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| LEADER |
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| 020 |
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|b spa
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0 |
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|a eng
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| 082 |
0 |
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|2 22
|a 006.31
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| 100 |
1 |
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|a Murphy, Kevin P.
|q (Kevin Patrick)
|9 20653
|e autor
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| 245 |
1 |
0 |
|a Probabilistic machine learning :
|b advanced topics /
|c Kevin P. Murphy.
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| 264 |
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4 |
|a Cambridge, Mass. :
|b The MIT Press,
|c ©2023
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| 300 |
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|a xxxi, 1319 páginas :
|b ilustraciones (color), gráficos
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| 336 |
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|2 rdacontent
|a texto
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| 337 |
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|2 rdamedia
|a sin mediación
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| 338 |
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|2 rdacarrier
|a volumen
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| 490 |
0 |
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|a Adaptive computation and machine learning
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| 504 |
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|a Bibliografía: páginas 1239-1319.
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| 505 |
0 |
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|a Introduction -- 1. Fundamentals: probability. Statistics. Graphical models. Information theory. Optimization -- 2. Inference: Inference algothms. Gaussian filtering and smoothind. Message passing algorithms. Variational inference. Monte Carlo methods. Markov chain Monte Carlo. Sequential Monte Carlo -- 3. Prediction: Predictive models. Generalized lineal models. Deep neural networks. Bayesian neural networks. Gaussian processes. Beyond the iid assumption -- 4. Generation: Generative models. Variational autoencoders. Autoregressive models. Normalizing flows. Enery-based models. Diffusion models. Generative adversarial networks -- 5. Discovery: Latent factor models. State-space models. Graph learning. Nonparametric bayesian models. Representation learning. Interpretability -- 6. Action: Decision making under uncertainty. Reinforcement learning. Causality.
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| 520 |
3 |
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|a Un libro avanzado para investigadores y estudiantes de posgrado que trabajan en aprendizaje automático y estadística y quieren aprender sobre aprendizaje profundo, inferencia bayesiana, modelos generativos y toma de decisiones bajo incertidumbre. Una contrapartida avanzada a Probabilistic Machine Learning: An Introduction, este libro de texto de alto nivel proporciona a los investigadores y estudiantes de posgrado una cobertura detallada de los temas de vanguardia en el aprendizaje automático, incluyendo el modelado generativo profundo, los modelos gráficos, la inferencia bayesiana, el aprendizaje por refuerzo y la causalidad. Este volumen sitúa el aprendizaje profundo en un contexto estadístico más amplio y unifica los enfoques basados en el aprendizaje profundo con los basados en el modelado probabilístico y la inferencia. Con contribuciones de los mejores científicos y expertos en la materia de lugares como Google, DeepMind, Amazon, Purdue University, NYU y la Universidad de Washington, este libro riguroso es esencial para comprender las cuestiones vitales del aprendizaje automático.
|b Cubre la generación de resultados de alta dimensionalidad, como imágenes, texto y gráficos. - Analiza métodos para descubrir información sobre los datos, basados en modelos de variables latentes. - Considera la formación y las pruebas con diferentes distribuciones - Explora cómo utilizar los modelos probabilísticos y la inferencia para la inferencia causal y la toma de decisiones. - Incluye código Python de acompañamiento en línea
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| 650 |
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4 |
|a PROBABILIDADES
|9 1598
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| 650 |
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4 |
|a INFERENCIA ESTADISTICA
|9 430
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| 650 |
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4 |
|a APRENDIZAJE AUTOMATICO
|9 20674
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| 653 |
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4 |
|a MACHINE LEARNING
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| 856 |
4 |
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|u https://www.cs.ubc.ca/~murphyk/
|y Información sobre el autor
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| 942 |
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|c LIBR
|2 ddc
|j 006.310151 M 57228
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| 945 |
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|a BEA
|c 2023-11-02
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|7 0
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|a BMB
|b BMB
|d 2023-11-02
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|q 2030-09-30
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|y LIBR
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| 999 |
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|c 35438
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