Кэвин Мэрфи – Вероятностное машинное обучение

Описание

Книга Кэвин Мэрфи — Вероятностное машинное обучение представляет собой фундаментальное руководство по современному подходу к машинному обучению, где вероятностные модели стоят в центре внимания. Автор подробно объясняет, как строить и использовать байесовские методы, графические модели и глубокие вероятностные сети для решения реальных задач.

Издание охватывает ключевые темы: байесовский вывод, аппроксимацию вариационным методом, марковские цепи Монте-Карло, латентные переменные, Gaussian processes, а также современные нейросетевые архитектуры с вероятностной интерпретацией. Особое внимание уделено практическим аспектам реализации и интерпретируемости моделей.

• Исследователям и студентам, изучающим машинное обучение на продвинутом уровне
• Data Scientist’ам и ML-инженерам, желающим перейти от эвристик к строгим вероятностным методам
• Специалистам, работающим с неопределённостью, байесовской оптимизацией и генеративными моделями
• Всем, кому важно понимать, почему работают современные нейросети, а не только как их запускать