Reseaux bayesiens

Data Value

Non finançable CPF
Tout public
Présentiel
Public admis
Salarié en poste
Demandeur d'emploi
Entreprise
Étudiant
Prix
2340 €
Durée
Nous contacter
Localité
En présentiel
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Cette formation est disponible dans les centres de formation suivants:
  • 75 - Paris 12e
Cette formation peut être dispensée dans votre entreprise dans les localités suivantes :
  • 75 - Paris
  • 77 - Seine-et-Marne
  • 78 - Yvelines
  • 91 - Essonne
  • 92 - Hauts-de-Seine
  • 93 - Seine-Saint-Denis
  • 94 - Val-de-Marne
  • 95 - Val-d'Oise
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), ...


Compétences visées

- Affiner ces connaissances probabilités avec le calcul de différentes probabilités (conditionnelle, conjointe, marginale, ..)

- Appréhender le théorème de Bayes

- Découvrir les principes de construction de graphe d'un modèle bayésien

- Construire un réseau bayésien multinomial dans le cas de variables discrètes

- Construire un réseau bayésien gaussien dans le cas de variables continues

- Construire un réseau bayésien hybride en présence de variables discrètes et continues
Programme
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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