Partenaires

CNRS
Logo tutelle
Logo tutelle
Logo tutelle


Rechercher

Sur ce site

Sur le Web du CNRS


Accueil du site > Séminaires > Probabilités Statistiques et réseaux de neurones > Les réseaux bayésiens, principes, modélisation et apprentissage

Vendredi 31 janvier 2003 à 10h

Les réseaux bayésiens, principes, modélisation et apprentissage

Sophie Levionnois (Société BAYESIA, Laval)

Résumé : Présentation formelle des réseaux bayésiens et exemples simples. Démonstration via le logiciel BayesiaLab des techniques de modélisation et d’apprentissages d’un réseau bayésien à partir des données.Recherche de dépendances conditionnelles, classification automatique, prédiction et clustering. Utilisation des réseaux bayésiens dynamiques en planification stratégique.Intérêts spécifiques et comparaison avec d’autres techniques de modélisation par apprentissage. Applications de l’analyse des données à base de réseaux bayésiens. Application à l’analyse de la trajectoires des patients dans le système de soin et à la classification des clients d’une banque vis à vis de l’attrait de différents produits financiers.

Dans la même rubrique :