Probabilistic Graphical Models: Principii și tehnici

Recenzii ale cititorilor

Cartea „Probabilistic Graphical Models” este o resursă cuprinzătoare și aprofundată pentru cei interesați de teoria modelelor grafice probabilistice și a rețelelor bayesiene. Cartea este bine structurată și oferă o explorare aprofundată a subiectului. Deși oferă un conținut de înaltă calitate și este recomandată pentru cursanții avansați, verbozitatea, complexitatea și provocările sale în formate digitale au atras recenzii mixte.

Acoperire cuprinzătoare a modelelor grafice probabilistice, bine structurată și scrisă în mod clar, oferă perspective profunde și conexiuni la literatura existentă, potrivită pentru referință și utilizare în clasă, include un curs online de susținere și oferă multe exemple.

Nu este ușor pentru începători; necesită o pregătire solidă în domeniul statisticii și al învățării automate, stil de scriere verbose, unele organizări confuze și lipsă de claritate în explicații, probleme cu formatul Kindle care conduc la o navigare slabă și unele erori tipografice.

(pe baza a 66 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques

Conținutul cărții:

Un cadru general pentru construirea și utilizarea modelelor probabilistice ale sistemelor complexe care ar permite unui computer să utilizeze informațiile disponibile pentru a lua decizii.

Majoritatea sarcinilor necesită ca o persoană sau un sistem automat să raționeze - să ajungă la concluzii pe baza informațiilor disponibile. Cadrul modelelor grafice probabilistice, prezentat în această carte, oferă o abordare generală pentru această sarcină. Abordarea se bazează pe modele, permițând construirea de modele interpretabile și apoi manipularea lor de către algoritmi de raționament. Aceste modele pot fi, de asemenea, învățate automat din date, permițând utilizarea abordării în cazurile în care construirea manuală a unui model este dificilă sau chiar imposibilă. Deoarece incertitudinea este un aspect inevitabil al majorității aplicațiilor din lumea reală, cartea se concentrează asupra modelelor probabilistice, care fac incertitudinea explicită și oferă modele care sunt mai fidele realității.

Probabilistic Graphical Models abordează o varietate de modele, care cuprind rețele bayesiene, rețele Markov neorientate, modele discrete și continue, precum și extensii pentru a face față sistemelor dinamice și datelor relaționale. Pentru fiecare clasă de modele, textul descrie cele trei pietre de temelie fundamentale: reprezentarea, inferența și învățarea, prezentând atât concepte de bază, cât și tehnici avansate. În cele din urmă, cartea ia în considerare utilizarea cadrului propus pentru raționamentul cauzal și luarea deciziilor în condiții de incertitudine. Textul principal din fiecare capitol oferă dezvoltarea tehnică detaliată a ideilor-cheie. Majoritatea capitolelor includ, de asemenea, casete cu materiale suplimentare: casete cu abilități, care descriu tehnici; casete cu studii de caz, care discută cazuri empirice legate de abordarea descrisă în text, inclusiv aplicații în viziunea pe calculator, robotică, înțelegerea limbajului natural și biologie computațională; și casete cu concepte, care prezintă concepte semnificative extrase din materialul din capitol. Instructorii (și cititorii) pot grupa capitolele în diverse combinații, de la subiecte de bază la materiale mai avansate din punct de vedere tehnic, pentru a răspunde nevoilor lor particulare.