Réseaux de neurones

Méthodologie et applications

Gérard Dreyfus, Jean-Marc Martinez, Manuel Samuelides, Mirta B. Gordon, Fouad Badran, Sylvie Thiria, Laurent Hérault- Réseaux de neurones

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Collection  Algorithmes
23 janvier 2002

Découvrez la deuxième édition des :

Réseaux de neurones

Les réseaux de neurones constituent une technique de traitement de données bien comprise et maîtrisée, désormais indispensable dans la boîte à outils de tout ingénieur soucieux d'extraire le maximum d'informations pertinentes des données dont il dispose : effectuer des prévisions, de la fouille de données, élaborer des modèles, reconnaître des formes ou des signaux, etc.

Joignant fondements théoriques et applications pratiques dans un langage accessible, cet ouvrage a pour but de permettre aux décideurs, aux ingénieurs et aux chercheurs de bénéficier de méthodologies claires pour mettre en oeuvre avec profit les réseaux de neurones dans des applications industrielles, financières ou bancaires, dont de nombreux exemples sont présentés.

Le lecteur désireux d'acquérir des bases solides trouvera, pour chaque chapitre, des compléments théoriques qui lui permettront d'approfondir les concepts, et des compléments algorithmiques destinés à en faciliter l'implantation informatique.

À qui s'adresse ce livre ?
- Aux ingénieurs, informaticiens, industriels et décideurs ayant à résoudre des problèmes de modélisation, de reconnaissance, de prévision, de commande, etc.
- Aux étudiants et élèves-ingénieurs des disciplines scientifiques et économiques.
- Aux enseignants de ces disciplines à la recherche d'un ouvrage complet et d'études de cas sur les réseaux de neurones.

Sommaire

  • Panorama des réseaux de neurones et de leurs applications.

    Exemples d'applications :

  • reconnaissance de formes, fouille de données, prévision, prédiction de propriétés chimiques et physiques, modélisation et commande de procédés industriels, robotique

    Méthodologie de conception de modèles

  • notions de statistiques
  • Modélisation statique et dynamique
  • Modélisation semi-physique

    Bootstrap et rééchantillonnage

    Simulation et commande de processus

  • réseaux classifieurs
  • Machines à vecteurs supports

    Analyse et visualisation de données

  • cartes de Kohonen

    Optimisation combinatoire et recherche opérationnelle

  • Compléments théoriques et algorithmiques
  • Bibliographie commentée.
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