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Reseaux bayesiens

Data Value

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Cette formation est disponible dans les centres de formation suivants:
  • 69 - Lyon 2e
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  • 07 - Ardèche
  • 15 - Cantal
  • 26 - Drôme
  • 38 - Isère
  • 42 - Loire
  • 43 - Haute-Loire
  • 63 - Puy-de-Dôme
  • 69 - Rhône
  • 73 - Savoie
  • 74 - Haute-Savoie

Objectifs

Maîtriser les réseaux bayésiens, technique mathématique combinant et savoir d'expert, afin d'analyser des 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, .... Les réseaux bayésiens sont utilisés dans de nombreux domaines : santé (diagnostic), industrie, informatique et réseaux (agents intelligents), marketing (data mining, gestion de la relation client), banque et finances (analyse financière), management (aide à la décision, gestion du risque), ...

Programme

Notions basiques de calculs de probabilité

  • Probabilités totales

  • Probabilités conditionnelles

  • Indépendance en probabilité

  • Probabilités conjointes

  • Probabilités marginales

  • Distributions de probabilité
Le théorème de Bayes


  • Principe et utilisations concrètes

  • La règle de chaînage et le théorème de bayes généralisé
Notions simples de graphes


  • Graphes, arcs et nœuds

  • La structure d'un graphe

  • Connexions en série, divergentes, convergentes

  • D-séparation
Les Réseaux Bayésiens multinomiaux


  • Introduction avec exemple

  • Représentation graphique

  • Représentation probabiliste

  • Estimation des tables de probabilité

  • Apprentissage de la structure du graphe

  • Utilisation d'un Réseau Bayésien discret, inférence bayésienne
Les Réseaux Bayésiens gaussiens


  • Introduction avec exemple

  • Représentation graphique

  • Représentation probabiliste

  • Estimation des paramètres

  • Apprentissage de la structure du graphe

  • Utilisation d'un Réseau Bayésien gaussien, inférence bayésienne
Les Réseaux Bayésiens Hybrides


  • Introduction avec exemple

  • Mélange de variables discrètes et continues

  • Discrétisation des variables continues

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