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Apprentissage statistique : réseaux de neurones, cartes topologiques, machines à vecteurs supports : prévision, data mining, bio-ingénierie, reconnaissance de formes, robotique et commande de processus


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Résumé

Pour apprendre avec méthode les différents algorithmes adaptés à chaque type de réseau, par grand domaine d'application. Fait le point sur les dernières applications industrielles à l'actif de ces ensembles d'algorithmes. Le CD-ROM contient une version d'évaluation de NeuroOne, logiciel d'apprentissage pour réseaux de neurones. A jour des dernières applications industrielles. ©Electre 2024

Apprentissage statistique

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.

À 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.

Fiche Technique

Paru le : 02/10/2008

Thématique : Langages de programmation

Auteur(s) : Non précisé.

Éditeur(s) : Eyrolles

Collection(s) : Algorithmes

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

Série(s) : Non précisé.

ISBN : 978-2-212-12229-9

EAN13 : 9782212122299

Reliure : Broché

Hauteur: 23.0 cm / Largeur 17.0 cm


Épaisseur: 2.6 cm

Poids: 880 g