Ragionamento probabilistico nei sistemi intelligenti: Reti di inferenza plausibile

Recensioni dei lettori

Il libro è considerato un classico dell'intelligenza artificiale, in particolare per la trattazione delle reti bayesiane e del ragionamento probabilistico. Molte recensioni ne sottolineano la completezza, l'accessibilità per i principianti e l'importanza per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale. Tuttavia, ci sono lamentele significative riguardo alla formattazione e agli errori nella versione Kindle, che ne compromettono la fruibilità, soprattutto nella resa delle formule matematiche.

Opera classica e seminale nel campo dell'IA e delle reti bayesiane.

Ben scritto e accessibile per i principianti, ma sufficientemente completo per i lettori avanzati.

(basato su 14 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of Plausible Inference

Contenuto del libro:

Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems è un resoconto completo e accessibile dei fondamenti teorici e dei metodi computazionali alla base del ragionamento plausibile in condizioni di incertezza. L'autore fornisce una spiegazione coerente della probabilità come linguaggio per ragionare con credenze parziali e offre una prospettiva unificante su altri approcci dell'IA all'incertezza, come il formalismo di Dempster-Shafer, i sistemi di mantenimento della verità e la logica non monotonica.

L'autore distingue gli approcci sintattici e semantici all'incertezza e propone tecniche, basate sulle reti di credenze, che forniscono un meccanismo per rendere operativi i sistemi basati sulla semantica. In particolare, le tecniche di propagazione delle reti servono come meccanismo per combinare la coerenza teorica della teoria della probabilità con le moderne esigenze della tecnologia dei sistemi di ragionamento: input dichiarativi modulari, inferenze concettualmente significative e calcolo parallelo distribuito. Le aree di applicazione comprendono la diagnosi, la previsione, l'interpretazione di immagini, la fusione di più sensori, i sistemi di supporto alle decisioni, il riconoscimento di piani, la pianificazione, il riconoscimento vocale, in breve, quasi tutti i compiti che richiedono di trarre conclusioni da indizi incerti e informazioni incomplete.

Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems sarà di particolare interesse per gli studiosi e i ricercatori di IA, teoria delle decisioni, statistica, logica, filosofia, psicologia cognitiva e scienze gestionali. I professionisti dei sistemi basati sulla conoscenza, della ricerca operativa, dell'ingegneria e della statistica troveranno strumenti teorici e computazionali di immediata utilità. Il libro può anche essere utilizzato come testo eccellente per corsi di livello universitario in IA, ricerca operativa o probabilità applicata.