- Регистрация
- 1 Дек 2015
- Сообщения
- 145.964
- Реакции
- 777.031
[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:
- [ИИ] Чат-бот с искусственным интеллектом ChatGPT [openai.com] Team №9 на 1 месяц по 10 человек
- Время праздновать! Книга-лекарство от обесценивания, суеты и дня сурка [Анна Черных]
- Дайте денег, работу не предлагать. Книга-практикум по решению психологических проблем с финансами [Марина Гогуева]
- Все под контролем! Как быть усидчивым, внимательным и спокойным, даже если у тебя СДВГ [Лоуренс Шапиро]
- Мозг: еда и новизна. Почему нас тянет к новому и вкусному [Вячеслав Дубынин]
- Как приручить тревогу. Шаг за шагом к внутреннему спокойствию. Дневник ежедневных побед [Татьяна Орешина]