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

[Sky90]

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

Пополняя издание "Вероятностного машинного обучения. Введение", эта книга представляет читателям актуальные теории и методы машинного обучения. В ней рассматриваются глубокие порождаюшие модели, графовые модели, байесовский вывод, обучение с подкреплением и причинность. Обучение с подкреплением и глубокое обучение показаны в широком статистическом контексте, объединяясь 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.

Отдельные разделы книги написаны ведущими исследователями из Google, DeepMind, Amazon, университета Пердью, Нью-Йоркского и Вашингтонского университетов. 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 Google, занимаясь искусственным интеллектом, машинным обучением и компьютерным зрением.

**Издание:** Цветное.
**Оригинальное название:** "Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics".
**Оригинальный правообладатель:** The MIT Press.
**Автор:** Мэрфи К. П.
**Объем:** 765 стр.
**ISBN:** 978-5-93700-317-1.
**Формат:** PDF.
**Цена:** 2800 руб.

Книга обещает быть полезным ресурсом для всех, кто интересуется развитием машинного обучения и его перспективами.

Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться