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

[Kors]

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

**Описание книги:**
Дополнение к книге "Вероятностное машинное обучение. Введение", этот труд представляет собой обзор актуальных теорий и методов машинного обучения, включая глубокое обучение, графовые модели, байесовский вывод, обучение с подкреплением и причинность. Глубокое обучение рассматривается в статистическом контексте, а подходы к нему унифицированы с вероятностным моделированием и выводом.

**Основные темы включают:**
- предсказательные и обобщенные линейные модели;
- глубокие и байесовские нейронные сети;
- вариационные автокодировщики;
- порождающие и диффузионные модели;
- порождение состязательных сетей;
- модели латентных факторов и пространства состояний;
- принятие решений в условиях неопределенности;
- обучение с подкреплением;
- каузальность.

**Автор:**
Кэвин Патрик Мэрфи — профессор информатики и статистики в Университете Британской Колумбии и специалист по искусственному интеллекту и машинному обучению в Google.

Издание: Цветное
Оригинальное название: "Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics"
Оригинальный правообладатель: The MIT Press
ISBN: 978-5-93700-317-1
Объем: 765 страниц
Формат: PDF
Стоимость: 2800 руб.

Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться