Поиск :
Личный кабинет :
Электронный каталог: Тулупьев, Александр Львович - Байесовские сети: логико-вероятностный подход
Тулупьев, Александр Львович - Байесовские сети: логико-вероятностный подход

Доступно
2 из 2
2 из 2
Книга
Автор: Тулупьев, Александр Львович
Байесовские сети: логико-вероятностный подход
Bayesian Networks: a Probabilistic Logic Approach
Издательство: Наука, 2006 г.
ISBN отсутствует
Автор: Тулупьев, Александр Львович
Байесовские сети: логико-вероятностный подход
Bayesian Networks: a Probabilistic Logic Approach
Издательство: Наука, 2006 г.
ISBN отсутствует
Книга
С15 Т-827
Тулупьев, Александр Львович.
Байесовские сети: логико-вероятностный подход = Bayesian Networks: a Probabilistic Logic Approach / Александр Львович Тулупьев, Сергей Игоревич Николенко, Александр Владимирович Сироткин ; Общ. ред.: Р.М.Юсупов. – СПб. : Наука, 2006. – 608 с. – Библиогр.:с.542-577. – В надзаг.: Рос. АН. Санкт-Петербургский ин-т информатики и автоматизации. – ISBN 5-02-025107-0.
Книга «Байесовские сети: логико-вероятностный подход» представляет собой фундаментальное руководство по одному из наиболее мощных инструментов искусственного интеллекта и теории вероятностей. Данное издание предназначено для тех, кто стремится глубоко понять механизмы работы байесовских сетей, их математическую основу и практическое применение в сложных системах принятия решений. В центре внимания автора — логико-вероятностный подход, который позволяет объединить неопределенность реального мира с четкой логической структурой знаний. Книга подробно раскрывает принципы построения направленных ациклических графов, где узлы представляют случайные величины, а ребра отражают причинно-следственные связи между ними. Читатель узнает, как эффективно кодировать экспертные знания, как проводить точные и приближенные выводы в условиях неполной информации, а также как обучать структуры сетей на основе данных. Особое внимание уделено алгоритмам распространения вероятностей, таким как алгоритм Жевина и методы Монте-Карло, которые являются ключевыми для решения задач классификации, диагностики и прогнозирования. Материал изложен системно и последовательно, что делает книгу полезной как для начинающих исследователей, так и для опытных специалистов в области машинного обучения и анализа данных. Теоретические положения подкреплены примерами, демонстрирующими применимость методов в различных предметных областях. Произведение будет особенно полезно студентам высших учебных заведений, изучающим информатику, математику или искусственный интеллект. Оно также станет отличным справочным пособием…
С15 + Ц843.4
004.8+519.2
Индексный (книги) = С 15 - Теория вероятностей и математическая статистика
Индексный (книги) = Ц 843.4 - Моделирование. Искусственный интеллект. Автоматическое распознавание речи. Экспертные системы
Ключевых слов = байесовские сети
Ключевых слов = теория вероятностей
Ключевых слов = вероятностная логика
Ключевых слов = искусственный интеллект
Ключевых слов = нечеткая логика
Ключевых слов = линейное программирование
Ключевых слов = цепные графы
С15 Т-827
Тулупьев, Александр Львович.
Байесовские сети: логико-вероятностный подход = Bayesian Networks: a Probabilistic Logic Approach / Александр Львович Тулупьев, Сергей Игоревич Николенко, Александр Владимирович Сироткин ; Общ. ред.: Р.М.Юсупов. – СПб. : Наука, 2006. – 608 с. – Библиогр.:с.542-577. – В надзаг.: Рос. АН. Санкт-Петербургский ин-т информатики и автоматизации. – ISBN 5-02-025107-0.
Книга «Байесовские сети: логико-вероятностный подход» представляет собой фундаментальное руководство по одному из наиболее мощных инструментов искусственного интеллекта и теории вероятностей. Данное издание предназначено для тех, кто стремится глубоко понять механизмы работы байесовских сетей, их математическую основу и практическое применение в сложных системах принятия решений. В центре внимания автора — логико-вероятностный подход, который позволяет объединить неопределенность реального мира с четкой логической структурой знаний. Книга подробно раскрывает принципы построения направленных ациклических графов, где узлы представляют случайные величины, а ребра отражают причинно-следственные связи между ними. Читатель узнает, как эффективно кодировать экспертные знания, как проводить точные и приближенные выводы в условиях неполной информации, а также как обучать структуры сетей на основе данных. Особое внимание уделено алгоритмам распространения вероятностей, таким как алгоритм Жевина и методы Монте-Карло, которые являются ключевыми для решения задач классификации, диагностики и прогнозирования. Материал изложен системно и последовательно, что делает книгу полезной как для начинающих исследователей, так и для опытных специалистов в области машинного обучения и анализа данных. Теоретические положения подкреплены примерами, демонстрирующими применимость методов в различных предметных областях. Произведение будет особенно полезно студентам высших учебных заведений, изучающим информатику, математику или искусственный интеллект. Оно также станет отличным справочным пособием…
С15 + Ц843.4
004.8+519.2
Индексный (книги) = С 15 - Теория вероятностей и математическая статистика
Индексный (книги) = Ц 843.4 - Моделирование. Искусственный интеллект. Автоматическое распознавание речи. Экспертные системы
Ключевых слов = байесовские сети
Ключевых слов = теория вероятностей
Ключевых слов = вероятностная логика
Ключевых слов = искусственный интеллект
Ключевых слов = нечеткая логика
Ключевых слов = линейное программирование
Ключевых слов = цепные графы
| Филиал | Фонд | Всего | Доступно для брони | Доступно для выдачи | Бронирование |
|---|---|---|---|---|---|
| ЦБ | 2 | 2 | 2 | Заказать |
Заказать
На полку