Probabilistic Deep Learning Av Oliver Durr, Beate Sick, Elvis Murina

Utforsk Usikkerhet med Probabilistic Deep Learning Av Durr, Sick, og Murina

Probabilistic Deep Learning gir en enestående mulighet til å dykke dypt inn i den fascinerende verdenen av probabilistiske modeller. For grunnleggende forståelse av hvordan man identifiserer og håndterer usikkerhet, er dette en bok du ikke vil gå glipp av!

Nøkkelfunksjoner i Probabilistic Deep Learning

• Max Likelihood-Prinsippet: Forstå fundamentet i dyp læring gjennom maksimalt sannsynlighet for kurvetilpasning.
• Probabilistiske DL-modeller: Lær hvordan modeller kan indikere et spekter av mulige utfall, noe som er avgjørende for realistiske applikasjoner.
• Bayesianske Nevrale Nettverk: Utforsk hvordan disse nettverkene kan håndtere usikkerhet i virkelige situasjoner.
• Variasjonsautoenkodere: Anvend probabilistiske prinsipper for å forbedre modellenes ytelse.

Hvem bør lese denne boka?

For de av dere som har erfaring med maskinlæring og ønsker å utvide kunnskapene deres, gir Probabilistic Deep Learning Av Oliver Durr, Beate Sick, Elvis Murina verdifulle verktøy for å håndtere usikkerhet og forbedre nøyaktigheten i analysene deres. Denne boken er perfekt for forskere, utviklere og studenter som vil ta sine ferdigheter til neste nivå.

Oppdag Fremtidens Modeller

Ved å bruke Python-basert TensorFlow Probability-rammeverk i praktiske eksempler, gir Probabilistic Deep Learning deg den nødvendige kunnskapen til å sette opp og implementere Bayesianske nevrale nettverk som kan uttrykke sin egen usikkerhet. Det er ikke bare teori, men også praktiske verktøy som hjelpr deg å navigere i dataens komplekse virkelighet.

Grav dypt i usikkerhetens verden og oppdag hvordan probabilistiske metoder kan berike din forståelse av datadrevne beslutninger med Probabilistic Deep Learning Av Durr, Sick og Murina.