Data Stream Mining is the process of extracting knowledge structures from continuous, rapid data records.A data stream is an ordered sequence of instances that in many applications of data stream mining can be read only once or a small number of times using limited computing and storage capabilities.Examples of data streams include computer network traffic, phone conversations, ATM transactions, web searches, and sensor data.Data stream mining can be considered a subfield of data mining, machine learning, and knowledge discovery.

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  • Data Stream Mining is the process of extracting knowledge structures from continuous, rapid data records.A data stream is an ordered sequence of instances that in many applications of data stream mining can be read only once or a small number of times using limited computing and storage capabilities.Examples of data streams include computer network traffic, phone conversations, ATM transactions, web searches, and sensor data.Data stream mining can be considered a subfield of data mining, machine learning, and knowledge discovery. In many data stream mining applications, the goal is to predict the class or value of new instances in the data stream given some knowledge about the class membership or values of previous instances in the data stream.Machine learning techniques can be used to learn this prediction task from labeled examples in an automated fashion.Often, concepts from the field of incremental learning, a generalization of Incremental heuristic search are applied to cope with structural changes, on-line learning and real-time demands. In many applications, especially operating within non-stationary environments, the distribution underlying the instances or the rules underlying their labeling may change over time, i.e. the goal of the prediction, the class to be predicted or the target value to be predicted, may change over time. This problem is referred to as concept drift. (en)
  • La fouille de flots de données (« Data stream mining ») est le processus d'extraction des connaissances de flux de données continus (pas nécessairement ou uniquement dans le Big data). Un flux/flot de données est une séquence ordonnée d'instances lisibles une seule fois — ou un nombre de fois très faible — dans un système limité en capacité mémoire et en capacité de stockage. Les flux sont continus, illimités, arrivent avec une grande rapidité, et ont une distribution qui change avec le temps. Le trafic réseau, les conversations téléphoniques, les transactions ATM, les recherches sur le web, et les données des capteurs sont des flux/flots de données. (fr)
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  • La fouille de flots de données (« Data stream mining ») est le processus d'extraction des connaissances de flux de données continus (pas nécessairement ou uniquement dans le Big data). Un flux/flot de données est une séquence ordonnée d'instances lisibles une seule fois — ou un nombre de fois très faible — dans un système limité en capacité mémoire et en capacité de stockage. Les flux sont continus, illimités, arrivent avec une grande rapidité, et ont une distribution qui change avec le temps. Le trafic réseau, les conversations téléphoniques, les transactions ATM, les recherches sur le web, et les données des capteurs sont des flux/flots de données. (fr)
  • Data Stream Mining is the process of extracting knowledge structures from continuous, rapid data records.A data stream is an ordered sequence of instances that in many applications of data stream mining can be read only once or a small number of times using limited computing and storage capabilities.Examples of data streams include computer network traffic, phone conversations, ATM transactions, web searches, and sensor data.Data stream mining can be considered a subfield of data mining, machine learning, and knowledge discovery. (en)
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  • Data stream mining (en)
  • Fouille de flots de données (fr)
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