Programare probabilistică practică

Recenzii ale cititorilor

Cartea „Practical Probabilistic Programming” de Avi Pfeffer prezintă limbajul de programare Figaro, concentrându-se pe programarea probabilistică și aplicațiile acesteia. Deși are un conținut valoros cu privire la modelele probabilistice, alegerea Figaro ca limbaj și structura cărții au primit recenzii mixte.

⬤ O bună introducere în programarea probabilistică și raționamentul bayesian.
⬤ Abstracții de nivel înalt pentru înțelegerea teoriei probabilităților.
⬤ Exerciții și seturi de probleme utile.
⬤ Abordează concepte și structuri probabilistice avansate.
⬤ Include un ghid de instalare Linux pentru Figaro.

⬤ Figaro ca limbaj de programare este considerat obscur și nu este utilizat în mod obișnuit în industrie.
⬤ Cartea este densă, greu de citit și presupune un nivel ridicat de cunoștințe anterioare.
⬤ Lipsa unei structuri și organizări clare, ceea ce o face dificil de urmărit.
⬤ Exemplele de cod nu sunt accesibile pentru toți cititorii.
⬤ Unii cititori s-au luptat cu instalarea Figaro, limitând utilitatea.

(pe baza a 11 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Practical Probabilistic Programming

Conținutul cărții:

Rezumat

Practical Probabilistic Programming introduce programatorul profesionist în programarea probabilistică. În ea, veți învăța cum să utilizați paradigma PP pentru a modela domenii de aplicații și apoi să exprimați aceste modele probabilistice în cod. Deși PP poate părea abstractă, în această carte veți lucra imediat la exemple practice, cum ar fi utilizarea limbajului Figaro pentru a construi un filtru de spam și aplicarea rețelelor Bayesiene și Markov, pentru a diagnostica problemele de date ale sistemelor informatice și a recupera imagini digitale.

Achiziționarea cărții tipărite include o carte electronică gratuită în format PDF, Kindle și ePub de la Manning Publications.

Despre tehnologie

Datele pe care le acumulați despre clienții, produsele și utilizatorii site-ului dvs. web vă pot ajuta nu numai să vă interpretați trecutul, ci și să vă preziceți viitorul Programarea probabilistică utilizează codul pentru a extrage deducții probabilistice din date. Prin aplicarea unor algoritmi specializați, programele dvs. atribuie grade de probabilitate concluziilor. Acest lucru înseamnă că puteți prevedea evenimente viitoare, cum ar fi tendințele vânzărilor, defecțiunile sistemelor informatice, rezultatele experimentelor și multe alte preocupări critice.

Despre carte

Programarea probabilistică practică introduce programatorul profesionist în programarea probabilistică. În această carte, veți lucra imediat la exemple practice precum construirea unui filtru de spam, diagnosticarea problemelor de date ale sistemului informatic și recuperarea imaginilor digitale. Veți descoperi inferența probabilistică, în care algoritmii ajută la realizarea de predicții extinse cu privire la aspecte precum utilizarea rețelelor sociale. Pe parcurs, veți învăța să utilizați programarea în stil funcțional pentru analiza textului, modele orientate pe obiecte pentru a prezice fenomene sociale precum răspândirea tweet-urilor și modele cu univers deschis pentru a evalua utilizarea reală a rețelelor sociale. Cartea conține, de asemenea, capitole despre modul în care modelele probabilistice pot ajuta la luarea deciziilor și la modelarea sistemelor dinamice.

Ce conține

⬤ Introducere la modelarea probabilistică.

⬤ Scrierea de programe probabilistice în Figaro.

⬤ Construirea rețelelor bayesiene.

⬤ Predicarea ciclurilor de viață ale produselor.

⬤ Algoritmi de luare a deciziilor.

Despre cititor

Această carte nu presupune nicio expunere prealabilă la programarea probabilistică. Cunoștințele de Scala sunt utile.

Despre autor

Avi Pfeffer este principalul dezvoltator al limbajului Figaro pentru programare probabilistică.

Tabla de conținut

PARTEA 1 INTRODUCEREA PROGRAMĂRII PROBABILISTICE ȘI A FIGARO.

⬤ Programarea probabilistică într-o coajă de nucă.

⬤ Un tutorial rapid Figaro.

⬤ Crearea unei aplicații de programare probabilistică.

PARTEA 2 SCRIEREA DE PROGRAME PROBABILISTICE.

⬤ Modele probabilistice și programe probabilistice.

⬤ Modelarea dependențelor cu rețele Bayesiene și Markov.

⬤ Utilizarea colecțiilor Scala și Figaro pentru a construi modele.

⬤ Modelarea probabilistică orientată pe obiect.

⬤ Modelarea sistemelor dinamice.

PARTEA 3 INFERENȚĂ.

⬤ Cele trei reguli ale inferenței probabilistice.

⬤ Algoritmi de inferență factorială.

⬤ Algoritmi de eșantionare.

⬤ Soluționarea altor sarcini de inferență.

⬤ Raționament dinamic și învățarea parametrilor.