Apprentissage statistique

Réseaux de neurones - Cartes topologiques - Machines à vecteurs supports

Gérard Dreyfus , Jean-Marc Martinez , Manuel Samuelides , Mirta B. Gordon , Fouad Badran , Sylvie Thiria

Eyrolles diffusé par Geodif cdrom

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  • Disponible chez l'éditeur

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Version actualisée du titre "Réseaux de neurones - Méthodologie et applications", cet ouvrage permet d'apprendre avec méthode les différents algorithmes adaptés selon le type de réseau, par grand domaine d'application. A la fois pointu, technique et très documenté, il offre une base solide à tout ingénieur souhaitant exploiter ses données.

Caractéristiques

  • Editeur(s) : Eyrolles
  • Auteur(s) : G. Dreyfus, J. Martinez, M. Samuelides, M. Gordon, F. Badran, S. Thiria
  • Collection : Algorithmes
  • Diffusion : Geodif
  •  
  • Profil : Enseignant/Chercheur, Etudiant
  • Niveau :
  • Parution : 02/10/2008
  • Edition : 3e édition
  • Nb de pages : 450 pages
  • Format : 17 x 23
  • Couverture : Broché
  • Poids : 880 g
  • Intérieur : Noir et Blanc
  • Type produit : Ouvrage
  • Langue : Français
  • ISBN10 : 2-212-12229-2
  • ISBN13 : 978-2-212-12229-9
  • EAN13 : 9782212122299
  • Inclus : CD-ROM

Extraits du livre

Présentation par l'éditeur

L'apprentissage statistique permet la mise au point de modèles de données et de processus lorsque la formalisation de règles explicites serait impossible : reconnaissance de formes ou de signaux, prévision, fouille de données, prise de décision en environnement complexe et évolutif. Ses applications sont multiples dans le monde de la production industrielle (aide à la conception de produits, maintenance préventive, développement de capteurs virtuels, robotique, planification d'expériences...), dans le domaine de la biologie et de la santé (aide à la découverte de médicaments, aide au diagnostic, bio-informatique...), en télécommunications, en marketing et finance, et dans bien d'autres domaines.

Sans omettre de rappeler les fondements théoriques de l'apprentissage statistique, cet ouvrage offre de solides bases méthodologiques à tout ingénieur ou chercheur soucieux d'exploiter ses données. Il en présente les algorithmes les plus couramment utilisés - réseaux de neurones, cartes topologiques, machines à vecteurs supports, modèles de Markov cachés - à l'aide d'exemples et d'études de cas industriels, financiers ou bancaires.

Cet ouvrage est la mise à jour du livre "Réseaux de neurones - Méthodologie et applications".

À qui s'adresse ce livre ?

Sur le CD-Rom offert avec ce livre

Cinq exemples de modèles avec données et codes source. Version d'évaluation (6 semaines) de Neuro One 6.10.7 pour Windows NT4, 2000, 2003 et XP : un outil dédié convivial pour la création de modèles de réseaux de neurones. Un compilateur C pour MS-Windows. Bibliothèque non linéaire MonaEx70.dll, niveau 0.

Configuration minimale requise :
PC avec processeur Pentium 2 (ou équivalent) - MS-Windows 98/NT, 2000 ou XP - Fréquence supérieure à 100 MHz - 25 Mo d'espace disque disponible - 64 Mo de RAM.

Au sommaire

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