Купить книгу Вероятностные графические модели: принципы и методы (серия «Адаптивные вычисления и машинное обучение») на русском [PDF, EPUB, FB2, MOBI]

Большинство задач требуют от человека или автоматизированной системы логического мышления — принятия решений на основе имеющейся информации. Представленная в этой книге структура вероятностных графических моделей предлагает общий подход к решению этой задачи. Этот подход основан на моделях, что позволяет создавать интерпретируемые модели и затем манипулировать ими с помощью алгоритмов логического мышления. Эти модели также могут быть автоматически обучены на основе данных, что позволяет использовать этот подход в случаях, когда ручное построение модели затруднительно или даже невозможно. Поскольку неопределенность является неизбежным аспектом большинства реальных приложений, книга фокусируется на вероятностных моделях, которые делают неопределенность явной и предоставляют модели, более точно отражающие реальность.

В книге «Вероятностные графические модели» рассматривается множество моделей, включая байесовские сети, неориентированные марковские сети, дискретные и непрерывные модели, а также расширения для работы с динамическими системами и реляционными данными. Для каждого класса моделей в тексте описываются три фундаментальных краеугольных камня: представление, вывод и обучение, представлены как базовые понятия, так и продвинутые методы. Наконец, в книге рассматривается использование предложенной структуры для причинно-следственного анализа и принятия решений в условиях неопределенности. Основной текст каждой главы содержит подробное техническое изложение ключевых идей. Большинство глав также включают блоки с дополнительным материалом: блоки с описанием навыков, описывающие методы; блоки с примерами из практики, в которых обсуждаются эмпирические случаи, связанные с описанным в тексте подходом, включая приложения в компьютерном зрении, робототехнике, понимании естественного языка и вычислительной биологии; и блоки с концепциями, представляющие важные концепции, взятые из материала главы. Преподаватели (и читатели) могут группировать главы в различных комбинациях, от основных тем до более технически сложных материалов, в соответствии со своими конкретными потребностями.