Réseaux bayésiens

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[b]Réseaux bayésiens[/b]

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[size=18]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).

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