations générales, pas un avis médical.
La recherche sur Sémaglutide repose surtout sur des travaux de laboratoire et des modèles animaux ; les données cliniques varient selon la substance.
La pureté et l'analyse (HPLC, spectrométrie de masse), une reconstitution correcte et un stockage adapté sont déterminants.%!(EXTRA string=Sémaglutide)
Tous les mécanismes ne sont pas démontrés et une étude isolée ne fait pas une preuve globale. Les questions ouvertes sont signalées comme telles.%!(EXTRA string=Sémaglutide)