MIA-Paris

 

L’unité mixte INRA/AgroParisTech “Mathématiques et Informatique Appliquées” regroupe des statisticiens et des informaticiens spécialisés dans la modélisation et l’apprentissage statistique et informatique pour la biologie, l’écologie, l’environnement, l’agronomie et l’agro-alimentaire. Leurs compétences portent sur les méthodes d’inférences statistiques (modèles complexes, modèles à variables latentes, inférence bayésienne, apprentissage, sélection de modèle), et algorithmiques (généralisation, transfert de domaine, représentation des connaissances).

 

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Mots-clés

Mixture model Classification Ensemble methods Extreme precipitation Propionibacterium freudenreichii Extreme value statistics Clustering collaboratif Database Bacillus cereus Fromage Elicitation Uncertainty Segmentation Counting processes Nummelin splitting technique Random graphs Ontology evolution Bayesian modeling Variable selection Dynamic programming Validation Algorithm Bayesian framework Weak dependence Unsupervised classification GENE-EXPRESSION Food risk analysis Markov chain Statistique bayésienne Cross-validation Mixed models Em algorithm EM algorithm Bayesian model averaging Bayesian network Differential analysis Multiple testing Bootstrap Microarray Hawkes processes Food risk assessment Universal artificial intelligence Nonparametric estimation Semantic annotation Ecology Model selection Détection de ruptures Metagenomics Dietary exposure High dimension AIXI Hydrology Hill estimator Mixture models Aalen model Analyse Apprentissage Count data Aggregation Gene expression Bayesian statistics Ontology Cycle submaximum Sélection de modèles Time series Empirical Bayes Dependence Change-point detection Intelligence artificielle Conceptual graphs Density estimation Experimental design Classification non supervisée Data integration Central limit theorem Stochastic block model R package Climate change Dirichlet process mixtures BIC Abundance distribution Flexible querying Analysis Dravet syndrome Conditional simulation CRAN Intelligence Artificielle Big data Bayesian inference Clustering Informatique Avalanche predetermination Biodiversity Stochastic differential equations Diced bacon Dietary contamination Extremal index Sensitivity analysis Grande dimension
                               

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