Modelos gráficos probabilísticos: Principios y técnicas

Opiniones de los lectores

El libro 'Probabilistic Graphical Models' es un recurso completo y en profundidad para los interesados en la teoría de los modelos gráficos probabilísticos y las redes bayesianas. Está bien estructurado y ofrece una exploración exhaustiva del tema. Aunque ofrece contenidos de alta calidad y se recomienda para estudiantes avanzados, su verbosidad, complejidad y dificultades en los formatos digitales han suscitado críticas mixtas.

Cobertura exhaustiva de los modelos gráficos probabilísticos, bien estructurado y escrito con claridad, ofrece ideas profundas y conexiones con la bibliografía existente, adecuado para referencia y uso en el aula, incluye un curso en línea de apoyo y proporciona muchos ejemplos.

No es apto para principiantes; requiere una sólida formación en estadística y aprendizaje automático, un estilo de redacción ampuloso, cierta organización confusa y falta de claridad en las explicaciones, problemas con el formato Kindle que dificultan la navegación, y algunos errores tipográficos.

(basado en 66 opiniones de lectores)

Título original:

Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques

Contenido del libro:

Un marco general para construir y utilizar modelos probabilísticos de sistemas complejos que permitan a un ordenador utilizar la información disponible para tomar decisiones.

La mayoría de las tareas requieren que una persona o un sistema automatizado razonen, es decir, que lleguen a conclusiones basadas en la información disponible. El marco de los modelos gráficos probabilísticos, presentado en este libro, proporciona un enfoque general para esta tarea. El enfoque se basa en modelos, lo que permite construir modelos interpretables que luego son manipulados por algoritmos de razonamiento. Estos modelos también pueden aprenderse automáticamente a partir de los datos, lo que permite utilizar el enfoque en casos en los que la construcción manual de un modelo es difícil o incluso imposible. Dado que la incertidumbre es un aspecto ineludible de la mayoría de las aplicaciones del mundo real, el libro se centra en los modelos probabilísticos, que hacen explícita la incertidumbre y proporcionan modelos más fieles a la realidad.

Probabilistic Graphical Models analiza una variedad de modelos, que abarcan redes bayesianas, redes de Markov no dirigidas, modelos discretos y continuos, y extensiones para tratar sistemas dinámicos y datos relacionales. Para cada clase de modelos, el texto describe los tres pilares fundamentales: representación, inferencia y aprendizaje, presentando tanto conceptos básicos como técnicas avanzadas. Por último, el libro considera el uso del marco propuesto para el razonamiento causal y la toma de decisiones bajo incertidumbre. El texto principal de cada capítulo ofrece el desarrollo técnico detallado de las ideas clave. La mayoría de los capítulos también incluyen recuadros con material adicional: recuadros de habilidades, que describen técnicas; recuadros de casos prácticos, que discuten casos empíricos relacionados con el enfoque descrito en el texto, incluyendo aplicaciones en visión por ordenador, robótica, comprensión del lenguaje natural y biología computacional; y recuadros de conceptos, que presentan conceptos significativos extraídos del material del capítulo. Los profesores (y los lectores) pueden agrupar los capítulos en diversas combinaciones, desde temas básicos hasta material técnicamente más avanzado, para adaptarlos a sus necesidades particulares.