Основные темы: вероятность; статистика; графовые модеи; теория информации; оптимизация; алгоритмы вывода; Гауссова фильтрация и сглаживание; алгоритмы передачи сообщений; вариационный вывод; методы Монте-Карло. Отдельные...Подробнее
Основные темы: вероятность; статистика; графовые модеи; теория информации; оптимизация; алгоритмы вывода; Гауссова фильтрация и сглаживание; алгоритмы передачи сообщений; вариационный вывод; методы Монте-Карло. Отдельные части книги написаны ведущими исследователями и специалистами в предметной области из таких компаний, как Google, Deep Mind, 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.
