Patrick Naïm , Pierre-Henri Wuillemin , Philippe Leray , Olivier Pourret , Anna Becker
Réseaux bayésiens
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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.
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 oeuvre, 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).
 125,90 EUR
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|  Calculabilité, complexité et approximation 38,00 EUR
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Commentaire Eyrolles.com
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...