Valószínűségi grafikus modellek: Alapelvek és technikák

Olvasói vélemények

A „Valószínűségi gráfmodellek” című könyv átfogó és mélyreható forrás a valószínűségi gráfmodellek és a Bayes-hálózatok elmélete iránt érdeklődők számára. Jól strukturált és alapos feltárást nyújt a témában. Bár magas színvonalú tartalmat nyújt, és haladó tanulók számára ajánlott, szószátyársága, összetettsége és a digitális formátumokkal kapcsolatos kihívások miatt vegyes kritikákat kapott.

A valószínűségi gráfmodellek átfogó lefedettsége, jól strukturált és világosan megírt, mély betekintést nyújt és kapcsolatokat teremt a meglévő szakirodalommal, alkalmas referenciának és tantermi használatra, tartalmaz egy támogató online kurzust, és számos példát kínál.

Nem kezdőbarát; erős statisztikai és gépi tanulási hátteret igényel, terjedelmes írásmód, némi zavaros szervezés és a magyarázatok nem egyértelműsége, a Kindle formátummal kapcsolatos problémák, amelyek rossz navigációt eredményeznek, és néhány tipográfiai hiba.

(66 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques

Könyv tartalma:

Egy általános keretrendszer komplex rendszerek valószínűségi modelljeinek megalkotására és használatára, amely lehetővé teszi a számítógép számára, hogy a rendelkezésre álló információkat felhasználja a döntések meghozatalához.

A legtöbb feladathoz egy embernek vagy egy automatizált rendszernek érvelnie kell - következtetéseket kell levonnia a rendelkezésre álló információk alapján. A könyvben bemutatott valószínűségi gráfmodellek keretrendszere általános megközelítést nyújt ehhez a feladathoz. A megközelítés modellalapú, lehetővé téve értelmezhető modellek létrehozását, amelyeket aztán következtető algoritmusok manipulálnak. Ezek a modellek automatikusan megtanulhatók adatokból is, így a megközelítés olyan esetekben is alkalmazható, amikor a modell kézi megalkotása nehéz vagy akár lehetetlen. Mivel a bizonytalanság a legtöbb valós alkalmazás elkerülhetetlen aspektusa, a könyv a valószínűségi modellekre összpontosít, amelyek a bizonytalanságot explicitté teszik, és a valósághoz hűbb modelleket biztosítanak.

A Valószínűségi grafikus modellek a modellek széles skáláját tárgyalja, beleértve a Bayes-hálózatokat, az irányítatlan Markov-hálózatokat, a diszkrét és folytonos modelleket, valamint a dinamikus rendszerek és a relációs adatok kezelésére szolgáló kiterjesztéseket. A szöveg a modellek minden egyes osztálya esetében ismerteti a három alapvető sarokpontot: a reprezentációt, a következtetést és a tanulást, bemutatva mind az alapfogalmakat, mind a fejlett technikákat. Végezetül a könyv megvizsgálja a javasolt keretrendszer alkalmazását az ok-okozati következtetések és a bizonytalansági körülmények között történő döntéshozatal során. Az egyes fejezetek főszövege a kulcsgondolatok részletes technikai kidolgozását tartalmazza. A legtöbb fejezet további anyagokat tartalmazó dobozokat is tartalmaz: a technikákat ismertető készségdobozokat; a szövegben leírt megközelítéshez kapcsolódó empirikus eseteket tárgyaló esettanulmány-dobozokat, amelyek többek között a számítógépes látás, a robotika, a természetes nyelvi megértés és a számítógépes biológia területén alkalmazott alkalmazásokat tárgyalnak; valamint a fejezet anyagából merített jelentős fogalmakat bemutató fogalomdobozokat. Az oktatók (és az olvasók) a fejezeteket különböző kombinációkban csoportosíthatják, az alaptémáktól a technikailag haladóbb anyagokig, saját igényeiknek megfelelően.