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Automatisation et optimisation
Use cases : Automatisation et optimisation (wip)
- Définir un système d’optimisation des décisions appuyé sur des modèles mathématiques complexes après analyse de l’historique ;
- Optimiser l’utilisation de matières premières pour l’amélioration du rendement et l’obtention de caractéristiques désirées du matériau fini par analyse combinatoire et modélisation des corrélations ;
- Automatiser l’amélioration des visuels d’une présentation grâce à des méthodes de clustering et d’analyse physique des composantes d’un slide.
Technologies : Automatisation et optimisation (wip)
- L’analyse combinatoire permet d’étudier toutes les possibles combinaisons entre différents éléments.
- Dans les cas où peu de données sont disponibles, on peut effectuer des études statistiques et observer les corrélations présentes entre les features pour effectuer une prédiction.
- Dans les cas où beaucoup de données sont disponibles, on peut faire intervenir des modèles plus complexes de machine learning (régression logistique, forêts de décision, gradient boosting… selon les cas)
- Diverses méthodes de réduction de dimensionnalité et de pondération des features mettent en lumière quelles données d’entrée sont importantes pour les prédictions d’un modèle.
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