Mediaspace scheduled maintenance: Aug 25, 2026 07:00 - 12:00 AM. During this time, videos will be temporarily unavailable. Check status updates.

Séance de cours

Sexing Guppy Fish: Règles d'inférence et de décision bayésiennes

Dans cours

EE-311: Apprentissage et intelligence artificielle

Ce cours présente une vue générale des techniques d'apprentissage automatique, passant en revue les algorithmes, le formalisme théorique et les protocoles expérimentaux. ...

Description

Cette séance de cours couvre le sexage des poissons guppy à l'aide de règles d'inférence et de décision bayésiennes basées sur la taille des poissons, en mettant l'accent sur le rapport de vraisemblance, les distributions antérieures et les valeurs seuils pour une prédiction précise du sexe.

Cette vidéo est disponible exclusivement sur Mediaspace pour un public restreint. Veuillez vous connecter à Mediaspace pour y accéder si vous disposez des autorisations nécessaires.

Regarder sur Mediaspace

Enseignant·e·s (2)

François Fleuret

Michael Stefan Daniel Liebling

Source officielle

Concepts associés (31)

Fonction de vraisemblance

vignette|Exemple d'une fonction de vraisemblance pour le paramètre d'une Loi de Poisson En théorie des probabilités et en statistique, la fonction de vraisemblance (ou plus simplement vraisemblance) est une fonction des paramètres d'un modèle statistique calculée à partir de données observées. Les fonctions de vraisemblance jouent un rôle clé dans l'inférence statistique fréquentiste, en particulier pour les méthodes statistiques d'estimation de paramètres.

Test du rapport de vraisemblance

En statistiques, le test du rapport de vraisemblance est un test statistique qui permet de tester un modèle paramétrique contraint contre un non contraint. Si on appelle le vecteur des paramètres estimés par la méthode du maximum de vraisemblance, on considère un test du type : contre On définit alors l'estimateur du maximum de vraisemblance et l'estimateur du maximum de vraisemblance sous .

Probabilité a priori

Dans le théorème de Bayes, la probabilité a priori (ou prior) désigne une probabilité se fondant sur des données ou connaissances antérieures à une observation. Elle s'oppose à la probabilité a posteriori (ou posterior) correspondante qui s'appuie sur les connaissances postérieures à cette observation. Le théorème de Bayes s'énonce de la manière suivante : si . désigne ici la probabilité a priori de , tandis que désigne la probabilité a posteriori, c'est-à-dire la probabilité conditionnelle de sachant .

Likelihood principle

In statistics, the likelihood principle is the proposition that, given a statistical model, all the evidence in a sample relevant to model parameters is contained in the likelihood function. A likelihood function arises from a probability density function considered as a function of its distributional parameterization argument.

Loi normale

En théorie des probabilités et en statistique, les lois normales sont parmi les lois de probabilité les plus utilisées pour modéliser des phénomènes naturels issus de plusieurs événements aléatoires. Elles sont en lien avec de nombreux objets mathématiques dont le mouvement brownien, le bruit blanc gaussien ou d'autres lois de probabilité. Elles sont également appelées lois gaussiennes, lois de Gauss ou lois de Laplace-Gauss des noms de Laplace (1749-1827) et Gauss (1777-1855), deux mathématiciens, astronomes et physiciens qui l'ont étudiée.

Afficher plus

Séances de cours associées (35)

Estimation bayésienne : Aperçu et exemples

Introduit l'estimation bayésienne, qui couvre l'inférence classique par rapport à l'inférence bayésienne, les antécédents conjugués, les méthodes MCMC et des exemples pratiques comme l'estimation de la température et la modélisation de choix.

Inférence bayésienne: Modèle Beta-Bernoulli

Explore la distribution bêta, l'inférence bayésienne et le calcul postérieur dans le modèle Beta-Bernoulli.

Statistiques bayésiennes: Tests d'hypothèses et estimation

Couvre les tests d'hypothèses, les valeurs de p, les niveaux de signification et l'estimation bayésienne.

Inférence bayésienne : décisions optimales

Explore l'inférence bayésienne pour une prise de décision optimale dans les scénarios de test d'hypothèses.

Inférence bayésienne : Avant gaussien pour la moyenne

Discute de l'inférence bayésienne pour la moyenne d'une distribution gaussienne avec variance connue, couvrant la moyenne postérieure, la variance et l'estimateur MAP.

Afficher plus

Concepts associés (31)

Fonction de vraisemblance

Test du rapport de vraisemblance