Réseaux bayésiens

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Réseaux bayésiens

  • Nombre de pages : 316 pages
  • Date de parution : 01/06/2004  (2e édition)
  • EAN13 : 9782212111378

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. Constitué d'une présentation "intuitive" et d'un exposé des fondements théoriques, l'ouvrage est complété par une partie résolument pratique (méthodologie de mise en oeuvre, un panorama des domaines d'application, trois études de cas détaillées).

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Résumé

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 (diagnostic, localisation de gènes), industrie (contrôle d'automates ou de robots), informatique et réseaux (agents intelligents), marketing (data mining, gestion de la relation client), banque et finances (scoring, analyse financière), management (aide à la décision, knowledge management, gestion du risque), etc.

Fondements théoriques, méthodologie de mise en oeuvre, exemples d'application 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 oeuvre, un panorama des domaines d'application, trois études de cas détaillées, ainsi qu'une présentation des principaux logiciels de modélisation de réseaux bayésiens (Bayes Net Toolbox, BayesiaLab, Hugin et Netica).

A qui s'adresse l'ouvrage ?

  • Aux ingénieurs, informaticiens, industriels, biologistes, économistes confrontés à des problèmes d'analyse de données, d'aide a la décision, de gestion des connaissances, de diagnostic ou de contrôle de systèmes.
  • Aux étudiants en mathématiques appliquées, algorithmique, économie, recherche opérationnelle, gestion de production, automatique.

Sommaire

  • Introduction aux réseaux bayésiens
    • Approche intuitive
    • Introduction aux algorithmes : inférence, apprentissage...
    • Exercices corrigés
  • Cadre théorique et présentation détaillée des algorithmes
    • Modèles
    • Propagations
    • Apprentissage
  • Méthodologie de mise en oeuvre et études, de cas
    • Mise en oeuvre des réseaux bayésiens
    • Panorama des applications
    • Etude de cas n°1 : gestion des risques (EDF)
    • Etude de cas n°2 : modélisation d'un réseau électrique (EDF)
    • Etude de cas n°3 : application de scoring pour la vente de crédit en ligne
  • Annexes
    • Théorie des graphes
    • Rappels de probabilités
    • Outils logiciels : Bayes Net Toolbox, BayesiaLab, Hugin et Netica

Extraits

Caractéristiques

 PAPIER
Editeur(s)Eyrolles
Auteur(s)Patrick Naïm - Pierre-Henri Wuillemin - Philippe Leray - Olivier Pourret - Anna Becker
Collection Algorithmes
Parution 01/06/2004
Edition  2ème édition
Nb de pages 316
Format 17 x 23
CouvertureBroché
Poids 565
IntérieurNoir et Blanc
EAN13 9782212111378
ISBN13 978-2-212-11137-8

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