Modelli grafici probabilistici: Principi e tecniche

Recensioni dei lettori

Il libro “Modelli grafici probabilistici” è una risorsa completa e approfondita per chi è interessato alla teoria dei modelli grafici probabilistici e delle reti bayesiane. È ben strutturato e offre un'esplorazione approfondita dell'argomento. Sebbene fornisca contenuti di alta qualità e sia raccomandato per gli studenti avanzati, la sua verbosità, la complessità e le difficoltà nei formati digitali hanno attirato recensioni contrastanti.

Tratta in modo esaustivo i modelli grafici probabilistici, è ben strutturato e scritto in modo chiaro, offre approfondimenti e collegamenti con la letteratura esistente, è adatto alla consultazione e all'uso in classe, include un corso online di supporto e fornisce molti esempi.

Non adatto ai principianti; richiede una solida preparazione in statistica e apprendimento automatico, stile di scrittura prolisso, organizzazione confusa e mancanza di chiarezza nelle spiegazioni, problemi con il formato Kindle che portano a una scarsa navigazione e alcuni errori tipografici.

(basato su 66 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques

Contenuto del libro:

Un quadro generale per la costruzione e l'uso di modelli probabilistici di sistemi complessi che consentirebbero a un computer di utilizzare le informazioni disponibili per prendere decisioni.

La maggior parte dei compiti richiede a una persona o a un sistema automatizzato di ragionare, di raggiungere conclusioni basate sulle informazioni disponibili. Il quadro dei modelli grafici probabilistici, presentato in questo libro, fornisce un approccio generale per questo compito. L'approccio è basato su modelli, che consentono di costruire modelli interpretabili e di manipolarli con algoritmi di ragionamento. Questi modelli possono anche essere appresi automaticamente dai dati, consentendo di utilizzare l'approccio nei casi in cui la costruzione manuale di un modello è difficile o addirittura impossibile. Poiché l'incertezza è un aspetto ineludibile della maggior parte delle applicazioni reali, il libro si concentra sui modelli probabilistici, che rendono esplicita l'incertezza e forniscono modelli più fedeli alla realtà.

I modelli grafici probabilistici esaminano una varietà di modelli, che spaziano dalle reti bayesiane alle reti di Markov non dirette, dai modelli discreti e continui alle estensioni per trattare i sistemi dinamici e i dati relazionali. Per ogni classe di modelli, il testo descrive i tre cardini fondamentali: rappresentazione, inferenza e apprendimento, presentando sia i concetti di base che le tecniche avanzate. Infine, il libro considera l'uso del quadro proposto per il ragionamento causale e il processo decisionale in condizioni di incertezza. Il testo principale di ogni capitolo fornisce lo sviluppo tecnico dettagliato delle idee chiave. La maggior parte dei capitoli comprende anche dei riquadri con materiale aggiuntivo: i riquadri delle competenze, che descrivono le tecniche; i riquadri dei casi di studio, che discutono casi empirici relativi all'approccio descritto nel testo, comprese le applicazioni nella computer vision, nella robotica, nella comprensione del linguaggio naturale e nella biologia computazionale; e i riquadri dei concetti, che presentano concetti significativi tratti dal materiale del capitolo. Gli insegnanti (e i lettori) possono raggruppare i capitoli in varie combinazioni, da argomenti fondamentali a materiale tecnicamente più avanzato, per soddisfare le loro esigenze specifiche.