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Réseaux Bayésiens

Réseaux Bayésiens

Qualiopi
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Objectifs
Programme

Maîtriser les réseaux bayésiens, technique mathématique combinant et savoir d’expert, afin d'analyser des données pour en extraire des connaissances utiles à la prise de décision, contrôler ou prévoir le comportement d'un système, diagnostiquer les causes d'un phénomène, .... Les réseaux bayésiens sont utilisés dans de nombreux domaines : santé (diagnostic), industrie, informatique et réseaux (agents intelligents), marketing (data mining, gestion de la relation client), banque et finances (analyse financière), management (aide à la décision, gestion du risque), ... 

Notions basiques de calculs de probabilité

  • Probabilités totales
  • Probabilités conditionnelles
  • Indépendance en probabilité
  • Probabilités conjointes
  • Probabilités marginales
  • Distributions de probabilité

- Le théorème de Bayes

  • Principe et utilisations concrètes
  • La règle de chaînage et le théorème de bayes généralisé

- Notions simples de graphes

  • Graphes, arcs et nœuds
  • La structure d’un graphe
  • Connexions en série, divergentes, convergentes
  • D-séparation

- Les Réseaux Bayésiens multinomiaux

  • Introduction avec exemple
  • Représentation graphique
  • Représentation probabiliste
  • Estimation des tables de probabilité
  • Apprentissage de la structure du graphe
  • Utilisation d’un Réseau Bayésien discret, inférence bayésienne

- Les Réseaux Bayésiens gaussiens

  • Introduction avec exemple
  • Représentation graphique
  • Représentation probabiliste
  • Estimation des paramètres
  • Apprentissage de la structure du graphe
  • Utilisation d’un Réseau Bayésien gaussien, inférence bayésienne

- Les Réseaux Bayésiens Hybrides

  • Introduction avec exemple
  • Mélange de variables discrètes et continues
  • Discrétisation des variables continues 
Public visé

Toute personne devant aborder le domaine de la conception et de l'utilisation de systèmes experts avec pour objectif de modéliser et quantifier les relations plus ou moins complexes entre variables grâce à une analyse multidimensionnelle exploratoire et aux connaissances a priori d'expert. 

Prérequis

Pour suivre ce stage dans de bonnes conditions, il est recommandé d'avoir suivi en amont la formation Analyse des données : méthodes exploratoires (ACP, AFC, classification) ou d'avoir atteint par la pratique un niveau équivalent 

Méthodes pédagogiques

Pédagogie active mêlant exposés, exercices et applications pratiques dans le logiciel R. 

Modalités d'évaluation

Un formulaire d'auto-évaluation proposé en amont de la formation nous permettra d'évaluer votre niveau et de recueillir vos attentes. Ce même formulaire soumis en aval de la formation fournira une appréciation de votre progression.
Des exercices pratiques seront proposés à la fin de chaque séquence pédagogique pour l'évaluation des acquis.
En fin de formation, vous serez amené(e) à renseigner un questionnaire d'évaluation à chaud.
Une attestation de formation vous sera adressée à l'issue de la session.
Trois mois après votre formation, vous recevrez par email un formulaire d'évaluation à froid sur l'utilisation des acquis de la formation. 

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