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…"
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"

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…"
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"