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Les réseaux bayésiens

Les réseaux bayésiens

RSTI Vol.18 n°2- 2004

Christophe Gonzalès - Collection RSTI - Revue d'intelligence artificielle (RIA)

326 pages, parution le 06/07/2004

Résumé

Les réseaux bayésiens sont l'un des modèles les plus populaires de la communauté IA pour modéliser des incertitudes. Ils combinent en effet un encodage compact de distributions de probabilités et des mécanismes de calculs probabilistes très efficaces. Ils sont actuellement utilisés dans des domaines assez variés comme par exemple le diagnostic de panne, la modélisation d'utilisateur, l'aide à la décision médicale, ou bien encore la robotique. Leur champ d'application est d'autant plus grand que le réseau peut être construit à partir de données hétérogènes provenant de sources elles aussi hétérogènes. L'encodage assure alors que ces données pourront être combinées de manière à produire des résultats toujours significatifs.

Depuis quelques années, les recherches sur les réseaux bayésiens tournent autour de trois axes principaux, qui sont tous abordés dans ce numéro spécial : la construction du réseau et en particulier l'apprentissage automatique du réseau à partir de bases de données, les algorithmes de propagation d'informations dans le réseau, autrement dit l'inférence probabiliste, et l'utilisation pratique des réseaux bayésiens dans des problèmes industriels.

Sommaire

  • Réseaux bayésiens pour la classification. Méthodologie et illustration dans le cadre du diagnostic médical
  • Apprentissage de la structure d'un réseau bayésien à partir d'une base de données
  • Une unification des algorithmes d'inférence de Pearl et de Jensen
  • Programmation bayésienne des robots
  • Modélisation de processus industriels par réseaux bayésiens orientés objet (RBOO). Application à l'analyse des performances d'un processus industriel
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Caractéristiques techniques

  PAPIER
Éditeur(s) Hermès - Lavoisier
Auteur(s) Christophe Gonzalès
Collection RSTI - Revue d'intelligence artificielle (RIA)
Parution 06/07/2004
Nb. de pages 326
Format 16 x 24
Couverture Broché
Poids 295g
Intérieur Noir et Blanc
EAN13 9782746209121

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