[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]

Этот классический труд **"Вероятностное машинное обучение. Дополнительные темы"** дополняет ранее изданную книгу "Вероятностное машинное обучение. Введение" и знакомит читателя с самыми актуальными теориями и методами машинного обучения. В нем рассматриваются глубокие порождающие модели, графовые модели, байесовский вывод, обучение с подкреплением и причинность. Глубокое обучение рассматривается в контексте статистического анализа, а подходы к нему унифицированы с методами вероятностного моделирования и вывода.

**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.

Книга содержит главы от ведущих исследователей и специалистов в области машинного обучения из Google, DeepMind, Amazon, университета Пердью и других учреждений. Это делает книгу важным ресурсом для понимания ключевых проблем машинного обучения.

**Автор:** Кэвин Патрик Мэрфи является профессором информатики и статистики в университете Британской Колумбии и работает в отделении Google в Маунтин-Вью, занимаясь искусственным интеллектом, машинным обучением и другими технологиями.

**Информация об издании:**
- Цветное издание
- Оригинальное название: "Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics"
- Оригинальный правообладатель: The MIT Press
- Автор: Мэрфи К. П.
- Объем: 765 страниц
- ISBN: 978-5-93700-317-1
- В формате PDF

**Стоимость:** 2800 рублей

Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться