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Séance de cours

Réseaux bayésiens : principes fondamentaux et applications

Dans cours

DH-500: Computational Social Media

The course integrates concepts from media studies, machine learning, multimedia, and network science to characterize social practices and analyze content in platforms like Twitter/X, Instagram, YouTube, and TikTok. Students will learn computational methods ...

Description

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.

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Enseignant·e

Daniel Gatica-Perez

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Concepts associés (27)

Topic model

vignette|Visualisation du résumé d'un article scientifique traité par topic model. L'intensité de la couleur varie selon la probabilité d'appartenir au topic en question. En apprentissage automatique et en traitement automatique du langage naturel, un topic model (modèle thématique ou « modèle de sujet ») est un modèle probabiliste permettant de déterminer des sujets ou thèmes abstraits dans un document. Analyse sémantique latente (LSA) Allocation de Dirichlet latente (LDA) Analyse sémantique latente probab

Allocation de Dirichlet latente

Dans le domaine du traitement automatique des langues, l’allocation de Dirichlet latente (de l’anglais Latent Dirichlet Allocation) ou LDA est un modèle génératif probabiliste permettant d’expliquer des ensembles d’observations, par le moyen de groupes non observés, eux-mêmes définis par des similarités de données. Par exemple, si les observations () sont les mots collectés dans un ensemble de documents textuels (), le modèle LDA suppose que chaque document () est un mélange () d’un petit nombre de sujets ou thèmes ( topics), et que la génération de chaque occurrence d’un mot () est attribuable (probabilité) à l’un des thèmes () du document.

Analyse sémantique latente probabiliste

L’analyse sémantique latente probabiliste (de l'anglais, Probabilistic latent semantic analysis : PLSA), aussi appelée indexation sémantique latente probabiliste (PLSI), est une méthode de traitement automatique des langues inspirée de l'analyse sémantique latente. Elle améliore cette dernière en incluant un modèle statistique particulier. La PLSA possède des applications dans le filtrage et la recherche d'information, le traitement des langues naturelles, l'apprentissage automatique et les domaines associés.

Dirichlet-multinomial distribution

In probability theory and statistics, the Dirichlet-multinomial distribution is a family of discrete multivariate probability distributions on a finite support of non-negative integers. It is also called the Dirichlet compound multinomial distribution (DCM) or multivariate Pólya distribution (after George Pólya). It is a compound probability distribution, where a probability vector p is drawn from a Dirichlet distribution with parameter vector , and an observation drawn from a multinomial distribution with probability vector p and number of trials n.

Ratio distribution

A ratio distribution (also known as a quotient distribution) is a probability distribution constructed as the distribution of the ratio of random variables having two other known distributions. Given two (usually independent) random variables X and Y, the distribution of the random variable Z that is formed as the ratio Z = X/Y is a ratio distribution. An example is the Cauchy distribution (also called the normal ratio distribution), which comes about as the ratio of two normally distributed variables with zero mean.

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Séances de cours associées (30)

Copulas : Modélisation de la dépendance

Couvre les copules, le théorème de Sklar, les types de copules et la simulation des copules pour la gestion des risques.

Probabilité et statistiques

Couvre les probabilités, les statistiques, l'indépendance, la covariance, la corrélation et les variables aléatoires.

Copulas et dépendance à la queue

Explore les copules, les corrélations de classement et les mesures de dépendance à la queue dans la gestion des risques.

Variables aléatoires continues

Explore les variables aléatoires continues, les fonctions de densité, les variables articulaires, l'indépendance et les densités conditionnelles.

Inférence variable et réseaux neuraux

Couvre l'inférence variationnelle et les réseaux neuronaux pour les tâches de classification.

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Concepts associés (27)

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