Ressources
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Tutoriels
- Présentation générale de BayesiaLab
- Introduction aux réseaux Bayésiens
- Outils d'analyse
- Apprentissage des réseaux bayésiens
- Aide à la décision
- Réseaux bayésiens dynamiques et apprentissage de politiques d'actions
- Modalités filtrées
- Equations structurelles probabilistes
- Environnement de recueil d'expertise de BayesiaLab
- Probabilistic Latent Factor Induction
- Célèbres paradoxes et raisonnements fallacieux revisités avec les réseaux Bayésiens
- Inférence Causale et Effets Directs
- Imputation des valeurs manquantes
- BEKEE, Bayesia Expert Knowledge Elicitation Environment
- Analyse de facteurs et optimisation de produit
- Apprentissage supervisé et non supervisé avec BayesiaLab
- Modélisation du choix d'un véhicule et estimation de parts de marché
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Manuel utilisateur de BayesiaLab
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Spécifications Techniques de BayesiaLab
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Etudes de cas
- Microarray analysis
- Breast Cancer Diagnostics
- Optimisation de la production par analyse du rex
- Coupe du monde de football 2010
- Questionnaires de satisfaction
- Mise en oeuvre d'un score bayésien
- Analyse des intubations difficiles
- Analyse trajectoires de santé
- Analyse du transcriptome
- Caractérisation de clients
- Systèmes dynamiques
- Analyse du risque et politique de sécurité
- Text mining : identification de noms de sociétés
- Segmentation des consommateurs
- Identification de leviers d'appréciation de parfums
- Détection de salmonelles
- Modélisation des préférences des consommateurs
- Analyse politique
- Analyse sensorielle de parfums
- Analyse de la satisfaction du personnel
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Analyse de biopuces avec des réseaux Bayésiens
Dans cette étude, nous abordons le domaine de la classification du cancer au moyen de l'analyse de bio-puces. L’analyse des puces à ADN est une technique de profilage de l’expression génique d'échantillons de cellules. Les profils d'expression indiquent quels gènes sont actuellement actifs parmi des milliers de gènes.
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