Machine Learning: A Probabilistic Perspective In today's world, we are constantly bombarded with vast amounts of electronic data, making it essential to have automated methods of data analysis. Machine learning provides these developing methods that can automatically detect patterns in data and use the discovered patterns to predict future data. This comprehensive textbook offers a unified probabilistic approach to the field of machine learning, covering both breadth and depth of topics, including probability, optimization, linear algebra, and recent developments such as conditional random fields, L1 regularization, and deep learning. The book takes an informal and accessible style, complete with pseudocode for the most important algorithms, and is copiously illustrated with color images and worked examples from various application domains like biology, text processing, computer vision, and robotics. Rather than providing a cookbook of different heuristic methods, the book stresses a principled model-based approach, using graphical models to specify models in a concise and intuitive way. Almost all the models described have been implemented in a MATLAB software package called PMTK (Probabilistic Modeling Toolkit), which is freely available online.

Машинное обучение: вероятностная перспектива В современном мире нас постоянно бомбардируют огромными объемами электронных данных, что делает необходимым наличие автоматизированных методов анализа данных. Машинное обучение предоставляет эти методы разработки, которые могут автоматически обнаруживать шаблоны в данных и использовать обнаруженные шаблоны для прогнозирования будущих данных. Этот всеобъемлющий учебник предлагает единый вероятностный подход к области машинного обучения, охватывающий как широту, так и глубину тем, включая вероятность, оптимизацию, линейную алгебру и последние разработки, такие как условные случайные поля, регуляризацию L1 и глубокое обучение. Книга имеет неформальный и доступный стиль, дополненный псевдокодом для наиболее важных алгоритмов, и обильно иллюстрирована цветными изображениями и рабочими примерами из различных областей применения, таких как биология, обработка текста, компьютерное зрение и робототехника. Вместо того, чтобы предоставить поваренную книгу различных эвристических методов, книга подчеркивает принципиальный подход, основанный на модели, используя графические модели для определения моделей кратким и интуитивным способом. Почти все описанные модели были реализованы в программном пакете MATLAB под названием PMTK (Probabilistic Modeling Toolkit), который находится в свободном доступе онлайн.

Machine arning : une perspective probabiliste Dans le monde d'aujourd'hui, nous sommes constamment bombardés par d'énormes quantités de données électroniques, ce qui rend nécessaire la mise en place de méthodes automatisées d'analyse des données. L'apprentissage automatique fournit ces méthodes de développement qui peuvent détecter automatiquement les modèles dans les données et utiliser les modèles détectés pour prédire les données futures. Ce tutoriel complet propose une approche probabiliste unifiée du domaine de l'apprentissage automatique, couvrant à la fois l'étendue et la profondeur des sujets, y compris la probabilité, l'optimisation, l'algèbre linéaire et les développements récents tels que les champs aléatoires conditionnels, la régularisation L1 et l'apprentissage profond. livre a un style informel et accessible, complété par un pseudo-code pour les algorithmes les plus importants, et est abondamment illustré par des images en couleur et des exemples de travail provenant de différents domaines d'application tels que la biologie, le traitement de texte, la vision par ordinateur et la robotique. Plutôt que de fournir un livre de cuisine de différentes méthodes heuristiques, le livre met l'accent sur une approche fondamentale basée sur le modèle, en utilisant des modèles graphiques pour définir les modèles d'une manière brève et intuitive. Presque tous les modèles décrits ont été mis en œuvre dans le logiciel MATLAB appelé PMTK (Probabilistic Modeling Toolkit), qui est en libre accès en ligne.

Aprendizaje automático: perspectiva probabilística En el mundo actual somos bombardeados constantemente con enormes cantidades de datos electrónicos, lo que hace necesario contar con métodos automatizados de análisis de datos. aprendizaje automático proporciona estas técnicas de desarrollo que pueden detectar automáticamente plantillas en los datos y utilizar plantillas detectadas para predecir datos futuros. Este amplio tutorial ofrece un único enfoque probabilístico del campo del aprendizaje automático que abarca tanto la amplitud como la profundidad de los temas, incluyendo probabilidad, optimización, álgebra lineal y desarrollos recientes como campos aleatorios condicionales, regularización de L1 y aprendizaje profundo. libro tiene un estilo informal y accesible, complementado con un pseudocódigo para los algoritmos más importantes, y está profusamente ilustrado con imágenes en color y ejemplos de trabajo de diversas aplicaciones como biología, procesamiento de texto, visión por computadora y robótica. En lugar de proporcionar un libro de cocina de diferentes métodos heurísticos, el libro destaca un enfoque basado en principios basado en el modelo, utilizando modelos gráficos para definir modelos de una manera breve e intuitiva. Casi todos los modelos descritos fueron implementados en el paquete de software MATLAB llamado PMTK (Probabilistic Modeling Toolkit), el cual es de libre acceso en línea.

Aprendizado de máquina: Uma perspectiva provável No mundo de hoje, somos constantemente bombardeados por enormes quantidades de dados eletrônicos, o que torna necessária a disponibilidade de métodos automatizados de análise de dados. O aprendizado de máquinas fornece essas técnicas de desenvolvimento que podem automaticamente detectar modelos em dados e usar modelos detectados para prever dados futuros. Este currículo abrangente oferece uma abordagem única de probabilidade para o aprendizado de máquinas, que abrange tanto a amplitude quanto a profundidade dos temas, incluindo probabilidade, otimização, álgebra linear e desenvolvimentos recentes, tais como campos casuais condicionais, regulação L1 e aprendizagem profunda. O livro tem um estilo informal e acessível, complementado por um pseudo-código para os algoritmos mais importantes, e é muito ilustrado por imagens coloridas e exemplos de trabalho de várias aplicações, como biologia, processamento de texto, visão de computador e robótica. Em vez de fornecer um livro de cozinha de diferentes métodos eurísticos, o livro enfatiza uma abordagem de princípio baseada no modelo, usando modelos gráficos para definir os modelos de forma breve e intuitiva. Quase todos os modelos descritos foram implementados em um pacote de software MATLAB chamado PMTK (Propabilistic Modeling Toolkit), disponível online.

Apprendimento automatico: una prospettiva plausibile Nel mondo moderno siamo sempre bombardati da enormi quantità di dati elettronici, rendendo necessaria la disponibilità di metodi automatizzati di analisi dei dati. L'apprendimento automatico fornisce questi metodi di sviluppo che possono rilevare automaticamente i modelli nei dati e utilizzare i modelli rilevati per prevedere i dati futuri. Questo manuale completo offre un approccio unico e plausibile al campo dell'apprendimento automatico, che comprende sia l'ampiezza che la profondità dei temi, tra cui la probabilità, l'ottimizzazione, l'algebra lineare e gli ultimi sviluppi, come campi casuali condizionati, la regolazione L1 e l'apprendimento approfondito. Il libro ha uno stile informale e accessibile, completato da uno pseudocodo per gli algoritmi più importanti, ed è abbondantemente illustrato da immagini a colori e esempi di lavoro provenienti da diverse applicazioni come biologia, elaborazione del testo, visione informatica e robotica. Invece di fornire un libro di cucina di vari metodi euristici, il libro sottolinea l'approccio di principio basato sul modello, utilizzando modelli grafici per definire i modelli in modo breve e intuitivo. Quasi tutti i modelli descritti sono stati realizzati nel pacchetto software MATLAB (PMTK), disponibile online.

Maschinelles rnen: eine probabilistische Perspektive In der heutigen Welt werden wir ständig mit riesigen Mengen elektronischer Daten bombardiert, was automatisierte Methoden der Datenanalyse notwendig macht. Maschinelles rnen bietet diese Entwicklungsmethoden, die Muster in Daten automatisch erkennen und erkannte Muster verwenden können, um zukünftige Daten vorherzusagen. Dieses umfassende hrbuch bietet einen einheitlichen probabilistischen Ansatz für den Bereich des maschinellen rnens, der sowohl die Breite als auch die Tiefe der Themen umfasst, einschließlich Wahrscheinlichkeit, Optimierung, lineare Algebra und die neuesten Entwicklungen wie bedingte Zufallsfelder, L1-Regularisierung und Deep arning. Das Buch hat einen informellen und zugänglichen Stil, ergänzt durch einen Pseudocode für die wichtigsten Algorithmen, und ist reichlich mit farbigen Bildern und Arbeitsbeispielen aus verschiedenen Anwendungsbereichen wie Biologie, Textverarbeitung, Computer Vision und Robotik illustriert. Anstatt ein Kochbuch mit verschiedenen heuristischen Methoden zur Verfügung zu stellen, betont das Buch einen prinzipiellen modellbasierten Ansatz, bei dem grafische Modelle verwendet werden, um Modelle auf kurze und intuitive Weise zu definieren. Fast alle beschriebenen Modelle wurden in einem MATLAB-Softwarepaket namens PMTK (Probabilistic Modeling Toolkit) implementiert, das online frei verfügbar ist.

Uczenie maszynowe: perspektywa probabilistyczna W dzisiejszym świecie jesteśmy stale bombardowani ogromnymi ilościami danych elektronicznych, co sprawia, że konieczne jest posiadanie zautomatyzowanych metod analizy danych. Uczenie maszynowe zapewnia te metody rozwoju, które mogą automatycznie odkrywać wzory w danych i używać odkrytych wzorów do przewidywania przyszłych danych. Ten kompleksowy podręcznik oferuje ujednolicone podejście probabilistyczne do dziedziny uczenia maszynowego, obejmujące zarówno szerokość, jak i głębokość tematów, w tym prawdopodobieństwo, optymalizacja, algebra liniowa i ostatnie zmiany, takie jak losowe pola warunkowe, regularyzacja L1 i głębokie uczenie się. Książka ma nieformalny i dostępny styl, uzupełniony pseudokodą dla najważniejszych algorytmów i jest obficie ilustrowana kolorowymi obrazami i przykładami pracy z różnych zastosowań, takich jak biologia, przetwarzanie słów, wizja komputerowa i robotyka. Zamiast dostarczać książki kucharskiej o różnych metodach heurystycznych, książka podkreśla podejście oparte na modelu, wykorzystując modele graficzne do definiowania modeli w zwięzły i intuicyjny sposób. Prawie wszystkie opisane modele zostały zaimplementowane w pakiecie oprogramowania MATLAB o nazwie PMTK (Probabilistic Modeling Toolkit), który jest swobodnie dostępny online.

Machine arning: נקודת מבט הסתברותית בעולם של היום, אנחנו כל הזמן מופצצים בכמויות עצומות של נתונים אלקטרוניים, למידת מכונה מספקת שיטות פיתוח שיכולות באופן אוטומטי לגלות דפוסים בנתונים ולהשתמש בדפוסים שהתגלו כדי לחזות נתונים עתידיים. ספר לימוד מקיף זה מציע גישה הסתברותית אחידה לתחום למידת המכונה, המכסה הן את רוחבם והן את עומק הנושאים הכוללים הסתברות, אופטימיזציה, אלגברה לינארית והתפתחויות עדכניות כגון שדות אקראיים מותנים, סדירות L1 ולמידה עמוקה. הספר בעל סגנון לא רשמי ונגיש, המשלים על ידי פסאודו-קוד לאלגוריתמים החשובים ביותר, ומאויר בשפע עם תמונות צבעוניות ודוגמאות עבודה מיישומים שונים כגון ביולוגיה, עיבוד תמלילים, ראייה ממוחשבת ורובוטיקה. במקום לספק ספר בישול של שיטות היוריסטיות שונות, הספר מדגיש גישה עקרונית המבוססת על מודל, תוך שימוש במודלים גרפיים כדי להגדיר מודלים באופן תמציתי ואינטואיטיבי. כמעט כל המודלים המתוארים יושמו בחבילת התוכנה של MATLAB הנקראת PMTK (Probabilistic Modeling Toolkit), שזמינה באופן חופשי באינטרנט.''

Makine öğrenimi: olasılıksal bir bakış açısı Günümüz dünyasında, otomatik veri analizi yöntemlerine sahip olmayı gerekli kılan çok miktarda elektronik veri ile sürekli olarak bombardımana tutuluyoruz. Makine öğrenimi, verilerdeki kalıpları otomatik olarak keşfedebilen ve gelecekteki verileri tahmin etmek için keşfedilen kalıpları kullanabilen bu geliştirme yöntemlerini sağlar. Bu kapsamlı ders kitabı, olasılık, optimizasyon, doğrusal cebir ve koşullu rastgele alanlar, L1 düzenliliği ve derin öğrenme gibi son gelişmeler de dahil olmak üzere konuların genişliğini ve derinliğini kapsayan makine öğrenimi alanına birleşik bir olasılıksal yaklaşım sunmaktadır. Kitap, en önemli algoritmalar için sahte kodla desteklenen gayri resmi ve erişilebilir bir stile sahiptir ve biyoloji, kelime işleme, bilgisayar görüşü ve robotik gibi çeşitli uygulamalardan renkli görüntüler ve çalışma örnekleri ile bolca gösterilmiştir. Çeşitli sezgisel yöntemlerden oluşan bir yemek kitabı sunmak yerine, kitap, modelleri özlü ve sezgisel bir şekilde tanımlamak için grafik modelleri kullanarak ilkeli bir model tabanlı yaklaşımı vurgular. Açıklanan modellerin neredeyse tamamı, PMTK (Probabilistic Modeling Toolkit) adı verilen ve çevrimiçi olarak serbestçe kullanılabilen MATLAB yazılım paketinde uygulanmıştır.

التعلم الآلي: منظور احتمالي في عالم اليوم، نتعرض باستمرار لكميات هائلة من البيانات الإلكترونية، مما يجعل من الضروري وجود طرق آلية لتحليل البيانات. يوفر التعلم الآلي طرق التطوير هذه التي يمكنها اكتشاف الأنماط تلقائيًا في البيانات واستخدام الأنماط المكتشفة للتنبؤ بالبيانات المستقبلية. يقدم هذا الكتاب المدرسي الشامل نهجًا احتماليًا موحدًا لمجال التعلم الآلي، يغطي كلاً من اتساع وعمق الموضوعات بما في ذلك الاحتمال والتحسين والجبر الخطي والتطورات الأخيرة مثل المجالات العشوائية المشروطة وتسوية L1 والتعلم العميق. يتميز الكتاب بأسلوب غير رسمي ويمكن الوصول إليه، يكمله رمز زائف لأهم الخوارزميات، ويتم توضيحه بكثرة بالصور الملونة وأمثلة العمل من تطبيقات مختلفة مثل علم الأحياء ومعالجة الكلمات ورؤية الكمبيوتر والروبوتات. بدلاً من توفير كتاب طبخ بأساليب تجريبية مختلفة، يؤكد الكتاب على نهج مبدئي قائم على النموذج، باستخدام نماذج رسومية لتحديد النماذج بطريقة موجزة وبديهية. تم تنفيذ جميع النماذج الموصوفة تقريبًا في حزمة برامج MATLAB المسماة PMTK (مجموعة أدوات النمذجة الاحتمالية)، والتي تتوفر مجانًا عبر الإنترنت.

기계 학습: 확률 론적 관점 오늘날의 세계에서 우리는 엄청난 양의 전자 데이터로 끊임없이 충격을 받아 자동화 된 데이터 분석 방법이 필요합니다. 머신 러닝은 데이터의 패턴을 자동으로 발견하고 발견 된 패턴을 사용하여 향후 데이터를 예측할 수있는 이러한 개발 방 이 포괄적 인 교과서는 기계 학습 분야에 대한 통합 된 확률 론적 접근 방식을 제공하며, 확률, 최적화, 선형 대수 및 조건부 랜덤 필드, L1 정규화 및 딥 러닝과 같은 최근 개발을 포함한 주제의 폭과 깊이를 모두 다룹니다. 이 책은 비공식적이고 접근 가능한 스타일로 가장 중요한 알고리즘을위한 의사 코드로 보완되며 생물학, 워드 프로세싱, 컴퓨터 비전 및 로봇 공학과 같은 다양한 응용 분야의 컬러 이미지 및 작업 예제로 풍부하게 설명됩니다. 이 책은 다양한 휴리스틱 방법의 요리 책을 제공하는 대신 그래픽 모델을 사용하여 간결하고 직관적 인 방식으로 모델을 정의하는 원칙적인 모델 기반 접근 방식을 강조합니다. 설명 된 거의 모든 모델은 PMTK (Probabilistic Modeling Toolkit) 라는 MATLAB 소프트웨어 패키지에서 구현되었으며 온라인에서 무료로 제공됩니다.

機械学習：確率的な視点今日の世界では、私たちは常に膨大な量の電子データに衝撃を受けています。機械学習は、データ内のパターンを自動的に検出し、発見されたパターンを使用して将来のデータを予測するこれらの開発方法を提供します。この包括的な教科書は、確率、最適化、線形代数、および条件付きランダム場、L1正規化、深層学習などの最近の発展を含むトピックの広さと深さの両方をカバーする、機械学習の分野への統一された確率的アプローチを提供します。この本は、最も重要なアルゴリズムの擬似コードによって補足された非公式でアクセス可能なスタイルを持っており、生物学、ワープロ、コンピュータビジョン、ロボティクスなどのさまざまなアプリケーションからの色画像や作業例で豊富に説明されています。さまざまなヒューリスティック手法のクックブックを提供するのではなく、グラフィカルモデルを使用してモデルを簡潔かつ直感的に定義する、原則的なモデルベースのアプローチを強調しています。記述されたモデルのほとんどは、PMTK （Probabilistic Modeling Toolkit）と呼ばれるMATLABソフトウェアパッケージに実装されており、オンラインで自由に利用できます。

機器學習：概率視角在當今世界，我們不斷被大量電子數據所轟炸，因此需要自動數據分析技術。機器學習提供了這些開發技術，這些技術可以自動檢測數據中的模式，並使用發現的模式來預測未來的數據。這本全面的教科書為機器學習領域提供了一種統一的概率方法，涵蓋了主題的廣度和深度，包括概率，優化，線性代數和最新發展，例如條件隨機場，L1正則化和深度學習。該書具有非正式且負擔得起的風格，並輔以最重要的算法的偽代碼，並以彩色圖像和來自生物學，文本處理，計算機視覺和機器人技術等不同應用領域的工作示例進行了大量說明。該書沒有提供各種啟發式方法的食譜，而是強調基於模型的原理方法，使用圖形模型以簡潔直觀的方式定義模型。幾乎所有描述的模型都是在名為PMTK（Probabilistic Modeling Toolkit）的MATLAB軟件包中實現的，該軟件包可在線免費訪問。