Olvasói vélemények
Összegzés:A könyvet a mesterséges intelligencia klasszikusaként dicsérik, különösen a Bayes-hálózatok és a valószínűségi következtetés kezelése miatt. Számos kritika kiemeli átfogó jellegét, a kezdők számára való hozzáférhetőségét és jelentőségét a mesterséges intelligencia fejlesztésében. Jelentős panaszok érkeztek azonban a Kindle-verzió formázására és hibáira, amelyek befolyásolják a használhatóságot, különösen a matematikai képletek megjelenítésében.
Előnyök:Klasszikus és korszakalkotó mű a mesterséges intelligencia és a Bayes-hálózatok területén.
Hátrányok:Jól megírt és a kezdők számára is hozzáférhető, ugyanakkor a haladó olvasók számára is elég átfogó.
(14 olvasói vélemény alapján)
Eredeti címe:
Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of Plausible Inference
Könyv tartalma:
A Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems (Valószínűségi következtetések az intelligens rendszerekben) teljes körű és közérthető leírása azoknak az elméleti alapoknak és számítási módszereknek, amelyek a bizonytalanság alatti plauzibilis következtetés alapjául szolgálnak. A szerző koherens magyarázatot ad a valószínűségről mint a részleges hiedelmekkel való érvelés nyelvéről, és egységesítő perspektívát kínál a bizonytalansággal kapcsolatos egyéb mesterséges intelligencia-megközelítésekhez, például a Dempster-Shafer formalizmushoz, az igazságtartó rendszerekhez és a nem monoton logikához.
A szerző különbséget tesz a bizonytalanság szintaktikai és szemantikai megközelítései között - és olyan, a hiedelemhálózatokon alapuló technikákat kínál, amelyek mechanizmust biztosítanak a szemantikán alapuló rendszerek működőképessé tételéhez. Konkrétan, a hálózatos terjedési technikák olyan mechanizmusként szolgálnak, amely a valószínűségelmélet elméleti koherenciáját a következtető rendszerek technológiájának modern követelményeivel kombinálja: moduláris deklaratív bemenetek, fogalmilag értelmes következtetések és párhuzamos elosztott számítás. Az alkalmazási területek közé tartozik a diagnosztika, az előrejelzés, a képértelmezés, a több érzékelő fúziója, a döntéstámogató rendszerek, a tervfelismerés, a tervezés, a beszédfelismerés - egyszóval szinte minden olyan feladat, amely bizonytalan támpontokból és hiányos információkból következtetések levonását igényli.
A Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems (Valószínűségi érvelés az intelligens rendszerekben) című könyv különösen érdekes lesz a mesterséges intelligencia, a döntéselmélet, a statisztika, a logika, a filozófia, a kognitív pszichológia és a menedzsmenttudományok kutatói számára. A tudásalapú rendszerek, az operációkutatás, a mérnöki tudományok és a statisztika területén dolgozó szakemberek számára az elméleti és számítási eszközök azonnali gyakorlati hasznot jelentenek. A könyv kiváló szövegként használható a mesterséges intelligencia, az operációkutatás vagy az alkalmazott valószínűségszámítás végzős szintű kurzusaihoz is.
