{"product_id":"вероятностное-машинное-обучение-дополнительные-темы-предсказание-порождение-обнаружение-действие","title":"Вероятностное машинное обучение. Дополнительные темы: предсказание, порождение, обнаружение, действие","description":"Книга является вторым томом к книге \"Вероятностное машинное обучение. Дополнительные темы: основания, вывод\".Дополняя ранее изданную книгу \"Вероятностное машинное обучение. Введение\", 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:предсказательные и обобщенные линейные модели;глубокие и байесовские нейронные сети;вариационные автокодировщики;порождающие и диффузионые модели;порождающие состязательные сети;модели латентных факторов и пространства состояний;принятие решений в условиях неопределенности;обучение с подкреплением;каузальность.Отдельные части...Книга является вторым томом к книге \"Вероятностное машинное обучение. Дополнительные темы: основания, вывод\".Дополняя ранее изданную книгу \"Вероятностное машинное обучение. Введение\", 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:предсказательные и обобщенные линейные модели;глубокие и байесовские нейронные сети;вариационные автокодировщики;порождающие и диффузионые модели;порождающие состязательные сети;модели латентных факторов и пространства состояний;принятие решений в условиях неопределенности;обучение с подкреплением;каузальность.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.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e#ASTTD# Search Terms: Мэрфи К.П. , Merfi K.P. , ДМК-Пресс , DMK-Press , 9785937003171 , 978-5-93700-317-1 , 2056552","brand":"ДМК-Пресс","offers":[{"title":"Новый","offer_id":46182064423076,"sku":"PRODUCT_2056552_ID","price":133.99,"currency_code":"USD","in_stock":false}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0663\/4933\/4692\/files\/724511ac92ddba9be97eb95b086a2119.jpg?v=1728012129","url":"https:\/\/allbestus.com\/products\/%d0%b2%d0%b5%d1%80%d0%be%d1%8f%d1%82%d0%bd%d0%be%d1%81%d1%82%d0%bd%d0%be%d0%b5-%d0%bc%d0%b0%d1%88%d0%b8%d0%bd%d0%bd%d0%be%d0%b5-%d0%be%d0%b1%d1%83%d1%87%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d0%b5-%d0%b4%d0%be%d0%bf%d0%be%d0%bb%d0%bd%d0%b8%d1%82%d0%b5%d0%bb%d1%8c%d0%bd%d1%8b%d0%b5-%d1%82%d0%b5%d0%bc%d1%8b-%d0%bf%d1%80%d0%b5%d0%b4%d1%81%d0%ba%d0%b0%d0%b7%d0%b0%d0%bd%d0%b8%d0%b5-%d0%bf%d0%be%d1%80%d0%be%d0%b6%d0%b4%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d0%b5-%d0%be%d0%b1%d0%bd%d0%b0%d1%80%d1%83%d0%b6%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d0%b5-%d0%b4%d0%b5%d0%b9%d1%81%d1%82%d0%b2%d0%b8%d0%b5","provider":"Allbestus.com","version":"1.0","type":"link"}