Réseaux bayésiens et méthodes ensemblistes

Application à l'étude différentielle de réseaux de régulation génétique

Hoai-Tuong Nguyen - Collection Omn.univ.europ.

148 pages, parution le 18/10/2012

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Résumé

Les réseaux Bayésiens (RB) font partie des méthodes d'apprentissage automatique les plus puissantes permettant de modéliser graphiquement et de manière probabiliste différentes types de systèmes complexes. Un des problèmes communs dans l'apprentissage de la structure des RB est des données de petites tailles. Les méthodes d'apprentissage ensemblistes (eg. le bootstrap ou les algorithmes génétiques...) sont des méthodes souvent utilisées pour traiter le problème de la pauvreté de données. Toutefois, les méthodes existantes ne permettent pas de comparer deux ensembles de modèles. Nous proposons une nouvelle méthode basée sur le graphe quasi-essentiel (QEG: Quasi Essential Graph) et l'utilisation d'un test multiple afin de comparer deux ensembles de RB. Le QEG permet de résumer et de visualiser graphiquement un ensemble de RB. Le test multiple permet de vérifier si les différences sont statistiquement significatives et de positionner ces différences. L'application sur des données synthétiques et expérimentales a démontré les différents intérêts de la méthode proposée dans la reconstruction des réseaux de régulation génétique et perspectivement dans d'autres applications.

Caractéristiques techniques

	PAPIER
Éditeur(s)	Editions universitaires européennes
Auteur(s)	Hoai-Tuong Nguyen
Collection	Omn.univ.europ.
Parution	18/10/2012
Nb. de pages	148
Format	15 x 22
Couverture	Broché
Poids	228g
EAN13	9786131593444