В этой книге представлено общее введение в вероятностные графовые модели (ВГМ) с инженерной точки зрения. В книге подробно рассматриваются теоретические основы для каждого из основных классов ВГМ, включая принципы и методы представления, логического вывода и обучения, а также обзоры реальных практических приложений для каждого типа модели. Примеры приложений взяты из самых разнообразных предметных областей и наглядно демонстрируют множество вариантов применения байесовских классификаторов, скрытых марковских моделей, байесовских сетей, динамических и временных байесовских сетей, марковских случайных полей, диаграмм влияния и марковских процессов принятия решений.

В книге представлены эти вероятностные графовые модели и соответствующие методы логического вывода и обучения в ясном и доступном стиле. Автор делится своим богатым опытом, накопленным в процессе активной практической работы в области использования вероятностных графовых моделей, и демонстрирует примеры их применения в разнообразных областях реальной деятельности: от биоинформатики до задач наблюдения за загрязнением воздуха и распознавания объектов.

В настоящее время вероятностные графовые модели широко распространены как мощная и вполне сформировавшаяся методика для выполнения умозаключений и выводов в условиях неопределенности. В отличие от некоторых узкоспециализированных методик, применявшихся в ранних экспертных системах, вероятностные графовые модели основаны на строгих математических принципах теории графов и теории вероятностей. Их можно использовать для широкого диапазона задач, связанных с выводом и обоснованием результатов, в том числе задач прогнозирования, мониторинга, диагностики, оценки рисков и принятия решений. Существует множество эффективных алгоритмов как для логического вывода, так и для обучения, доступных в виде программного обеспечения с открытым исходным кодом и коммерческих программных продуктов. Более того, мощь и эффективность этих алгоритмов уже подтверждена их успешным практическим применением в огромном диапазоне областей задач реального окружающего нас мира.

Книга предназначена для студентов старших курсов и аспирантов, а также для ученых-исследователей и инженеров-практиков, работающих в других отраслях и интересующихся применением вероятностных моделей. Предполагается, что читатель обладает базовыми знаниями математики на уровне средней школы, а также имеет определенный уровень подготовки в области информатики и программирования. Упражнения и задания по программированию требуют некоторых знаний и практического опыта использования какого-либо языка программирования, например C, C++, Java, MATLAB и т.д.

Название: Вероятностные графовые модели. Принципы и приложения
Автор: Луис Энрике Сукар
Издательство: ДМК Пресс
Год: 2021
Страниц: 339
Язык: русский
Формат: pdf
Размер: 10.5 MB

Скачать Вероятностные графовые модели. Принципы и приложения