Le data mining a évolué du point de vue des thématiques de recherche. Les sujets d’aujourd’hui sont pilotés par deux problématiques. La première s’emploie à intégrer de nouvelles possibilités techniques de calcul . La seconde s’emploie à analyser de nouveaux sujets d’étude comme les réseaux sociaux
Le data mining est un creuset au sein duquel se retrouvent de nombreuses disciplines connexes. On le réduit très souvent au machine learning, thématique où le plus grand nombre de développements ont été réalisés, mais il ne s’y limite pas.
This is a recording of a talk at the NICAR (National Institute of Computer-Assisted Reporting) conference last week, where the author discusses some of his recent work at the AP with the Iraq and Afghanistan war logs and how to visualize clusters of documents for exploratory data analysis.
Si vous pensiez que des mots aussi barbares que "datamining", "base de données" ou "ontologies" ne pouvaient pas créer de la beauté et de la poésie, c’est que vous ne connaissez pas encore Jonathan Harris.
