Opinie czytelników
Podsumowanie:Książka ta jest chwalona jako klasyk w dziedzinie sztucznej inteligencji, w szczególności za traktowanie sieci bayesowskich i rozumowania probabilistycznego. Wiele recenzji podkreśla jej kompleksowy charakter, dostępność dla początkujących i znaczenie dla rozwoju sztucznej inteligencji. Istnieją jednak poważne skargi dotyczące formatowania i błędów w wersji Kindle, które wpływają na jej użyteczność, zwłaszcza w renderowaniu formuł matematycznych.
Zalety:Klasyczna i przełomowa praca w dziedzinie sztucznej inteligencji i sieci bayesowskich.
Wady:Dobrze napisana i przystępna dla początkujących, a jednocześnie wystarczająco obszerna dla zaawansowanych czytelników.
(na podstawie 14 opinii czytelników)
Oryginalny tytuł:
Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of Plausible Inference
Zawartość książki:
Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems jest kompletnym i przystępnym opisem podstaw teoretycznych i metod obliczeniowych, które leżą u podstaw wiarygodnego rozumowania w warunkach niepewności. Autor zapewnia spójne wyjaśnienie prawdopodobieństwa jako języka rozumowania z częściowym przekonaniem i oferuje ujednolicającą perspektywę na inne podejścia sztucznej inteligencji do niepewności, takie jak formalizm Dempstera-Shafera, systemy utrzymywania prawdy i logika niemonotoniczna.
Autor rozróżnia syntaktyczne i semantyczne podejścia do niepewności - i oferuje techniki oparte na sieciach przekonań, które zapewniają mechanizm umożliwiający działanie systemów opartych na semantyce. W szczególności, techniki propagacji sieciowej służą jako mechanizm łączący teoretyczną spójność teorii prawdopodobieństwa z nowoczesnymi wymaganiami technologii systemów rozumowania: modułowymi deklaratywnymi danymi wejściowymi, koncepcyjnie znaczącymi wnioskami i równoległymi obliczeniami rozproszonymi. Obszary zastosowań obejmują diagnostykę, prognozowanie, interpretację obrazów, fuzję wielu czujników, systemy wspomagania decyzji, rozpoznawanie planów, planowanie, rozpoznawanie mowy - w skrócie, prawie każde zadanie wymagające wyciągnięcia wniosków z niepewnych wskazówek i niekompletnych informacji.
Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems będzie szczególnie interesująca dla naukowców i badaczy zajmujących się sztuczną inteligencją, teorią decyzji, statystyką, logiką, filozofią, psychologią poznawczą i naukami o zarządzaniu. Specjaliści zajmujący się systemami opartymi na wiedzy, badaniami operacyjnymi, inżynierią i statystyką znajdą w niej narzędzia teoretyczne i obliczeniowe o natychmiastowym praktycznym zastosowaniu. Książka może być również wykorzystywana jako doskonały tekst na kursach podyplomowych z zakresu sztucznej inteligencji, badań operacyjnych lub prawdopodobieństwa stosowanego.
