Kors
Администратор
- Регистрация
- 12 Дек 2014
- Сообщения
- 192.226
- Реакции
- 246.029
[ДМК] Вероятностное машинное обучение. Дополнительные темы: предсказание, порождение, обнаружение, действие [Кэвин Мэрфи]
Дополняя ранее изданную книгу «Вероятностное машинное обучение. Введение», этот классический труд знакомит читателя с деталями самых актуальных теорий и методов машинного обучения, включая глубокие порождающие модели, графовые модели, байесовский вывод, обучение с подкреплением и причинность. Глубокое обучение излагается в контексте более широкого статистического контекста, а подходы к глубокому обучению унифицированы с подходами к вероятностному моделированию и выводу.
Основные темы:
предсказательные и обобщенные линейные модели;
глубокие и байесовские нейронные сети;
вариационные автокодировщики;
порождающие и диффузионые модели;
порождающие состязательные сети;
модели латентных факторов и пространства состояний;
принятие решений в условиях неопределенности;
обучение с подкреплением;
каузальность.
Отдельные части книги написаны ведущими исследователями и специалистами в предметной области из таких компаний, как Google, DeepMind, Amazon, университет Пердью, Нью-Йоркский и Вашингтонский университеты; в частности, по этой причине книга крайне важна для понимания животрепещущих проблем машинного обучения.
Кэвин Патрик Мэрфи получил степень бакалавра в Кэмбридже, Англия, и продолжил образование в США (магистр технических наук в Пенсильванском университете, доктор в Калифорнийском университете в Беркли, постдокторантура в МТИ). В 2004 году занял должность профессора информатики и статистики в Университете Британской Колумбии в Ванкувере. Работает в отделении Google в Маунтин-Вью, где занимается искусственным интеллектом, машинным обучением, компьютерным зрением и пониманием текстов на естественном языке.
Издание: Цветное
Оригинальное название: "Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics"
Оригинальный правообладатель: The MIT Press
Оригинальный правообладатель: MITP
Автор: Мэрфи К. П.
Объем, стр: 765
ISBN: 978-5-93700-317-1
PDF от издателя
Стоимость: 2800
Дополняя ранее изданную книгу «Вероятностное машинное обучение. Введение», этот классический труд знакомит читателя с деталями самых актуальных теорий и методов машинного обучения, включая глубокие порождающие модели, графовые модели, байесовский вывод, обучение с подкреплением и причинность. Глубокое обучение излагается в контексте более широкого статистического контекста, а подходы к глубокому обучению унифицированы с подходами к вероятностному моделированию и выводу.
Основные темы:
предсказательные и обобщенные линейные модели;
глубокие и байесовские нейронные сети;
вариационные автокодировщики;
порождающие и диффузионые модели;
порождающие состязательные сети;
модели латентных факторов и пространства состояний;
принятие решений в условиях неопределенности;
обучение с подкреплением;
каузальность.
Отдельные части книги написаны ведущими исследователями и специалистами в предметной области из таких компаний, как Google, DeepMind, Amazon, университет Пердью, Нью-Йоркский и Вашингтонский университеты; в частности, по этой причине книга крайне важна для понимания животрепещущих проблем машинного обучения.
Кэвин Патрик Мэрфи получил степень бакалавра в Кэмбридже, Англия, и продолжил образование в США (магистр технических наук в Пенсильванском университете, доктор в Калифорнийском университете в Беркли, постдокторантура в МТИ). В 2004 году занял должность профессора информатики и статистики в Университете Британской Колумбии в Ванкувере. Работает в отделении Google в Маунтин-Вью, где занимается искусственным интеллектом, машинным обучением, компьютерным зрением и пониманием текстов на естественном языке.
Издание: Цветное
Оригинальное название: "Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics"
Оригинальный правообладатель: The MIT Press
Оригинальный правообладатель: MITP
Автор: Мэрфи К. П.
Объем, стр: 765
ISBN: 978-5-93700-317-1
PDF от издателя
Стоимость: 2800
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Сборник по пунктуации. Задания 16-21 ЕГЭ [Могу писать] [Карине Елизарова]
- Бум на СДВГ (онлайн-конференция) [PRO трек] [Сад] [Женя Янке, Михаил Пошибайлов]
- Когнитивно-поведенческая терапия: мастерство и эффективность. Модуль 9 [Тариф Слушатель] [Юлия Горячева, Кьяра Бальони, Колин Эспи]
- [Вязание] Стильный пуловер с горловиной-хенли Nigrum Shirt Placket, вязаный спицами сверху [Вяжи.ру] [Rikke Bangsgaard]
- [ИИ] Чат-бот с искусственным интеллектом ChatGPT [Pro №1, на 1 месяц до 10 человек] [chatgpt.com]
- Как получать оргазм [TutorPlace] [Алина Мурзагалиева]