Описание
Вероятностное машинное обучение: Введение предлагает детальное и актуальное введение в машинное обучение, включая глубокое обучение, через объединяющую призму вероятностного моделирования и байесовской теории принятия решений. Книга охватывает необходимую математическую базу, включая линейную алгебру и оптимизацию, и исследует основные методы контролируемого обучения, такие как линейная и логистическая регрессия, а также глубокие нейронные сети. Более продвинутые темы, включая трансферное обучение и неконтролируемое обучение, также обсуждаются.
Упражнения в конце глав позволяют студентам применять полученные знания, укрепляя их понимание материала. Приложение предоставляет всесторонний обзор обозначений, используемых в тексте. Эта книга не просто обновление предыдущей работы автора, Машинное обучение: Вероятностная перспектива, а совершенно новый текст, который отражает значительные достижения в области с 2012 года, особенно в области глубокого обучения.
Вместе с книгой предоставляется онлайн-код на Python, который использует библиотеки, такие как scikit-learn, JAX, PyTorch и TensorFlow. Этот код позволяет читателям воспроизводить почти все фигуры, представленные в книге, и его можно выполнять в веб-браузере с использованием облачных блокнотов. Этот практический ресурс дополняет теоретические темы, обсуждаемые в книге, что делает его незаменимым инструментом для обучающихся.
Автором книги является Кевин П. Мерфи, научный сотрудник Google, и она предназначена для студентов и профессионалов, интересующихся искусственным интеллектом и машинным обучением. Она служит вводным текстом, за которым последует продолжение, охватывающее более продвинутые темы, сохраняя тот же вероятностный подход.
О книге
Автор: Кевин П. Мерфи
Год публикации: 2022
Страницы: 864
Доступные форматы: Твердый переплет, электронная книга
Издатель: MIT Press
ISBN: 9780262046824
ISBN электронной книги: 9780262369305
Серия: Адаптивные вычисления и машинное обучение
Для кого эта книга
- Изучение машинного обучения
- Приложения глубокого обучения
- Вероятностное моделирование
- Образовательный ресурс
- Практическое программирование
