Bayesian mathematics for ai decision making : Inference probabilities programming and uncertainty modeling
Idioma: inglés
Editorial: Amazon Digital Services LLC - Kdp Aug 2025, 2025
- Tapa blanda
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N° de ref. del artículo 9798262691913
- Título
- Bayesian mathematics for ai decision making : Inference probabilities programming and uncertainty modeling
- Autor
- Anshuman Mishra
- Editorial
- Amazon Digital Services LLC - Kdp Aug 2025
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798262691913
- Peso del artículo
- 399 gramos
- Dimensiones
- 279x216x9 mm
Artificial Intelligence (AI) is no longer just a futuristic concept confined to research laboratories; it is embedded in our daily lives—powering search engines, recommending movies, guiding self-driving cars, diagnosing medical conditions, and even shaping financial decisions. Yet, beneath this dazzling surface lies one of the greatest challenges AI faces: decision-making under uncertainty.
The world is inherently uncertain. Weather forecasts are probabilistic, medical diagnoses are based on incomplete data, autonomous vehicles must react to unpredictable human drivers, and financial systems depend on volatile markets. To build AI systems that can reason, adapt, and decide reliably in such uncertain environments, we require a mathematical foundation that doesn’t just deal with certainty, but embraces uncertainty as a core principle.
That foundation is Bayesian mathematics.
Bayesian inference—rooted in Thomas Bayes’ theorem (1763)—provides a structured framework for updating beliefs as new evidence emerges. In contrast to rigid, deterministic models, Bayesian methods capture the fluid nature of knowledge, allowing AI systems to make probabilistic predictions, quantify uncertainty, and adapt dynamically.
This book, “Bayesian Mathematics for AI Decision Making”, is dedicated to unraveling this powerful paradigm. It explores how Bayesian mathematics equips AI systems with probabilistic reasoning, uncertainty modeling, and decision-making strategies that are essential for the next generation of intelligent systems.
Why Bayesian Mathematics is Crucial for AI
1. The World is Uncertain
Every AI application—speech recognition, medical imaging, autonomous navigation—faces incomplete, noisy, or ambiguous data. Bayesian models allow us to explicitly model this uncertainty, instead of ignoring or oversimplifying it. For instance, a self-driving car doesn’t just “see a pedestrian”; it estimates the probability of a pedestrian being present under varying lighting and weather conditions.
2. Learning from Limited Data
Unlike purely data-hungry deep learning approaches, Bayesian methods integrate prior knowledge with new evidence. This makes Bayesian AI particularly valuable in domains where data is scarce, such as rare disease diagnosis or astronomical observations.
3. Interpretability and Transparency
Modern AI faces criticism for being a “black box.” Bayesian models, with their probabilistic reasoning, offer interpretability—we can examine priors, likelihoods, and posteriors to understand how an AI system arrives at its conclusions.
4. Optimal Decision-Making
Bayesian decision theory provides a mathematical framework for making optimal choices under uncertainty. Whether it’s selecting the best investment strategy, determining treatment plans, or optimizing recommendation systems, Bayesian decision-making balances risks, costs, and benefits.
5. Integration with Deep Learning
Recent advances have combined Bayesian inference with neural networks, leading to Bayesian deep learning. This hybrid approach enhances robustness, provides uncertainty-aware predictions, and is crucial for safety-critical applications like healthcare and autonomous vehicles.
Scope and Vision of the Book
This book is designed to serve as a comprehensive guide for students, researchers, engineers, and professionals who wish to understand how Bayesian mathematics powers AI decision making.
Unlike purely theoretical works, this book balances mathematical rigor with practical applications. It explores the foundations of Bayesian inference, the computational methods (MCMC, variational inference, probabilistic programming).
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
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Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
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