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OverviewL'un des principaux facteurs de succès de l'exploration de données est lié à la compréhensibilité des modèles découverts par les techniques d'intelligence informatique; les réseaux bayésiens étant l'un des plus importants, si l'on considère la facilité d'interprétation des connaissances obtenue. Sa sémantique quantitative et qualitative, alliée à la compréhensibilité des modèles découverts, motive son application dans le processus de découverte des connaissances. Les réseaux bayésiens, cependant, comme toute technique d'intelligence informatique, présentent des limites et des inconvénients en ce qui concerne leur utilisation, parmi lesquels on peut citer l'apprentissage de la structure à partir de grands ensembles de données et la fourniture d'inférences au fil du temps. Ce livre présentera des extensions pour l'amélioration des réseaux bayésiens, en présentant des stratégies pour améliorer ses propriétés, en traitant des aspects tels que la performance, ainsi que l'interprétabilité et l'utilisation de ses résultats; en incorporant des modèles de régression multiple pour l'apprentissage de la structure, et des aspects temporels en utilisant des chaînes de Markov. Les modèles devraient aider les utilisateurs à étendre le champ d'application de ce modèle polyvalent à de nouveaux domaines et tâches. Full Product DetailsAuthor: Ádamo Lima SantanaPublisher: Editions Notre Savoir Imprint: Editions Notre Savoir Dimensions: Width: 15.20cm , Height: 0.40cm , Length: 22.90cm Weight: 0.113kg ISBN: 9786202976077ISBN 10: 6202976071 Pages: 68 Publication Date: 11 January 2021 Audience: General/trade , General Format: Paperback Publisher's Status: Active Availability: In stock We have confirmation that this item is in stock with the supplier. It will be ordered in for you and dispatched immediately. Language: French Table of ContentsReviewsAuthor InformationTab Content 6Author Website:Countries AvailableAll regions |