Precio: 160,22€ - 114,52€
(as of May 16, 2025 16:45:09 UTC – Detalles)
Libro avanzado para investigadores y estudiantes de posgrado en aprendizaje automático y estadísticas que desean aprender sobre aprendizaje profundo, inferencia bayesiana, modelos generativos y toma de decisiones bajo incertidumbre.
Una contraparte avanzada de Machine Learning Probabilístico: Una introducción, este libro de nivel superior brinda a investigadores y estudiantes de posgrado una cobertura detallada de temas de vanguardia en aprendizaje automático, incluyendo modelado generativo profundo, modelos gráficos, inferencia bayesiana, aprendizaje por refuerzo y causalidad. Este volumen sitúa el aprendizaje profundo en un contexto estadístico más amplio y unifica enfoques basados en aprendizaje profundo con aquellos basados en modelado e inferencia probabilística. Con contribuciones de científicos de primer nivel y expertos en el campo de lugares como Google, DeepMind, Amazon, la Universidad de Purdue, NYU y la Universidad de Washington, este libro riguroso es esencial para comprender los temas vitales en aprendizaje automático.
Cubre la generación de salidas de alta dimensión, como imágenes, texto y gráficos. Discute métodos para descubrir ideas sobre datos, basados en modelos de variables latentes. Considera la formación y prueba bajo diferentes distribuciones. Se explora cómo utilizar modelos probabilísticos e inferencia para la inferencia causal y la toma de decisiones. Incluye un acompañamiento en línea de código Python.
Editorial: The MIT Press (15 de agosto de 2023)
Idioma: Inglés
Tapa dura: 1360 páginas
ISBN-10: 0262048434
ISBN-13: 978-0262048439
Peso del producto: 2,26 kg
Dimensiones: 21.29 x 5.54 x 23.65 cm
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