
В этой книге представлено общее введение в вероятностные графовые модели (ВГМ) с инженерной точки зрения. В книге подробно рассматриваются теоретические основы для каждого из основных классов ВГМ, включая принципы и методы представления, логического вывода и обучения, а также обзоры реальных практических приложений для каждого типа модели. Примеры приложений взяты из самых разнообразных предметных областей и наглядно демонстрируют множество вариантов применения байесовских классификаторов, скрытых марковских моделей, байесовских сетей, динамических и временных байесовских сетей, марковских случайных полей, диаграмм влияния и марковских процессов принятия решений.
В книге представлены эти вероятностные графовые модели и соответствующие методы логического вывода и обучения в ясном и доступном стиле. Автор делится своим богатым опытом, накопленным в процессе активной практической работы в области использования вероятностных графовых моделей, и демонстрирует примеры их применения в разнообразных областях реальной деятельности: от биоинформатики до задач наблюдения за загрязнением воздуха и распознавания объектов.
В настоящее время вероятностные графовые модели широко распространены как мощная и вполне сформировавшаяся методика для выполнения умозаключений и выводов в условиях неопределенности. В отличие от некоторых узкоспециализированных методик, применявшихся в ранних экспертных системах, вероятностные графовые модели основаны на строгих математических принципах теории графов и теории вероятностей. Их можно использовать для широкого диапазона задач, связанных с выводом и обоснованием результатов, в том числе задач прогнозирования, мониторинга, диагностики, оценки рисков и принятия решений. Существует множество эффективных алгоритмов как для логического вывода, так и для обучения, доступных в виде программного обеспечения с открытым исходным кодом и коммерческих программных продуктов. Более того, мощь и эффективность этих алгоритмов уже подтверждена их успешным практическим применением в огромном диапазоне областей задач реального окружающего нас мира.
Книга предназначена для студентов старших курсов и аспирантов, а также для ученых-исследователей и инженеров-практиков, работающих в других отраслях и интересующихся применением вероятностных моделей. Предполагается, что читатель обладает базовыми знаниями математики на уровне средней школы, а также имеет определенный уровень подготовки в области информатики и программирования. Упражнения и задания по программированию требуют некоторых знаний и практического опыта использования какого-либо языка программирования, например C, C++, Java, MATLAB и т.д.
Оригинальное название: Вероятностные графовые модели. Принципы и приложения
Жанр: информатика, компьютерные науки
Автор: Луис Энрике Сукар
Год издания: 2021
Издательство: ДМК Пресс
Формат: pdf
Язык: Русский
Размер архивов (файлов): 10.5 MB
Скачать:

saladin
VladekL
jurekaw
Однажды, во время послерабочих пятничных пивопитий, один из сотрудников выдал такое:
- За что мне собственно любить такую страну?
Мой товарищ на это рассудительно ответил:
- Здесь два момента. Первый: Родина - она как мать. У нас с тобой общая мать и ты рассказываешь мне, что она шлюха, дура, никчемная и лучше бы её не существовало. Вот если бы у нас были разные матери - ты мог бы про свою такое говорить. Проблема в том, что она у нас общая... Это первый момент.
- А какой второй?
- А второй момент: я тебе сейчас хлебало раскрошу.
После такого этот "думающий человек" открыл в себе альтер эго - человека соображающего. И сразу полюбил Родину всеми фибрами своей души, о чем немедленно уведомил собеседника. Мордобой не случился. Правильно подобранные аргументы способны переубедить даже самую заблудшую душу.
Вот так вот нужно воспитывать нашу молодёжь!