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

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

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