Prêtable
| Titre : | Réseaux bayésiens |
| Auteurs : | Patrick Naim ; Pierre-Henri Wuillemin ; Philipe Leray ; Olivier Pourret ; Anna Becker |
| Type de document : | texte imprimé |
| Mention d'édition : | 3ème éd. |
| Editeur : | Paris [France] : Editions Eyrolles, 2008 |
| Collection : | Algorithmes |
| ISBN/ISSN/EAN : | 978-2-212-11972-5 |
| Format : | XXI-423 p. / ill.; couv. ill. en coul. / 24 cm. |
| Langues: | Français |
| Langues originales: | Français |
| Index. décimale : | 519.542 (Théorie de la décision (théorie de la décision statistique bayésienne)) |
| Catégories : | |
| Mots-clés: | Logiciel ; Algorithmes ; Réseaux bayésien ; Baye net toolboox |
| 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 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. Fondements théoriques, méthodologie de mise en oeuvre, études de cas 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, 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). ? qui s'adresse l'ouvrage ? Aux ingénieurs, informaticiens, industriels, biologistes, économistes confrontés à des problèmes d'analyse de données, d'aide à 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, etc. |
| Note de contenu : |
Sommaire :
Partie 1: Introduction aux réseaux bayésiens. Approche intuitive Chapitre 1: Introduction aux algorithmes : inférence, apprentissage... Chapitre 2: Exercices corrigés Partie 2: Cadre théorique et présentation détaillée des algorithmes Chapitre 3: Modèles Chapitre 4: Propagations Chapitre 5: Apprentissage Partie 3: Méthodologie de mise en oeuvre et études de cas Chapitre 6: Mise en oeuvre des réseaux bayésiens Chapitre 7: Panorama des applications Chapitre 8: Étude de cas n°1 : gestion des risques (EDF) Chapitre 9: Étude de cas n°2 : risques bancaires et mise en oeuvre des accords de Baie Chapitre 10: Étude de cas n°3 : modélisation du réseau électrique de la région PACA (EDF) Chapitre 11: Étude de cas n°4 : application de scoring pour la vente de crédit en ligne Chapitre 12: Étude de cas n°5 : gestion de ressources naturelles Chapitre 13: Étude de cas n°6 : diagnostic médical. |
| En ligne : | https://www.calameo.com/read/005322362d2b68fb83f34 |
Exemplaires (4)
| Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|
| F8/2989 | Livre | Bibliothèque de la Faculté de Technologie | Salle des livres | Disponible |
| F8/2990 | Livre | Bibliothèque de la Faculté de Technologie | Salle des livres | Disponible |
| F8/2991 | Livre | Bibliothèque de la Faculté de Technologie | Salle des livres | Disponible |
| F8/4777 | Livre | Bibliothèque de la Faculté de Technologie | Salle des livres | Disponible |
