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).

 

 Les publications scientifiques de l'UMR sont consultables sur ce site :
En totalité
ou
Par l'onglet recherche pour une recherche par thème ou par auteur

Mots-clés

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

Nombre de références

672

Nombre de documents

159

Types de documents

VÉRIFIER LA POLITIQUE DE SON ÉDITEUR

 
     

Consulter la politique des éditeurs également sur