| Titre : | Apprentissage statistique |
| Auteurs : | Gérard Dreyfus, Éditeur scientifique ; Jean-Marc Martinez, Auteur ; Manuel Samuelides, Auteur ; Mirta B. Gordon, Auteur ; Fouad Badran, Auteur ; Sylvie Thiria, Auteur |
| Type de document : | Monographie imprimée |
| Mention d'édition : | 3e éd. mise à jour et avec nouveau titre |
| Editeur : | Paris : Eyrolles, cop. 2008 |
| Collection : | Algorithmes (Paris), ISSN 1625-113X |
| ISBN/ISSN/EAN : | 978-2-212-12229-9 |
| Format : | 1 vol. (XI-449) p. / coul. / 24 cm |
| Note générale : |
La couv. porte en plus : "Réseaux de neurones, cartes topologiques, machines à vecteurs supports", "prévision, data mining, bio-ingénierie, reconnaissance de formes, robotique et commande de processus", "cinq exemples de modèles, avec données et code source, neuro One 6.10.7* outil de création de modèles neuronaux, compilateur C pour Windows, Bibliothèque non linéaire MonaEx70.dll niveau 0
Bibliogr. p. [427]-430. Bibliogr. en fin de chapitres. Index |
| Langues: | Français |
| Index. décimale : | 406 |
| Catégories : |
[Agneaux] Réseaux neuronaux (informatique) |
| Résumé : |
L'apprentissage statistique permet la mise au point de modèles de données et de processus lorsque la formalisation de règles explicites serait impossible: reconnaissance de formes ou de signaux, prévision, fouille de données, prise de décision en environnement complexe et évolutif. Ses applications sont multiples dans le monde de la production industrielle (robotique, maintenance préventive, développement de capteurs virtuels, planification d'expériences, aide à la conception de produits), dans le domaine de la biologie et de la santé (aide au diagnostic, aide à la découverte de médicaments, bio-informatique), en télécommunications, en marketing et finance, et dans bien d'autres domaines. Sans omettre de rappeler les fondements théoriques de l'apprentissage statistique, cet ouvrage offre de solides bases méthodologiques à tout ingénieur ou chercheur soucieux d'exploiter ses données. Il en présente les algorithmes les plus couramment utilisés - réseaux de neurones, cartes topologiques, machines à vecteurs supports, modèles de Markov cachés - à l'aide d'exemples et d'études de cas industriels, financiers ou bancaires. Cet ouvrage est la mise à jour du livre Réseaux de neurones - Méthodologie et applications. A qui s'adresse ce livre ? Aux ingénieurs, chercheurs et décideurs ayant à résoudre des problèmes de modélisation, de reconnaissance, de prévision, de commande, etc. Aux étudiants et élèves ingénieurs des disciplines scientifiques et économiques, et à leurs enseignants. |
| Sommaire : |
L'apprentissage statistique : pourquoi, comment ? Les réseaux de neurones Compléments de méthodologie pour la modélisation : réduction de la dimension et ré-échantillonnage Identification " neuronale " de systèmes dynamiques commandés et réseaux bouclés (récurrents) Apprentissage d'une commande en boucle fermée La discrimination Cartes auto-organisatrices et classification automatique |
Disponibilité (2)
| Cote | Support | Localisation | Statut |
|---|---|---|---|
| MAT/485 | Livre | bibliothèque sciences exactes | Consultable |
| MAT/485 | Livre | bibliothèque sciences exactes | Empruntable |
