[{"command":"insert","method":null,"selector":".course-modal-ajax-placeholder-967124","data":"\u003Cdiv class=\u0022container content-rte\u0022\u003E\n  \u003Cdiv class=\u0022row\u0022\u003E\n    \u003Cdiv class=\u0022box col-md-6 bg-primary text-white\u0022\u003E\n      \u003Ch2 class=\u0022h1 text-left\u0022\u003E  Mod\u00e8les \u00e0 variables latentes en biologie et \u00e9cologie\n\u003C\/h2\u003E\n                  \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n        \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EECTS :\n          4\n        \u003C\/div\u003E\n      \u003C\/div\u003E\n                  \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n        \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003ESemestre calendaire :\n          Semestre 2\n        \u003C\/div\u003E\n      \u003C\/div\u003E\n            \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n      \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003ED\u00e9tail du volume horaire\u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n                          \u003Cspan class=\u0022field__label h4 mt-5 \u0022\u003ECours magistraux :\u003C\/span\u003E\n                                      \u003Cspan\u003E20\u003C\/span\u003E\n                      \u003C\/div\u003E\n                                                                                        \u003C\/div\u003E\n        \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n      \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003ELangue d\u0026#039;enseignement\u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n                                      \u003Cspan\u003EFran\u00e7ais\u003C\/span\u003E\n                      \u003C\/div\u003E\n                  \u003C\/div\u003E\n        \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n      \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EEnseignement \u00e0 distance\u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n                                      \u003Cspan\u003Enon\u003C\/span\u003E\n                      \u003C\/div\u003E\n                  \u003C\/div\u003E\n      \u003C\/div\u003E\n    \u003Cdiv class=\u0022box col-md-6\u0022\u003E\n                    \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n      \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EProgramme \/ plan \/ contenus\u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n                                      \u003Cspan\u003E\u003Cp\u003ELa complexit\u00e9 de cette inf\u00e9rence peut \u00eatre appr\u00e9hend\u00e9e au travers du mod\u00e8le graphique associ\u00e9. Lorsque le mod\u00e8le graphique pr\u00e9sente une structure simple, il est possible d\u0027\u00e9tablir la distribution conditionnelle de variables cach\u00e9es de fa\u00e7on exacte. Une revue de ces cas constituera la premi\u00e8re partie du cours.\nDans les cas plus complexes, il est n\u00e9cessaire d\u0027avoir recours \u00e0 des approximations auxquelles seront consacr\u00e9es les deux parties suivantes. On pr\u00e9sentera d\u0027abord des approximations d\u00e9terministes, notamment de type variationnel, puis des m\u00e9thodes d\u0027\u00e9chantillonnages de type Monte-Carlo par cha\u00eene de Markov.\u003C\/p\u003E\u003C\/span\u003E\n                      \u003C\/div\u003E\n                  \u003C\/div\u003E\n        \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n      \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003EObjectifs d\u0026#039;apprentissage\u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n                                      \u003Cspan\u003E\u003Cp\u003ELes mod\u00e8les \u00e0 variables latentes sont tr\u00e8s pr\u00e9sents en biologie et en \u00e9cologie. On pense notamment aux mod\u00e8les mixtes permettant de prendre en compte l\u0027apparentement entre les individus dans les analyses g\u00e9n\u00e9tiques ou les mod\u00e8les de Markov cach\u00e9s qui sont utilis\u00e9s pour d\u00e9tecter des variations du nombre de copies d\u0027ADN le long du g\u00e9nome ou de comportement dans le d\u00e9placement d\u0027un animal. Le mod\u00e8le Poisson log-normal qui fournit un cadre g\u00e9n\u00e9ral pour la distribution jointe des abondances d\u0027un ensemble d\u0027esp\u00e8ces ou le mod\u00e8le \u00e0 blocs stochastiques (SBM) utilis\u00e9 pour analyser la topologie de r\u00e9seaux d\u0027interactions en font aussi partie.\nCes mod\u00e8les ont la particularit\u00e9 d\u0027inclure des variables non-observ\u00e9es (ou \u0027latentes\u0027, \u0027cach\u00e9es\u0027). Ce sont des mod\u00e8les \u00e0 donn\u00e9es incompl\u00e8tes dont l\u0027inf\u00e9rence requiert en g\u00e9n\u00e9ral d\u0027\u00e9tablir la distribution conditionnelle des variables cach\u00e9es sachant les variables observ\u00e9es.\u003C\/p\u003E\u003C\/span\u003E\n                      \u003C\/div\u003E\n                  \u003C\/div\u003E\n                                        \u003Cdiv class=\u0022field-spacing\u0022\u003E\n      \u003Cdiv class=\u0022field__label h3 dash\u0022\u003ENature de l\u0026#039;\u00e9valuation\u003C\/div\u003E\n                        \u003Cdiv class=\u0022mt-5 text-justify\u0022\u003E\n                                      \u003Cspan\u003EEvaluation Continue non Int\u00e9grale\u003C\/span\u003E\n                      \u003C\/div\u003E\n                  \u003C\/div\u003E\n      \u003C\/div\u003E\n  \u003C\/div\u003E\n\u003C\/div\u003E\n","settings":null}]