por Oliver Duerr, Beate Sick, Elvis Murina · pasta blanda · ISBN 9781617296079
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«Probabilistic Deep Learning» es la guía de deep learning probabilístico de Oliver Duerr, Beate Sick y Elvis Murina (Manning, pasta blanda, 296 páginas, inglés).
Guía práctica de deep learning probabilístico con Python, Keras y TensorFlow Probability. Partiendo del principio de máxima verosimilitud, enseña a elegir la distribución adecuada para cada tipo de datos y a construir redes bayesianas que cuantifican la incertidumbre de sus predicciones. Incluye ejercicios en Jupyter Notebooks.
Publicado el 10 de noviembre de 2020. Primera edición.
Para desarrolladores y científicos de datos con conocimientos de Python y redes neuronales que quieran incorporar la incertidumbre a sus modelos de deep learning.
