
Dr. Dre
Модератор
- Регистрация
- 02.10.20
- Сообщения
- 68,929
- Реакции
- 147,027
- #1
Голосов: 0
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:
- вероятность;
- статистика;
- графовые модеи;
- теория информации;
- оптимизация;
- алгоритмы вывода;
- Гауссова фильтрация и сглаживание;
- алгоритмы передачи сообщений;
- вариационный вывод;
- методы Монте-Карло.
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.
Издание: Цветное
Оригинальное название: "Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics"
Формат: PDF от издателя.
Курс ведет: Кэвин Мэрфи
О курсе от автора:
Скачать материалы курса:
Материал может быть удалён по требованию правообладателя
Похожие темы
- [Udemy] [ИИ] Создание приложения для распознавания объектов с помощью Python и Angular (2024)
- [deworker.pro] Стрим про безопасность web-приложений (2024)
- [Дмитрий Лаврик] Nuxt - интенсивный базовый курс (2024)
- [HTML Academy] JavaScript. Архитектура клиентских приложений (2023)
- [Влад Тен] [boosty] Алгоритмы с нуля (релиз 10 сентября 2024 года)
- [Infostart] Конструктор API для обмена базы 1С 8.3 с другими системами по протоколу http в формате JSON (2024)
- [Stepik] Машинное обучение - Модуль 1 (Анализ данных) (2024)
- [Stepik] AI-программирование. Экспресс-курс (2024)
- [Alex Erofeev] [Stepik] JavaScript: самый быстрый курс (2024)
- [Валерий Манохин, Артем Груздев] [ДМК] Конформное прогнозирование в Python (2024)