Titre original :
Elements of Sequential Monte Carlo
Contenu du livre :
Une stratégie clé de l'apprentissage automatique consiste à décomposer un problème en parties plus petites et plus faciles à gérer, puis à traiter les données ou les variables inconnues de manière récursive. Le Monte Carlo séquentiel (SMC) est une technique permettant de résoudre les problèmes d'inférence statistique de manière récursive. Au cours des 20 dernières années, la SMC a été développée pour permettre l'inférence dans des modèles de plus en plus complexes et difficiles dans les domaines du traitement du signal et des statistiques. Cette monographie montre comment cette technique puissante peut être appliquée à des problèmes d'apprentissage automatique tels que la programmation probabiliste, l'inférence variationnelle et l'évaluation de l'inférence, pour n'en citer que quelques-uns.
Rédigé dans un style didactique, Elements of Sequential Monte Carlo introduit les bases du SMC, discute des questions pratiques et passe en revue les résultats théoriques avant de guider le lecteur à travers une série de sujets avancés pour donner une vue d'ensemble complète du sujet et de son application aux problèmes d'apprentissage automatique.
Cette monographie offre aux chercheurs un traitement accessible d'un sujet qui a récemment gagné un intérêt significatif dans la communauté de l'apprentissage automatique.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781680836325 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2019 |
| Nombre de pages : | 134 |
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