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Réseaux bayésiens PDF

Patrick Naïm

Modèles de connaissances pour laide à la décision, le diagnostic ou le contrôle de systèmes complexes : Technique mathématique combinant statistiques et intelligence artificielle, les réseaux bayésiens permettent danalyser de grandes quantités de données pour en extraire des connaissances utiles à la prise de décision, contrôler ou prévoir le comportement dun système, diagnostiquer les causes dun 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 dautomates 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 dexercices, 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 louvrage propose une méthodologie de mise en œuvre, un panorama des domaines dapplication, six études de cas détaillées, ainsi quune présentation des principaux logiciels de modélisation de réseaux bayésiens (Bayes Net Toolbox, BayesiaLab, Hugin, Netica et Elvira).

En utilisant un outil de réseaux bayésiens, et après inférence on obtient P(B=OUI)= 0,5050, P(B=non)=0,4950 ( on sait calcuer ce résultat on utilisant les lois de probabilité total et la forumules de bayes). si on change la valeur de Probabilité margianle de A, la probabilité marginale de B change aussi , o utilisant toujours les lois de probabilité connus et applicale sur les Réseaux bayesiens - Developpez.com

7.18 MB Taille du fichier
9782212119725 ISBN
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