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Dreyfus, Gérard

Apprentissage statistique

  • Apprentissage statistique
Audience : Adulte - Haut niveau
Le Pitch
Présentation L'apprentissage statistiquepermet 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 (aide à la conception de produits, maintenance préventive, développement de capteurs virtuels, robotique, planification d'expériences...), dans le domaine de la biologie et de la santé (aide à la découverte de médicaments, aide au diagnostic, 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.Sur le CD-Rom offert avec ce livre Cinq exemples de modèles avec données et codes source. Version d'évaluation (6 semaines) de Neuro One 6.10.7 pour Windows NT4, 2000, 2003 et XP : un outil dédié convivial pour la création de modèles de réseaux de neurones. Un compilateur C pour MS-Windows. Bibliothèque non linéaire MonaEx70.dll, niveau 0. Configuration minimale requise : PC avec processeur Pentium 2 (ou équivalent) - MS-Windows 98/NT, 2000 ou XP - Fréquence supérieure à 100 MHz - 25 Mo d'espace disque disponible - 64 Mo de RAM. ,4e de couverture L'apprentissage statistiquepermet la mise au point de modèles de données et de processus lorsque la formalisation de règles explicites serait impossible : reconnaissance de formesou 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 (aide à la conception de produits, maintenance préventive, développement de capteurs virtuels, robotique, planification d'expériences...), dans le domaine de la biologie et de la santé (aide à la découverte de médicaments, aide au diagnostic, 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.Sur le CD-Rom offert avec ce livre Cinq exemples de modèles avec données et codes source. Version d'évaluation (6 semaines) de Neuro One 6.10.7 pour Windows NT4, 2000, 2003 et XP : un outil dédié convivial pour la création de modèles de réseaux de neurones. Un compilateur C pour MS-Windows. Bibliothèque non linéaire MonaEx70.dll, niveau 0. Configuration minimale requise : PC avec processeur Pentium 2 (ou équivalent) - MS-Windows 98/NT, 2000 ou XP - Fréquence supérieure à 100 MHz - 25 Mo d'espace disque disponible - 64 Mo de RAM. ,SommaireAvant-propos et guide de lectureL'apprentissage statistique : pourquoi, comment ?Les réseaux de neuronesCompléments de méthodologie pour la modélisation : réduction de dimension et ré-échantillonnageIdentification "neuronale" de systèmes dynamiques commandés et réseaux bouclés (récurrents)Apprentissage d'une commande en boucle ferméeLa discriminationCartes auto-organisatrices et classification automatiqueBibliographie commentéeOutils pour les réseaux de neurones et contenu du CD-Rom Afficher moinsAfficher plus

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Présentation L'apprentissage statistiquepermet 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 (aide à la conception de produits, maintenance préventive, développement de capteurs virtuels, robotique, planification d'expériences...), dans le domaine de la biologie et de la santé (aide à la découverte de médicaments, aide au diagnostic, 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.Sur le CD-Rom offert avec ce livre Cinq exemples de modèles avec données et codes source. Version d'évaluation (6 semaines) de Neuro One 6.10.7 pour Windows NT4, 2000, 2003 et XP : un outil dédié convivial pour la création de modèles de réseaux de neurones. Un compilateur C pour MS-Windows. Bibliothèque non linéaire MonaEx70.dll, niveau 0. Configuration minimale requise : PC avec processeur Pentium 2 (ou équivalent) - MS-Windows 98/NT, 2000 ou XP - Fréquence supérieure à 100 MHz - 25 Mo d'espace disque disponible - 64 Mo de RAM. ,4e de couverture L'apprentissage statistiquepermet la mise au point de modèles de données et de processus lorsque la formalisation de règles explicites serait impossible : reconnaissance de formesou 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 (aide à la conception de produits, maintenance préventive, développement de capteurs virtuels, robotique, planification d'expériences...), dans le domaine de la biologie et de la santé (aide à la découverte de médicaments, aide au diagnostic, 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.Sur le CD-Rom offert avec ce livre Cinq exemples de modèles avec données et codes source. Version d'évaluation (6 semaines) de Neuro One 6.10.7 pour Windows NT4, 2000, 2003 et XP : un outil dédié convivial pour la création de modèles de réseaux de neurones. Un compilateur C pour MS-Windows. Bibliothèque non linéaire MonaEx70.dll, niveau 0. Configuration minimale requise : PC avec processeur Pentium 2 (ou équivalent) - MS-Windows 98/NT, 2000 ou XP - Fréquence supérieure à 100 MHz - 25 Mo d'espace disque disponible - 64 Mo de RAM. ,SommaireAvant-propos et guide de lectureL'apprentissage statistique : pourquoi, comment ?Les réseaux de neuronesCompléments de méthodologie pour la modélisation : réduction de dimension et ré-échantillonnageIdentification "neuronale" de systèmes dynamiques commandés et réseaux bouclés (récurrents)Apprentissage d'une commande en boucle ferméeLa discriminationCartes auto-organisatrices et classification automatiqueBibliographie commentéeOutils pour les réseaux de neurones et contenu du CD-Rom Afficher moinsAfficher plus

Détails du livre

Titre complet
Apprentissage statistique: Réseaux de neurones. Cartes topologiques. Machines à vecteurs supports
Auteur
Dreyfus, Gérard
Editeur
EYROLLES
Format
Broché
Publication
02 octobre 2008
Auteur
Martinez, Jean-Marc
Auteur
Samuelides, Manuel
Auteur
Gordon, Mirta B.
Auteur
Badran, Fouad
Auteur
Thiria, Sylvie
Audience
Adulte - Haut niveau
Pages
448
Taille
23.1 x 17 x 2.6 cm
Poids
880
ISBN-13
9782212122299

Auteur

Dreyfus, Gérard
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Livré entre : 25 juillet - 28 juillet
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