Описание [Кэвин Мэрфи] [ДМК] Вероятностное машинное обучение. Дополнительные темы (2024):
Эта книга дополняет предыдущее издание «Вероятностного машинного обучения. Введение» и представляет собой углублённое изучение актуальных теорий и методов машинного обучения, включая глубокие порождающие модели, графовые модели, байесовский вывод, обучение с подкреплением и причинность. Глубокое обучение рассматривается в контексте более широкой статистической перспективы, а подходы к глубокому обучению интегрируются с подходами к вероятностному моделированию и выводу.
Основные темы включают предсказательные и обобщённые 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 неопределённости, обучение с подкреплением и каузальность.
Отдельные главы написаны ведущими исследователями и экспертами из таких компаний, как Google, DeepMind, Amazon, Университет Пердью, Нью-Йоркский и Вашингтонский университеты, что делает эту книгу особенно важной для понимания актуальных проблем машинного обучения.
Кевин Патрик Мэрфи получил степени бакалавра, магистра технических наук, доктора и постдокторантуры в Кембриджском университете, Пенсильванском университете, Калифорнийском университете в Беркли и Массачусетском технологическом институте соответственно. В 2004 году он стал профессором информатики и статистики в Университете Британской Колумбии в Ванкувере и работает в подразделении Google в Маунтин-Вью, занимаясь искусственным интеллектом, машинным обучением, компьютерным зрением и пониманием естественного языка.
Издание: цветное
Оригинальное название: «Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics»
Оригинальный правообладатель: The MIT Press
Оригинальный правообладатель: MITP
Автор: Мэрфи К. П.
Формат: PDF.
Подробнее:
Скачать курс [Кэвин Мэрфи] [ДМК] Вероятностное машинное обучение. Дополнительные темы (2024):
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться
Последнее редактирование модератором: