Вероятностное машинное обучение. Дополнительные темы. Основания, вывод

О книге

Книга является первым томом к книге "Вероятностное машинное обучение. Дополнительные темы: предсказание, порождение, обнаружение, действие". 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. 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.