📚Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics - Draft (2022)
✍️Автор: Kevin P. Murphy
📃Страниц: 1308
Продвинутая книга для исследователей и аспирантов, работающих в области машинного обучения и статистики, которые хотят узнать о глубоком обучении, байесовском выводе, генеративных моделях и принятии решений в условиях неопределенности.
Что внутри:
🔸Охватывает генерацию выходных данных высокой размерности, таких как изображения, текст и графики
🔸Обсуждаются методы получения информации о данных, основанные на моделях скрытых переменных
🔸Рассматриваются обучение и тестирование при различных распределениях
🔸Исследуется, как использовать вероятностные модели и логический вывод для причинно-следственных связей и принятия решений
Скачать книгу
✍️Автор: Kevin P. Murphy
📃Страниц: 1308
Продвинутая книга для исследователей и аспирантов, работающих в области машинного обучения и статистики, которые хотят узнать о глубоком обучении, байесовском выводе, генеративных моделях и принятии решений в условиях неопределенности.
Что внутри:
🔸Охватывает генерацию выходных данных высокой размерности, таких как изображения, текст и графики
🔸Обсуждаются методы получения информации о данных, основанные на моделях скрытых переменных
🔸Рассматриваются обучение и тестирование при различных распределениях
🔸Исследуется, как использовать вероятностные модели и логический вывод для причинно-следственных связей и принятия решений
Скачать книгу