Stratégies hybrides pour l'amélioration des réseaux bayésiens [French]

By Ádamo Lima Santana

L'un des principaux facteurs de succ?s de l'exploration de donn?es est li? ? la compr?hensibilit? des mod?les d?couverts par les techniques d'intelligence informatique; les r?seaux bay?siens ?tant l'un des plus importants, si l'on consid?re la facilit? d'interpr?tation des connaissances obtenue. Sa s?mantique quantitative et qualitative, alli?e ? la compr?hensibilit? des mod?les d?couverts, motive son application dans le processus de d?couverte des connaissances. Les r?seaux bay?siens, cependant, comme toute technique d'intelligence informatique, pr?sentent des limites et des inconv?nients en ce qui concerne leur utilisation, parmi lesquels on peut citer l'apprentissage de la structure ? partir de grands ensembles de donn?es et la fourniture d'inf?rences au fil du temps. Ce livre pr?sentera des extensions pour l'am?lioration des r?seaux bay?siens, en pr?sentant des strat?gies pour am?liorer ses propri?t?s, en traitant des aspects tels que la performance, ainsi que l'interpr?tabilit? et l'utilisation de ses r?sultats; en incorporant des mod?les de r?gression multiple pour l'apprentissage de la structure, et des aspects temporels en utilisant des cha?nes de Markov. Les mod?les devraient aider les utilisateurs ? ?tendre le champ d'application de ce mod?le polyvalent ? de nouveaux domaines et t?ches.

• Format: Paperback
• Language: French
• ISBN: 6202976071
• ISBN13: 9786202976077
• Release Date: January 2021
• Publisher: Editions Notre Savoir
• Length: 68 Pages
• Weight: 0.25 lbs.
• Dimensions: 0.2" x 6.0" x 9.0"