Apprentissage statistique

Apprentissage statistique

Réseaux de neurones. Cartes topologiques. Machines à vecteurs supports

  • Nombre de pages : 448 pages   cd
  • Date de parution : 02/10/2008  (3e édition)
  • EAN13 : 9782212122299

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.

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Résumé

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 ?

  • Aux ingénieurs, chercheurs et décideurs ayant à résoudre des problèmes de modélisation, de reconnaissance, de prévision, de commande, etc.
  • Aux étudiants et élèves ingénieurs des disciplines scientifiques et économiques, et à leurs enseignants.

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.

Sommaire

  • Avant-propos et guide de lecture
  • L'apprentissage statistique : pourquoi, comment ?
  • Les réseaux de neurones
  • Compléments de méthodologie pour la modélisation : réduction de dimension et ré-échantillonnage
  • Identification "neuronale" de systèmes dynamiques commandés et réseaux bouclés (récurrents)
  • Apprentissage d'une commande en boucle fermée
  • La discrimination
  • Cartes auto-organisatrices et classification automatique
  • Bibliographie commentée
  • Outils pour les réseaux de neurones et contenu du CD-Rom

Extraits

Caractéristiques

 PAPIER
Editeur(s)Eyrolles
Auteur(s)Gérard Dreyfus - Jean-Marc Martinez - Manuel Samuelides - Mirta B. Gordon - Fouad Badran - Sylvie Thiria
Collection Algorithmes
Parution 02/10/2008
Edition  3ème édition
Nb de pages 448
Format 17 x 23
CouvertureBroché
Poids 880
IntérieurNoir et Blanc
EAN13 9782212122299
ISBN13 978-2-212-12229-9

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