Réseaux bayésiens : principes fondamentaux et applications

Cette séance de cours présente les réseaux bayésiens (BN) en tant que modèles graphiques dirigés pour représenter des distributions conjointes. Il couvre les équations de base pour les BN, la notation des plaques, les types de variables et les problèmes clés tels que les paramètres du modèle dapprentissage. La séance de cours explore également des modèles de sujets probabilistes, en se concentrant sur l'allocation de dirichlet latente (LDA) pour l'apprentissage non supervisé dans les collections de textes.