Réseaux bayésiens
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Présentation de l'éditeur
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).
Biographie de l'auteur
Patrick Naïm est ingénieur de l'École Centrale Paris et PDG de Elseware, société de conseil spécialisée en modélisation et gestion des risques. Il enseigne les réseaux bayésiens à l'université d'Evry, au CNAM et à l'ENST. Pierre-Henri Wuillemin est maître de conférences à l'Université Paris 6 et membre du LIP6 (équipe SYSDEF). Ses principaux domaines d'étude sont les réseaux bayésiens, leurs extensions et leurs applications en intelligence artificielle et en aide à la décision. Philippe Leray est professeur des universités à l'École Polytechnique Universitaire de Nantes. Ses travaux de recherche au sein de l'équipe COnnaissances et Décision du laboratoire LINA portent sur l'apprentissage des réseaux bayésiens. Olivier Pourret est ingénieur de l'École Centrale Paris et docteur en mathématiques appliquées. Il est ingénieur-chercheur à EDF, dans le domaine de la maîtrise des risques industriels. Anna Becker, titulaire d'un PhD en intelligence artificielle, a participé à plusieurs projets d'application des réseaux bayésiens, dont le projet Human Genome. Elle est aujourd'hui présidente de la société Strategy Runner à Chicago.
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Couverture | Copyright | Table des matières | Extrait | Index | Quatrième de couverture
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2.0 étoiles sur 5
Dommage,
Ce commentaire fait référence à cette édition : Réseaux bayésiens (Broché)
Je n'ai jamais vu un ouvrage avec autant de fautes. Et le site de l'éditeur ne recense qu'une infime partie de ces erreurs (sans doute devrait-il procéder à une relecture et à une mise à jour de la section errata).La lecture est fastidieuse car il faut à chaque ligne vérifier les informations qui sont données. C'est bien dommage car le sujet est intéressant. Aidez d'autres clients à trouver les commentaires les plus utiles
2 internautes sur 5 ont trouvé ce commentaire utile
5.0 étoiles sur 5
Une puissante théorie d'IA,
Par
Ce commentaire fait référence à cette édition : Réseaux bayésiens (Broché)
L'une des théories les plus puissante de l'intelligence et de l'apprentissage artificiel.Comme tous les livres de cette collection, il est d'une excellente facture et rédigé comme d'habitude par des personnes de référence. Attention toutefois car ce livre s'addresse à un public averti et initié au monde de l'intelligence artificielle pour qui ce livre sera d'une précieuse utilité. Aidez d'autres clients à trouver les commentaires les plus utiles
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