• Open Daily: 10am - 10pm
    Alley-side Pickup: 10am - 7pm

    3038 Hennepin Ave Minneapolis, MN
    612-822-4611

Open Daily: 10am - 10pm | Alley-side Pickup: 10am - 7pm
3038 Hennepin Ave Minneapolis, MN
612-822-4611
Apprentissage de modèles graphiques probabilistes

Apprentissage de modèles graphiques probabilistes

Paperback

Series: Omn.Univ.Europ.

Literary CriticismGeneral Computers

ISBN10: 6131532516
ISBN13: 9786131532511
Publisher: Univ Europeenne
Published: Feb 28 2018
Pages: 256
Weight: 0.84
Height: 0.58 Width: 6.00 Depth: 9.00
Language: French
Les modèles graphiques probabilistes sont un formalisme mêlant efficacement la théorie des graphes, permettant des représentations intuitives, et la théorie des probabilités, permettant la prise en compte d''incertitudes et d''imprécisions. La montée en puissance de ces modèles ces dernières décennies a abouti en l''attribution de la médaille Benjamin Franklin à Judea Pearl en informatique et sciences cognitives en 2008. Ce dernier a introduit les premiers algorithmes généraux de raisonnement dans l''incertain qui promettent des avancées majeures en traitement de l''information. Envisager les ordinateurs comme des machines pouvant découvrir par elle-mêmes des relations causales dissimulées au sein des millions d''observations disponibles dans les bases de données sans cesse alimentées automatiquement à travers le monde est devenue une réalité. L''utilisation des modèles graphiques impacte profondément l''intelligence artificielle ainsi que les statistiques appliquées. Ces modèles peuvent alors se révélés utiles dans les nombreux domaines applicatifs liés au traitement du signal et à l''apprentissage automatique, notamment sur la problématique d''extraction de connaissances.

Also in

General Computers