Le Bon LMM

Carnet de code et de réflexions autour de l’IA générative à la française

CodeCorpusContributionsConversationsLexiqueFaqRecherche

Communauté

Pour échanger, demandez l’accès au :

Infolettre

Nous avons le projet d’une infolettre, seriez-vous intéressé ?

Misc

TwitterLinkedIn

Contact

Mentions légales

Réseaux Bayésiens

Les réseaux bayésiens sont des modèles basés sur un graphe appelé réseau de Bayes, également connu sous le nom de modèle Bayesien, réseau de croyance et réseau de décision. Ils représentent un ensemble de variables et de leurs dépendances.

Pourquoi est-ce important ?

Les réseaux bayésiens sont importants car ils permettent de modéliser les relations probabilistes entre différentes variables. Ces modèles sont utilisés pour représenter les connaissances incertaines et les dépendances entre les variables dans de nombreux domaines tels que l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, la médecine, la finance, etc. Les réseaux bayésiens permettent d'effectuer des inférences probabilistes, c'est-à-dire de calculer la probabilité d'une variable donnée en fonction des valeurs des autres variables du modèle. Ils sont également utiles pour la prise de décision, la planification, la détection d'anomalies, la prédiction et la modélisation de processus complexes.

Comment est-ce utilisé en 2023 ?

En 2023, les réseaux bayésiens sont largement utilisés dans divers domaines où il est nécessaire de modéliser des connaissances probabilistes et d'effectuer des inférences. Ils sont utilisés pour résoudre des problèmes complexes tels que le diagnostic médical, la détection de fraudes, la prédiction de comportements d'utilisateurs, la recommandation de produits, l'analyse de risques, etc. Les chercheurs et les praticiens utilisent des méthodes d'apprentissage automatique et de statistiques pour apprendre la structure et les paramètres des réseaux bayésiens à partir de données. Les réseaux bayésiens continuent d'être une approche puissante pour modéliser et raisonner sur l'incertitude et les dépendances entre les variables.

abcdefghijklmnopqrstuvwxyz
Pour optimiser votre expérience, nous collectons des données de navigation en utilisant les cookies (lire les mentions légales).
Êtes-vous d'accord ?
/