| Titre : |
Apprentissage statistique : Réseaux de neurones. cartes topologiques. machines à vecteurs supports |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
Gérard Dreyfus, ; Jean-Marc Martinez, Auteur ; Manuel Samuelides, Auteur |
| Mention d'édition : |
3 èm édition |
| Editeur : |
Paris : Eyrolles |
| Année de publication : |
2008 |
| Collection : |
Algorithmes |
| Importance : |
449 p |
| Présentation : |
Couv.illi.fig.tab. |
| Format : |
23×17 cm |
| ISBN/ISSN/EAN : |
978-2-212-11464-5 |
| Langues : |
Français (fre) Langues originales : Français (fre) |
| Index. décimale : |
621 Physique appliquée |
| 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…"
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| Note de contenu : |
"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"
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Apprentissage statistique : Réseaux de neurones. cartes topologiques. machines à vecteurs supports [texte imprimé] / Gérard Dreyfus, ; Jean-Marc Martinez, Auteur ; Manuel Samuelides, Auteur . - 3 èm édition . - Paris : Eyrolles, 2008 . - 449 p : Couv.illi.fig.tab. ; 23×17 cm. - ( Algorithmes) . ISBN : 978-2-212-11464-5 Langues : Français ( fre) Langues originales : Français ( fre)
| Index. décimale : |
621 Physique appliquée |
| 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…"
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| Note de contenu : |
"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"
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