Apprentissage collaboratif et réseaux d'investisseurs en capital-risque

Apprentissage de structure des réseaux bayésiens et données incomplètes

Résumé. Le formalisme des modèles graphiques connait actuellement un essor dans les domaines du machine learning. En particulier, les réseaux bayésiens sont capables d’effectuer des raisonnements probabilistes à partir de données incomplètes alors que peu de méthodes sont actuellement capables d’utiliser les bases d’exemples incomplètes pour leur apprentissage. En s’inpirant du principe de ams-...

Réseaux bayésiens : Apprentissage et diagnostic de systemes complexes

HAL is a multi-disciplinary open access archive for the deposit and dissemination of scientific research documents, whether they are published or not. The documents may come from teaching and research institutions in France or abroad, or from public or private research centers. L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau...

Perspectives en matrices aléatoires et grands réseaux

RÉSUMÉ. Dans cet article, de nouvelles perspectives de recherche en matrices aléatoires appliquées à la théorie des graphes sont introduites. Nous nous attachons en particulier à l’analyse spectrale des matrices d’adjacence et laplaciennes de graphes de grandes dimensions pour la détection de communautés dans les réseaux, des matrices aléatoires à noyaux pour la classification non supervisée en...

Chronique : Réseaux de Petri et modélisation en biologie moléculaire

Réseaux Bayésiens et quelques applications en traitement d'images

Bayesian networks are currently one of the most interesting techniques of artificial intelligence. They combine the readability of a knowledge representation by an intuitive causal graph and the effectiveness of a data representation that takes into account the uncertainty in reasoning. They are used in various applications. This paper presents some ideas on the concept of Bayesian networks. We...