Probabilistic Deep Learning
Oliver Duerr; Beate Sick; Elvis Murina
Idioma: inglés
Editorial: Manning, 2020
- Tapa blanda
- Usado
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: Descubre el poder del aprendizaje profundo probabilístico con Python, Keras y TensorFlow Probability. Este libro te guía a través de los conceptos y técnicas esenciales para construir modelos de aprendizaje profundo que no solo hacen predicciones, sino que también cuantifican la incertidumbre. Aprende a implementar estos modelos utilizando herramientas populares y a aplicarlos en diversos problemas del mundo real. EAN: 9781617296079 Tipo: Libros Categoría: Tecnología Título: Probabilistic Deep Learning Autor: Oliver Duerr| Beate Sick| Elvis Murina Idioma: en Páginas: 296 Formato: tapa blanda.
N° de ref. del artículo Happ-2026-08-04-423fc0f2
- Título
- Probabilistic Deep Learning
- Autor
- Oliver Duerr; Beate Sick; Elvis Murina
- Editorial
- Manning
- Año de publicación
- 2020
- Estado
- Very Good
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1617296074
- ISBN 13
- 9781617296079
Probabilistic Deep Learning shows how probabilistic deep learning models gives readers the tools to identify and account for uncertainty and potential errors in their results.
Starting by applying the underlying maximum likelihood principle of curve fitting to deep learning, readers will move on to using the Python-based Tensorflow Probability framework, and set up Bayesian neural networks that can state their uncertainties.
Key Features
· The maximum likelihood principle that underlies deep learning applications
· Probabilistic DL models that can indicate the range of possible outcomes
· Bayesian deep learning that allows for the uncertainty occurring in real-world situations
· Applying probabilistic principles to variational auto-encoders
Aimed at a reader experienced with developing machine learning or deep learning applications.
About the technology
Probabilistic deep learning models are better suited to dealing with the noise and uncertainty of real world data ―a crucial factor for self-driving cars, scientific results, financial industries, and other accuracy-critical applications.
Oliver Dürr is professor for data science at the University of Applied Sciences in Konstanz, Germany.
Beate Sick holds a chair for applied statistics at ZHAW, and works as a researcher and lecturer at the University of Zurich, and as a lecturer at ETH Zurich.
Elvis Murina is a research assistant, responsible for the extensive exercises that accompany this book.
Dürr and Sick are both experts in machine learning and statistics. They have supervised numerous bachelors, masters, and PhD the seson the topic of deep learning, and planned and conducted several postgraduate and masters-level deep learning courses. All three authors have been working with deep learning methods since 2013 and have extensive experience in both teaching the topic and developing probabilistic deep learning models.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Oliver Dürr is professor for data science at the University of Applied Sciences in Konstanz, Germany.
Beate Sick holds a chair for applied statistics at ZHAW, and works as a researcher and lecturer at the University of Zurich, and as a lecturer at ETH Zurich.
Elvis Murina is a research assistant, responsible for the extensive exercises that accompany this book.
Dürr and Sick are both experts in machine learning and statistics. They have supervised numerous bachelors, masters, and PhD the seson the topic of deep learning, and planned and conducted several postgraduate and masters-level deep learning courses. All three authors have been working with deep learning methods since 2013 and have extensive experience in both teaching the topic and developing probabilistic deep learning models.
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