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Réseaux Bayésiens – Patrick Naim
Informatique
Fiche de lectureRésumé & Analyse
Français

Réseaux Bayésiens – Patrick Naim

Par
4.8 (96)
35 375 consultations
Statut : Fiche de lecture en libre accès
Fiche & Analyse Détaillée
Guide de Lecture Pédagogique
Accessible sur tous écrans

Détails de l'ouvrage & Références

Pages 442 pages
Langue Français
ISBN --

Fiche de lecture & Résumé

Consulter Réseaux Bayésiens en

En combinant statistiques et IA, les réseaux bayésiens permettent d’analyser des quantités de données utiles à la prise de décision, au contrôle ou à la prévision.

Découvrez la 3e édition de cet ouvrage de référence, constitué d’une présentation « intuitive », d’un exposé approfondi des fondements théoriques, et d’une partie résolument pratique : méthodologie de mise en oeuvre, panorama des domaines d’application, études de cas détaillées..

Modèles de connaissances pour l’aide à la décision, le diagnostic ou le contrôle de systèmes complexes Technique mathématique combinant statistiques et intelligence artificielle, les réseaux bayésiens permettent d’analyser de grandes quantités de données pour en extraire des connaissances utiles à la prise de décision, contrôler ou prévoir le comportement d’un système, diagnostiquer les causes d’un phénomène, etc.

Les réseaux bayésiens sont utilisés dans de nombreux domaines : santé et environnement (localisation de gènes, diagnostic, gestion des ressources naturelles), industrie et transports (contrôle d’automates et de véhicules), informatique et réseaux (agents intelligents), marketing (data mining, gestion de la relation client), management (aide à la décision, analyse financière, gestion des risques), etc.

Fondements théoriques, méthodologie de mise en œuvre, études de cas et panorama des outils Après une première partie de présentation « intuitive » des réseaux bayésiens accompagnée d’exercices, la deuxième partie du livre en expose les fondements théoriques, avec une étude détaillée des algorithmes les plus importants.

Résolument pratique, la troisième partie de l’ouvrage propose une méthodologie de mise en œuvre, un panorama des domaines d’application, six études de cas détaillées, ainsi qu’une présentation des principaux logiciels de modélisation de réseaux bayésiens (Bayes Net Toolbox, BayesiaLab, Hugin, Netica et Elvira).

Voilà quelques extraits en images à parir du livre :

Fiche de lecture de Réseaux Bayésiens :

  • Titre de livre: Réseaux Bayésiens
  • Auteur(s): Patrick Naim
  • Catégorie(s): Informatique
  • Genre: Programmation
  • Collection: Hors collection
  • Pages: 442 Pages
  • Taille: 3 M.B
  • Edition: Eyrolles

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Autre livre en ligne sur FrenchLectures: Algorithmes et structures de données génériques de Michel Divay.

À propos de l’auteur

Eyrolles

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