Inférence bayésienne - Historique des versions

Pitpitt le 19 avril 2026 à 17:51

2026-04-19T17:51:33Z

← Version précédente		Version du 19 avril 2026 à 13:51
Ligne 26 :		Ligne 26 :

	'''bayesian reasoning'''		'''bayesian reasoning'''

			Bayesian inference or Bayesian reasoning is a method used to calculate the probabilities of various hypothetical causes based on the observation of known events.

			Bayesian reasoning increases or decreases confidence in a hypothesis as evidence accumulates in favor of it or contradicts it. Bayesian inference enables a priori information to be combined with new information in the most optimal way possible.

			Bayesian inference is mainly based on the famous Bayes’ theorem, which indicates how to update our “beliefs” every time we see new evidence. The Bayesian approach is one of the main branches of machine learning.

	==Español==		==Español==

Pitpitt : Remplacement de texte : « ==Español== » par « ==Español== Catégorie:es »

2025-09-24T00:55:39Z

Remplacement de texte : « ==Español== » par « ==Español== Catégorie:es »

← Version précédente		Version du 23 septembre 2025 à 20:55
Ligne 28 :		Ligne 28 :

	==Español==		==Español==
			[[Catégorie:es]]

	''''' inferencia bayesiana '''''		''''' inferencia bayesiana '''''

Jean-Sébastien Zavalone le 22 juillet 2025 à 13:59

2025-07-22T13:59:06Z

← Version précédente		Version du 22 juillet 2025 à 09:59
Ligne 31 :		Ligne 31 :
	''''' inferencia bayesiana '''''		''''' inferencia bayesiana '''''

	''La inferencia bayesiana es un método utilizado para calcular las probabilidades de diversas causas hipotéticas a partir de la observación de sucesos conocidos. El razonamiento bayesiano aumenta o disminuye la confianza en una hipótesis a medida que se acumulan pruebas a favor de la hipótesis o que la contradicen. La inferencia bayesiana permite combinar la información a priori con la nueva de la forma más óptima posible.		''La inferencia bayesiana es un método utilizado para calcular las probabilidades de diversas causas hipotéticas a partir de la observación de sucesos conocidos. El razonamiento bayesiano aumenta o disminuye la confianza en una hipótesis a medida que se acumulan pruebas a favor de la hipótesis o que la contradicen. La inferencia bayesiana permite combinar la información a priori con la nueva de la forma más óptima posible. ''
	''
	''La inferencia bayesiana se basa principalmente en el famoso teorema de Bayes / Laplace, que indica cómo actualizar nuestras «creencias» cada vez que vemos nuevas pruebas. El enfoque bayesiano es una de las principales ramas del aprendizaje automático.''		''La inferencia bayesiana se basa principalmente en el famoso teorema de Bayes / Laplace, que indica cómo actualizar nuestras «creencias» cada vez que vemos nuevas pruebas. El enfoque bayesiano es una de las principales ramas del aprendizaje automático.''

Jean-Sébastien Zavalone le 22 juillet 2025 à 13:58

2025-07-22T13:58:40Z

← Version précédente		Version du 22 juillet 2025 à 09:58
Ligne 26 :		Ligne 26 :

	'''bayesian reasoning'''		'''bayesian reasoning'''

			==Español==

			''''' inferencia bayesiana '''''

			''La inferencia bayesiana es un método utilizado para calcular las probabilidades de diversas causas hipotéticas a partir de la observación de sucesos conocidos. El razonamiento bayesiano aumenta o disminuye la confianza en una hipótesis a medida que se acumulan pruebas a favor de la hipótesis o que la contradicen. La inferencia bayesiana permite combinar la información a priori con la nueva de la forma más óptima posible.
			''
			''La inferencia bayesiana se basa principalmente en el famoso teorema de Bayes / Laplace, que indica cómo actualizar nuestras «creencias» cada vez que vemos nuevas pruebas. El enfoque bayesiano es una de las principales ramas del aprendizaje automático.''


	==Sources==		==Sources==

Jean-Sébastien Zavalone : Remplacement de texte : « 
{{Modèle:101}}
 » par « {{Modèle:101}} »

2025-07-21T20:35:06Z

Remplacement de texte : « </small><br> {{Modèle:101}}<br> » par « {{Modèle:101}} »

← Version précédente		Version du 21 juillet 2025 à 16:35
Ligne 30 :		Ligne 30 :
	[https://fr.wikipedia.org/wiki/Inf%C3%A9rence_bay%C3%A9sienne Source : Wikipedia IA]		[https://fr.wikipedia.org/wiki/Inf%C3%A9rence_bay%C3%A9sienne Source : Wikipedia IA]

	~~</small><br>~~ {{Modèle:101}}~~<br>~~		{{Modèle:101}}

	[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]		[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

	[[Catégorie:101]]		[[Catégorie:101]]

Brach le 21 juin 2024 à 21:19

2024-06-21T21:19:45Z

← Version précédente		Version du 21 juin 2024 à 17:19
Ligne 15 :		Ligne 15 :
	On peut dire que le raisonnement bayésien est au cœur de la démarche scientifique avec sa formulation d'hypothèses.		On peut dire que le raisonnement bayésien est au cœur de la démarche scientifique avec sa formulation d'hypothèses.

	Voir '''[[Bayésien]]'''.		Voir '''[[Bayésien]]'''

	==Français==		==Français==
Ligne 26 :		Ligne 26 :

	'''bayesian reasoning'''		'''bayesian reasoning'''


	==Sources==		==Sources==
			[https://fr.wikipedia.org/wiki/Inf%C3%A9rence_bay%C3%A9sienne Source : Wikipedia IA]
	[https://fr.wikipedia.org/wiki/Inf%C3%A9rence_bay%C3%A9sienne Source: Wikipedia IA]


	</small><br> {{Modèle:101}}<br>		</small><br> {{Modèle:101}}<br>

Brach le 21 juin 2024 à 21:18

2024-06-21T21:18:48Z

← Version précédente		Version du 21 juin 2024 à 17:18
Ligne 2 :		Ligne 2 :
	L'inférence bayésienne (ou raisonnement bayésien) est une méthode utilisée pour calculer les probabilités de diverses causes hypothétiques à partir de l'observation d’événements connus. Le raisonnement bayésien renforce ou diminue la confiance en une hypothèse à mesure que les preuves s’accumulent en faveur de l’hypothèse ou la contredisent. L'inférence bayésienne permet de combiner de l’information a priori avec de nouvelles informations de la façon la plus optimale possible.		L'inférence bayésienne (ou raisonnement bayésien) est une méthode utilisée pour calculer les probabilités de diverses causes hypothétiques à partir de l'observation d’événements connus. Le raisonnement bayésien renforce ou diminue la confiance en une hypothèse à mesure que les preuves s’accumulent en faveur de l’hypothèse ou la contredisent. L'inférence bayésienne permet de combiner de l’information a priori avec de nouvelles informations de la façon la plus optimale possible.

	L'inférence bayésienne s'appuie principalement sur le fameux [[théorème de Bayes / Laplace]] qui indique comment mettre à jour nos « croyances » chaque fois que nous voyons de nouvelles preuves. L'approche bayésienne est une des branches principales de l'[[apprentissage automatique]].		L'inférence bayésienne s'appuie principalement sur le fameux '''[[théorème de Bayes / Laplace]]''' qui indique comment mettre à jour nos « croyances » chaque fois que nous voyons de nouvelles preuves. L'approche bayésienne est une des branches principales de l''''[[apprentissage automatique]]'''.

	==Compléments==		==Compléments==
Ligne 15 :		Ligne 15 :
	On peut dire que le raisonnement bayésien est au cœur de la démarche scientifique avec sa formulation d'hypothèses.		On peut dire que le raisonnement bayésien est au cœur de la démarche scientifique avec sa formulation d'hypothèses.

	Voir '''[[~~bayésien~~]]'''.		Voir '''[[Bayésien]]'''.

	==Français==		==Français==

Pitpitt : Remplacement de texte : « ↵ » par «  ==Sources== »

2024-01-28T03:43:12Z

Remplacement de texte : « ↵<small> » par «  ==Sources== »

← Version précédente		Version du 27 janvier 2024 à 23:43
Ligne 27 :		Ligne 27 :
	'''bayesian reasoning'''		'''bayesian reasoning'''

	~~<small>~~
			==Sources==

	[https://fr.wikipedia.org/wiki/Inf%C3%A9rence_bay%C3%A9sienne Source: Wikipedia IA]		[https://fr.wikipedia.org/wiki/Inf%C3%A9rence_bay%C3%A9sienne Source: Wikipedia IA]

Pitpitt : Remplacement de texte : « 
↵

 » par « {{Modèle:101}} »

2024-01-05T18:00:24Z

Remplacement de texte : « <div style="border:2px solid #336699; background: #f6f6f6; padding: 1em; margin-bottom:1em; width: 90%;"><html><a href="https://datafranca.org/wiki/Cat%C3%A9gorie:101"><img src="https://datafranca.org/images/icone-101-mots.png" width="250"></a></html> ↵<br></div><br> » par « {{Modèle:101}} »

← Version précédente		Version du 5 janvier 2024 à 14:00
Ligne 32 :		Ligne 32 :


	</small><br> ~~<div style="border~~:~~2px solid #336699; background: #f6f6f6; padding: 1em; margin-bottom:1em; width: 90%;"><html><a href="https://datafranca.org/wiki/Cat%C3%A9gorie:101"><img src="https://datafranca.org/images/icone-~~101~~-mots.png" width="250"></a></html>~~		</small><br> {{Modèle:101}}<br>
	~~<br></div><br>~~<br>

	[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]		[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

	[[Catégorie:101]]		[[Catégorie:101]]

Pitpitt le 23 août 2022 à 20:16

2022-08-23T20:16:43Z

← Version précédente		Version du 23 août 2022 à 16:16
Ligne 1 :		Ligne 1 :
	==Définition==		==Définition==
	L'inférence bayésienne (ou raisonnement bayésien) est une méthode ~~par laquelle on calcule~~ les probabilités de diverses causes hypothétiques à partir de l'observation d’événements connus. Le raisonnement bayésien renforce ou diminue la confiance en une hypothèse à mesure que les preuves s’accumulent en faveur de l’hypothèse ou la contredisent. L'inférence bayésienne permet de combiner de l’information a priori avec de nouvelles informations de la façon la plus optimale possible.		L'inférence bayésienne (ou raisonnement bayésien) est une méthode utilisée pour calculer les probabilités de diverses causes hypothétiques à partir de l'observation d’événements connus. Le raisonnement bayésien renforce ou diminue la confiance en une hypothèse à mesure que les preuves s’accumulent en faveur de l’hypothèse ou la contredisent. L'inférence bayésienne permet de combiner de l’information a priori avec de nouvelles informations de la façon la plus optimale possible.

	L'inférence bayésienne s'appuie principalement sur le fameux [[théorème de Bayes / Laplace]] qui indique comment mettre à jour nos croyances chaque fois que nous voyons de nouvelles preuves. L'approche bayésienne est une des branches principales de l'[[apprentissage automatique]].		L'inférence bayésienne s'appuie principalement sur le fameux [[théorème de Bayes / Laplace]] qui indique comment mettre à jour nos « croyances » chaque fois que nous voyons de nouvelles preuves. L'approche bayésienne est une des branches principales de l'[[apprentissage automatique]].

	==Compléments==		==Compléments==