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...
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