Objectifs
Technique mathématique combinant techniques statistiques et savoir d’expert, les réseaux bayésiens permettent l’analyse de 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), ...
Pré-requis
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
Méthode pédagogique
Pédagogie active mêlant exposés, exercices et applications pratiques dans le logiciel R.
Programme
- Notions basiques de calculs de probabilité
- Le théorème de Bayes
- Notions simples de graphes
- Les Réseaux Bayésiens multinomiaux
- Les Réseaux Bayésiens gaussiens
- Les Réseaux Bayésiens Hybrides
- 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
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.
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.
Solutions de financement
Cette formation peut être financée :
- dans le cadre du plan de développement des compétences de votre Entreprise
- par l’OPCO (opérateur de compétences) de votre Entreprise ou le FAF (Fonds d’Assurance Formation) pour les professionnels libéraux
- par Pôle Emploi dans le cadre du dispositif de l'Aide Individuelle à la Formation (soumis à accord de votre Agence)
- à titre personnel
Accessibilité
Vous souhaitez suivre notre formation Réseaux Bayésiens et êtes en situation de handicap ? Merci de nous contacter afin que nous puissions envisager les adaptations nécessaires et vous garantir de bonnes conditions d'apprentissage