Apprentissage de Modèles Graphiques Probabilistes » książka
Apprentissage de Modèles Graphiques Probabilistes
ISBN-13: 9786131532511 / Francuski / Miękka / 2018 / 256 str.
Les modA]les graphiques probabilistes sont un formalisme mAalant efficacement la thA(c)orie des graphes, permettant des reprA(c)sentations intuitives, et la thA(c)orie des probabilitA(c)s, permettant la prise en compte d''incertitudes et d''imprA(c)cisions. La montA(c)e en puissance de ces modA]les ces derniA]res dA(c)cennies a abouti en l''attribution de la mA(c)daille Benjamin Franklin A Judea Pearl en informatique et sciences cognitives en 2008. Ce dernier a introduit les premiers algorithmes gA(c)nA(c)raux de raisonnement dans l''incertain qui promettent des avancA(c)es majeures en traitement de l''information. Envisager les ordinateurs comme des machines pouvant dA(c)couvrir par elle-mAames des relations causales dissimulA(c)es au sein des millions d''observations disponibles dans les bases de donnA(c)es sans cesse alimentA(c)es automatiquement A travers le monde est devenue une rA(c)alitA(c). L''utilisation des modA]les graphiques impacte profondA(c)ment l''intelligence artificielle ainsi que les statistiques appliquA(c)es. Ces modA]les peuvent alors se rA(c)vA(c)lA(c)s utiles dans les nombreux domaines applicatifs liA(c)s au traitement du signal et A l''apprentissage automatique, notamment sur la problA(c)matique d''extraction de connaissances.
Les modèles graphiques probabilistes sont un formalisme mêlant efficacement la théorie des graphes, permettant des représentations intuitives, et la théorie des probabilités, permettant la prise en compte dincertitudes et dimprécisions. La montée en puissance de ces modèles ces dernières décennies a abouti en lattribution de la médaille Benjamin Franklin à Judea Pearl en informatique et sciences cognitives en 2008. Ce dernier a introduit les premiers algorithmes généraux de raisonnement dans lincertain qui promettent des avancées majeures en traitement de linformation. Envisager les ordinateurs comme des machines pouvant découvrir par elle-mêmes des relations causales dissimulées au sein des millions dobservations disponibles dans les bases de données sans cesse alimentées automatiquement à travers le monde est devenue une réalité. Lutilisation des modèles graphiques impacte profondément lintelligence artificielle ainsi que les statistiques appliquées. Ces modèles peuvent alors se révélés utiles dans les nombreux domaines applicatifs liés au traitement du signal et à lapprentissage automatique, notamment sur la problématique dextraction de connaissances.
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