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Réseaux de neurones : méthodologies et applications

Réseaux de neurones : méthodologies et applications


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Résumé

Un ouvrage pour apprendre avec méthode les différents algorithmes adaptés à chaque type de réseau, par grand domaine d'application. ©Electre 2024

  • Les réseaux de neurones constituent une technique de traitement de données bien comprise et maîtrisée, désormais indispensable dans la boîte à outils de tout ingénieur soucieux d'extraire le maximum d'informations pertinentes des données dont il dispose : effectuer des prévisions, de la fouille de données, élaborer des modèles, reconnaître des formes ou des signaux, etc.

  • Joignant fondements théoriques et applications pratiques dans un langage accessible, cet ouvrage a pour but de permettre aux décideurs, aux ingénieurs et aux chercheurs de bénéficier de méthodologies claires pour mettre en œuvre avec profit les réseaux de neurones dans des applications industrielles, financières ou bancaires, dont de nombreux exemples sont présentés.

  • Le lecteur désireux d'acquérir des bases solides trouvera, pour chaque chapitre, des compléments théoriques qui lui permettront d'approfondir les concepts, et des compléments algorithmiques destinés à en faciliter l'implantation informatique.

  • A qui s'adresse ce livre ?

  • Aux ingénieurs, informaticiens, industriels 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.

  • Aux enseignants de ces disciplines à la recherche d'un ouvrage complet et d'études de cas sur les réseaux de neurones.

  • Sommaire

    • Panorama des réseaux de neurones et de leurs applications • Exemples d'applications : reconnaissance de formes, fouille de données, prévision, prédiction de propriétés chimiques et physiques, modélisation et commande de procédés industriels, robotique • Méthodologie de conception de modèles • Notions de statistiques - Modélisation statique et dynamique - Modélisation semi-physique • Bootstrap et rééchantillonnage • Simulation et commande de processus • Réseaux récurrents • Discrimination • Réseaux classifieurs - Machines à vecteurs supports • Analyse et visualisation de données • Cartes de Kohonen • Optimisation combinatoire et recherche opérationnelle • Compléments théoriques et algorithmiques • Bibliographie commentée.

    Fiche Technique

    Paru le : 23/01/2002

    Thématique : Informatique Etudiant

    Auteur(s) : Non précisé.

    Éditeur(s) : Eyrolles

    Collection(s) : Non précisé.

    Contributeur(s) : Directeur de publication : Gérard Dreyfus - Auteur : Gérard Dreyfus - Auteur : Jean-Michel Martinez - Auteur : Manuel Samuelides

    Série(s) : Non précisé.

    ISBN : Non précisé.

    EAN13 : 9782212110197

    Reliure : Broché

    Pages : XVIII-386

    Hauteur: 23.0 cm / Largeur 17.0 cm


    Épaisseur: 2.5 cm

    Poids: 748 g