Réseaux Bayésiens : apprentissage statistique, explicabilité et causalité (partie 1) - datacraft скачать в хорошем качестве

Réseaux Bayésiens : apprentissage statistique, explicabilité et causalité (partie 1) - datacraft

Vous pouvez retrouver toutes les ressources de cet série d'ateliers (les présentations et les notebooks) sur notre compte GitHub avec le lien suivant : https://github.com/datacraft-paris/21... --------------------------------------------------------- Pierre-Henri WUILLEMIN et Gaspard DUCAMP, du laboratoire Lip6, montrent à travers d’exemples construits sur la plateforme aGruM comment: – les réseaux bayésiens (BN) structurent l’information probabiliste sous forme d’un graphe-“boite blanche”. – les BN rendent possible le calcul de requêtes probabilistes complexes, appelé inférence bayésienne. – les BN peuvent être appris à partir d’un dataset. N'hésitez pas à visiter notre site datacraft.paris pour retrouver du contenu inédit sur des sujets divers autour de la data (Healthcare, fiabilité des algorithmes, sport), et suivez-nous sur les réseaux sociaux pour en savoir plus sur la communauté datacraft ! LinkedIn : linkedin.com/company/datacraft-paris/ Twitter : twitter.com/datacraft_paris Abonnez-vous pour ne rater aucune vidéo !