Вероятностное машинное обучение. Введение
Обзор
Этот труд представляет собой современное введение в машинное обучение и глубокое обучение, объединенное вероятностным моделированием и байесовской теорией. Книга охватывает математические основы, обучение с учителем (включая нейронные сети) и продвинутые темы, такие как перенос обучения и обучение без учителя.
Кому подойдёт
- Студенты, исследователи и специалисты в области машинного обучения.
- Разработчики и инженеры, интересующиеся вероятностным моделированием.
- Все, кто стремится к глубокому пониманию современных ML-подходов.
Ключевые особенности
- Автор: Кевин П. Мэрфи
- Год издания: 2022
- Страниц: 990
- Тип обложки: Твердая
- Возрастное ограничение: 16+
<hr>
Probabilistic Machine Learning. An Introduction
Overview
This comprehensive work provides a modern introduction to machine learning and deep learning, unified by probabilistic modeling and Bayesian theory. It covers essential mathematical foundations, supervised learning (including neural networks), and advanced topics like transfer and unsupervised learning.
Who it's for
- Students, researchers, and specialists in machine learning.
- Developers and engineers interested in probabilistic modeling.
- Anyone seeking a deep understanding of modern ML approaches.
Key features
- Author: Kevin P. Murphy
- Publication Year: 2022
- Pages: 990
- Cover Type: Hardcover
- Age Restriction: 16+