Apprentissage statistique

Titre :Apprentissage statistique

Type de document :text imprimé

Auteurs :Dreyfus,

Éditeur :Eyrolles

Année de publication :2008

Collection :Kit de formation

Sous-collection :----

Importance :1 vol. (XI-449) p.

Présentation :coul.

Format :24 cm

ISBN/ISSN/EAN :9782212122299

Prix :-----

Note générale :Index

Langues :----

Catégories :Mathématiques

Index.décimal :----

Mots clés :

Réseaux neuronaux (informatique)-

Ville d'édition :Paris

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.

Exemplaires :

Localisation	Section	Côte	Exemplaire	Statut
inpt	Mathématiques	01.84 DRE	13053	disponible