 | Вероятностное машинное обучение. Дополнительные темы. Основания, вывод274 Б
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. 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. |
ДМК Пресс, Россия, все товары
 В 1992 году появилась на свет компания «ДМК Пресс», изначально основанная как книготорговая фирма, фокусирующаяся на предоставлении качественной литературы в области компьютерных технологий и радиотехники. С тех пор она прошла долгий путь развития, превратившись в одно из ведущих издательств с широким спектром направлений.
Одной из отличительных черт «ДМК Пресс» является постоянное стремление к инновациям и следование современным тенденциям. Это проявляется не только в разнообразии... |
%text%