Вероятностное машинное обучение Доп темы: Основания, вывод, 2024

Основные темы:вероятность;статистика;графовые модеи;теория информации;оптимизация;алгоритмы вывода;Гауссова фильтрация и сглаживание;алгоритмы передачи сообщений;вариационный вывод;методы Монте-Карло.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.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.

Смотри также о книге.