L’exponentielle est au cœur de nombreuses méthodes dans le domaine de la data science, et nous avons connu ces derniers mois ses effets très directement à travers la propagation du SARS-Cov-2.
Réchauffement climatique, pandémie, croissance des start-up, mais aussi distribution des caractéristiques d’une population, position d’une étoile sur la sphère céleste, ou encore calcul de taux d’intérêt, tous ces items peuvent être décrits en faisant intervenir à un moment ou un autre l’exponentielle.
L’exponentielle est donc très courante dans la nature, et plus encore dans le domaine des mathématiques, de l’informatique et a fortiori, dans la science de la donnée. L’indispensable sigmoïde, si utile pour les réseaux de neurones ; la loi logistique, impliquée notamment dans les régressions éponymes ; la gaussienne, qu’on ne présente plus ; le calcul de sinus et cosinus en trigonométrie ; la transformée de Fourier ; les quaternions, rotations et autres algèbres de Lie… sont quelques exemples parmi les plus notables de l’omniprésence de l’exponentielle en science de la donnée.
Revenons quelques instants sur l’exponentielle, son histoire,…
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