книги Компьютеры и Интернет Программирование Искусственный интеллект и экспертные системы

Заглянуть

Кевин П. Мэрфи

Вероятностное машинное обучение. Дополнительные темы: предсказание, порождение, обнаружение, действие

Первый том

Код 5520543

ISBN: 978-5-93700-317-1
766 страниц

июль 2024
ДМК
1321 г

Бумажная книга

70.2 USD

Добавить в корзину

Наличие на складе

Склад в Москве

Ожидаемое поступление (если вы сделаете заказ прямо сейчас): 04.10.2024; планируемая отправка: 05.10.2024

Склад в С.-Петербурге

Ожидаемое поступление (если вы сделаете заказ прямо сейчас): 07.10.2024; планируемая отправка: 08.10.2024

Аннотация к книге "Вероятностное машинное обучение. Дополнительные темы: предсказание, порождение, обнаружение, действие"

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:

вероятность;
статистика;...

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:

вероятность;
статистика;
графовые модеи;
теория информации;
оптимизация;
алгоритмы вывода;
Гауссова фильтрация и сглаживание;
алгоритмы передачи сообщений;
вариационный вывод;
методы Монте-Карло.

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.

Оставить замечание о найденной опечатке Версия для печати

Оставить комментарий

Текст комментария

Оцените книгу:

Издательство:	ДМК
Дата выхода:	июль 2024
ISBN:	978-5-93700-317-1
Объём:	766 страниц
Масса:	1321 г
Размеры(высота, ширина), см:	24 x 17
Обложка:	твёрдая
Бумага:	офсетная
Иллюстрированное издание	+
Цветные иллюстрации	+
Переводное издание:	Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics
Язык оригинала:	английский

Книга находится в категориях

Новинки компьютерной литературы 2024 рекомендуем

Вместе с этой книгой покупают

Япония

Япония бумажная книга

Норберт Хормут

Нет в продаже

Радиант. Новые приключения Сварога

Радиант. Новые приключения Сварога бумажная книга

Александр Бушков

Нет в продаже

Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов

Машинное обучение с использованием Python.... бумажная книга

Крис Элбон

22.9 USD

В корзину

На солнце или в тени

На солнце или в тени бумажная книга

Линкольн Чайлд

Нет в продаже

Веном. Полное собрание

Веном. Полное собрание бумажная книга

Дэниел Уэй

Нет в продаже

Криштиану Роналду

Криштиану Роналду бумажная книга

Родригу Карлуш Феррас

Нет в продаже

Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов

Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов

бумажная книга

Крис Элбон Кайл Галлатин

Книга содержит около 200 задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка текстовых или числовых данных, отбор модели и многие другие. Рассмотрена работа с языком Python, библиотеками pandas и scikit-learn. Коды примеров можно вставлять, объединять и адаптировать, создавая собственное приложение. Приведены рецепты решений с использованием: векторов, матриц и массивов; данных из CSV, JSON, SQL, баз данных, облачных...

Издательство: BHV-СПб
Дата выхода: июль 2024

22.9 USD

В корзину

Просмотренные товары

Машина различий

Машина различий бумажная книга

Нет в продаже