“Un modèle prédictif est un modèle qui analyse les comportements, les données passées, afin de pouvoir anticiper et prévoir des comportements futurs”.
Les modèles prédictifs existaient bien avant l’arrivée du Big Data ( par exemple : la météo ). L’émergence du Big Data n’a fait que renforcer la pertinence et l’efficacité des modèles prédictifs.
Avec le Big Data, nous collectons beaucoup plus de données que par le passé et pouvons être par conséquent plus précis dans nos analyses et dans nos prédictions.
De plus, il devient possible de décider en temps réel, ce qui n’était pas possible avant.
Alors sommes nous aussi prévisible ?
Rassurez-vous les modèles prédictifs fonctionnent bien de manière générale, mais s’avère encore peu fiable sur une personne en particulier !
L’humain reste encore imprévisible !
Heureusement nous ne sommes pas des robots !
Tuto AXOPEN - On vous explique pas à pas le déploiement de websockets sur un cluster de Node.js
La recherche en plein texte est une fonctionnalité puissante qui permet d'effectuer des recherches avancées dans des bases de données en analysant le contenu textuel. Contrairement aux recherches simples par mot-clé, elle prend en compte la structure linguistique et permet de fournir des résultats plus pertinents. PostgreSQL, l'un des systèmes de gestion de bases de données les plus populaires, inclut nativement des outils robustes pour la recherche en plein texte. Dans cet article, nous allons explorer les bases de la recherche en plein texte dans PostgreSQL. Nous couvrirons l'installation, la recherche sur plusieurs colonnes, la pondération des termes et l'utilisation de Soundex pour la recherche phonétique.
Dans un monde où la donnée est au cœur de chaque projet informatique, la question n'est plus de savoir si vous devez exploiter les données, mais comment L'un des outils les plus utilisés pour répondre à ce besoin est Elasticsearch, un moteur de recherche et d'analyse distribué, capable de traiter d'énormes volumes de données en quasi temps réel.