Probabilistyczne modele graficzne: Zasady i techniki

Opinie czytelników

Książka „Probabilistyczne modele graficzne” jest kompleksowym i dogłębnym źródłem informacji dla osób zainteresowanych teorią probabilistycznych modeli graficznych i sieci bayesowskich. Jest dobrze skonstruowana i oferuje dogłębną eksplorację tematu. Choć dostarcza wysokiej jakości treści i jest zalecany dla zaawansowanych uczniów, jego gadatliwość, złożoność i wyzwania związane z formatami cyfrowymi przyciągnęły mieszane recenzje.

Kompleksowe omówienie probabilistycznych modeli graficznych, dobrze skonstruowane i jasno napisane, oferuje dogłębne spostrzeżenia i powiązania z istniejącą literaturą, nadaje się do użytku referencyjnego i w klasie, zawiera pomocny kurs online i zawiera wiele przykładów.

Nie jest przyjazna dla początkujących; wymaga silnego doświadczenia w statystyce i uczeniu maszynowym, rozwlekły styl pisania, nieco zagmatwana organizacja i brak jasności w wyjaśnieniach, problemy z formatem Kindle prowadzące do słabej nawigacji i niektóre błędy typograficzne.

(na podstawie 66 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques

Zawartość książki:

Ogólne ramy konstruowania i wykorzystywania probabilistycznych modeli złożonych systemów, które umożliwiłyby komputerowi wykorzystanie dostępnych informacji do podejmowania decyzji.

Większość zadań wymaga od człowieka lub zautomatyzowanego systemu rozumowania - wyciągania wniosków na podstawie dostępnych informacji. Ramy probabilistycznych modeli graficznych, przedstawione w tej książce, zapewniają ogólne podejście do tego zadania. Podejście to opiera się na modelach, umożliwiając konstruowanie interpretowalnych modeli, a następnie manipulowanie nimi przez algorytmy wnioskowania. Modele te mogą być również uczone automatycznie na podstawie danych, co pozwala na zastosowanie tego podejścia w przypadkach, w których ręczne skonstruowanie modelu jest trudne lub nawet niemożliwe. Ponieważ niepewność jest nieuniknionym aspektem większości rzeczywistych aplikacji, książka koncentruje się na modelach probabilistycznych, które sprawiają, że niepewność jest wyraźna i zapewniają modele, które są bardziej wierne rzeczywistości.

Probabilistic Graphical Models omawia różnorodne modele, w tym sieci bayesowskie, nieukierunkowane sieci Markowa, modele dyskretne i ciągłe, a także rozszerzenia dotyczące systemów dynamicznych i danych relacyjnych. Dla każdej klasy modeli, tekst opisuje trzy fundamentalne podstawy: reprezentację, wnioskowanie i uczenie się, prezentując zarówno podstawowe koncepcje, jak i zaawansowane techniki. Wreszcie, książka rozważa wykorzystanie proponowanych ram do rozumowania przyczynowego i podejmowania decyzji w warunkach niepewności. Główny tekst w każdym rozdziale zawiera szczegółowe techniczne rozwinięcie kluczowych idei. Większość rozdziałów zawiera również ramki z dodatkowymi materiałami: ramki z umiejętnościami, które opisują techniki; ramki ze studiami przypadków, które omawiają przypadki empiryczne związane z podejściem opisanym w tekście, w tym zastosowania w wizji komputerowej, robotyce, rozumieniu języka naturalnego i biologii obliczeniowej; oraz ramki koncepcyjne, które przedstawiają istotne koncepcje zaczerpnięte z materiału w rozdziale. Instruktorzy (i czytelnicy) mogą grupować rozdziały w różnych kombinacjach, od podstawowych tematów po bardziej zaawansowane technicznie materiały, aby dostosować je do swoich konkretnych potrzeb.