Réseaux bayésiens

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), ...

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

Attestation de formation

Pour suivre ce stage dans de bonnes conditions, il est recommande d avoir suivi en amont la formation Analyse des donnees : methodes exploratoires (ACP, AFC, classification) ou d avoir atteint par la pratique un niveau equivalent