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Cette séance de cours porte sur le concept des réseaux bayésiens, en mettant l'accent sur la factorisation et les méthodes d'échantillonnage. Il explique comment échantillonner une distribution à l'aide de l'algorithme Metropolis Hastings et de l'élimination variable, et comment factoriser une distribution conjointe en interdépendance conditionnelle à l'aide de graphiques acycliques dirigés (DAG). L'instructeur discute de l'importance des voies dirigées actives et des relations d'indépendance conditionnelle dans les réseaux bayésiens.