Вероятностное машинное обучение. Дополнительные темы: предсказание, порождение, обнаружение, действие

Книга является вторым томом к книге "Вероятностное машинное обучение. Дополнительные темы: основания, вывод". Дополняя ранее изданную книгу «Вероятностное машинное обучение. Введение», этот классический труд знакомит читателя с деталями самых актуальных теорий и методов машинного обучения, включая глубокие порождающие модели, графовые модели, байесовский вывод, обучение с подкреплением и причинность. Глубокое обучение излагается в контексте более широкого статистического контекста, а подходы к глубокому обучению унифицированы с подходами к вероятностному моделированию и выводу. Основные темы: — предсказательные и обобщенные линейные модели; — глубокие и байесовские нейронные сети; — вариационные автокодировщики; — порождающие и диффузионые модели; — порождающие состязательные сети; — модели латентных факторов и пространства состояний; — принятие решений в условиях неопределенности; — обучение с подкреплением; — каудальность. Отдельные части книги написаны ведущими исследователями и специалистами в предметной области из таких компаний, как Google, DeepMind, Amazon, университет Пердью, Нью-Йоркский и Вашингтонский университеты; в частности, по этой причине книга крайне важна для понимания животрепещущих проблем машинного обучения. Кэвин Патрик Мэрфи получил степень бакалавра в Кэмбридже, Англия, и продолжил образование в США (магистр технических наук в Пенсильванском университете, доктор в Калифорнийском университете в Беркли, постдокторантура в МТИ). В 2004 году занял должность профессора информатики и статистики в Университете Британской Колумбии в Ванкувере. Работает в отделении Google в Маунтин-Вью, где занимается искусственным интеллектом, машинным обучением, компьютерным зрением и пониманием текстов на естественном языке.