Titre :	Algorithmes : Réseaux Bayésiens
Type de document :	texte imprimé
Auteurs :	Patrick Naim, Auteur
Editeur :	Paris : Eyrolles
Année de publication :	2007
Importance :	423p
Format :	23x17cm
ISBN/ISSN/EAN :	978-2-212-11137-8
Langues :	Français (fre) Langues originales : Français (fre)
Mots-clés :	Algorithmes,Réseaux
Index. décimale :	004 Traitement de données. Informatique
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 œuvre, 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 œuvre, 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).

Algorithmes : Réseaux Bayésiens [texte imprimé] / Patrick Naim, Auteur . - Paris : Eyrolles, 2007 . - 423p ; 23x17cm.
ISBN : 978-2-212-11137-8
Langues : Français (fre) Langues originales : Français (fre)

Mots-clés :	Algorithmes,Réseaux
Index. décimale :	004 Traitement de données. Informatique
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 œuvre, 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 œuvre, 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).