~mspe/cnam

6733738fced5549848fbd0de4c4cabdfbdc23291 — Marc Beninca 26 days ago 4c43188
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SVM\\


@@ 48,9 48,12 @@ Informatique, Réseaux, Systèmes et Multimédia
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\cnam

\begin{center}
{\bfseries
\begin{large}

{\LARGE C}ONSERVATOIRE {\LARGE N}ATIONAL DES {\LARGE A}RTS ET {\LARGE M}ÉTIERS

CENTRE RÉGIONAL ASSOCIÉ DE NOUVELLE-AQUITAINE

\hrq

\goal

\vfill
par
\vfill

Marc BENINCA

\hrq

\begin{Large}\fulltitle\end{Large}

Soutenu le \_\_ Septembre 2020

\hrq

JURY

\end{large}
\vspace{1em}
\begin{small}

{\renewcommand{\arraystretch}{1.5} \begin{tabular}[t]{rllll}
PRÉSIDENT : & Civilité & Prénom & NOM & \textit{\renewcommand{\arraystretch}{1} \begin{tabular}[t]{@{}l@{}}Fonction\\Organisme\end{tabular}} \\
MEMBRES : & Civilité & Prénom & NOM & \textit{\renewcommand{\arraystretch}{1} \begin{tabular}[t]{@{}l@{}}Fonction\\Organisme\end{tabular}} \\
& Civilité & Prénom & NOM & \textit{\renewcommand{\arraystretch}{1} \begin{tabular}[t]{@{}l@{}}Fonction\\Organisme\end{tabular}}
\end{tabular}}

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\section{Introduction}

La prédominance des data sets de très grande taille
La prédominance des \gls{datasets} de très grande taille
a fait émerger de nouvelles méthodes d’analyse de ces données.

Faisant suite aux méthodes de clustering, les \gls{svm}
permettent de classifier automatiquement les grands jeux de données.