Скачать [ДМК] Вероятностное машинное обучение. Дополнительные темы: предсказание, порождение, обнаружение, действие [Кэвин Мэрфи]

[Kevin]

[ДМК] **Вероятностное машинное обучение. Дополнительные темы: предсказание, порождение, обнаружение, действие** [Кэвин Мэрфи]

**Описание:**

Дополняя ранее изданную книгу «Вероятностное машинное обучение. Введение», этот классический труд знакомит читателя с деталями самых актуальных теорий и методов машинного обучения. Автор рассматривает глубокие порождающие модели, графовые модели, байесовский вывод, обучение с подкреплением и причинность. Глубокое обучение излагается в контексте статистического моделирования, а подходы к глубокому обучению унифицированы с вероятностным моделированием и выводом.

**Основные темы:**

- Предсказательные и обобщенные линейные модели.
- Глубокие и байесовские нейронные сети.
- Вариационные автокодировщики.
- Порождающие и диффузионные модели.
- Порождающие состязательные сети.
- Модели латентных факторов и пространства состояний.
- Принятие решений в условиях неопределенности.
- Обучение с подкреплением.
- Каузальность.

**Об авторе:**

Кэвин Патрик Мэрфи — профессор информатики и статистики в Университете Британской Колумбии в Ванкувере. Он работает в отделении Google в Маунтин-Вью и занимается искусственным интеллектом, машинным обучением, компьютерным зрением и пониманием текстов на естественном языке.

**Информация об издании:**

- **Издательство:** The MIT Press
- **Автор:** Мэрфи К. П.
- **Объем:** 765 страниц
- **ISBN:** 978-5-93700-317-1
- **Формат:** PDF
- **Стоимость:** 2800

Эта книга является важным источником информации для профессионалов и исследователей в области машинного обучения, представленным в контексте современных тенденций и методов работы с данными.

Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться