Elementy sekwencyjnego Monte Carlo

Oryginalny tytuł:

Elements of Sequential Monte Carlo

Zawartość książki:

Kluczową strategią w uczeniu maszynowym jest podzielenie problemu na mniejsze i łatwiejsze w zarządzaniu części, a następnie rekurencyjne przetwarzanie danych lub nieznanych zmiennych. Sekwencyjne Monte Carlo (SMC) jest techniką rekurencyjnego rozwiązywania problemów związanych z wnioskowaniem statystycznym. W ciągu ostatnich 20 lat SMC zostało opracowane w celu umożliwienia wnioskowania w coraz bardziej złożonych i wymagających modelach w przetwarzaniu sygnałów i statystyce. Niniejsza monografia pokazuje, w jaki sposób ta potężna technika może być zastosowana do problemów uczenia maszynowego, takich jak programowanie probabilistyczne, wnioskowanie wariacyjne i ocena wnioskowania, by wymienić tylko kilka z nich.

Napisana w stylu samouczka Elements of Sequential Monte Carlo wprowadza podstawy SMC, omawia kwestie praktyczne i przegląda wyniki teoretyczne, zanim poprowadzi czytelnika przez szereg zaawansowanych tematów, aby dać pełny przegląd tematu i jego zastosowania do problemów uczenia maszynowego.

Monografia ta stanowi przystępne opracowanie dla badaczy tematu, który ostatnio zyskał duże zainteresowanie w społeczności uczenia maszynowego.