Bayesian Learning: Fundamentals and Applications

ยท Artificial Intelligence เดชเตเดธเตโ€Œเดคเด•เด‚, 95 ยท One Billion Knowledgeable ยท AI เดตเดฟเดตเดฐเดฃเด‚ เดจเดŸเดคเตเดคเดฟเดฏเดฟเดฐเดฟเด•เตเด•เตเดจเตเดจเดคเต Mason (Google-เตฝ เดจเดฟเดจเตเดจเต)
เด“เดกเดฟเดฏเต‹ เดฌเตเด•เตเด•เต
5 เดฎเดฃเดฟเด•เตเด•เต‚เตผ 40 เดฎเดฟเดจเดฟเดฑเตเดฑเต
เดšเตเดฐเตเด•เตเด•เดพเดคเตเดค
เดฏเต‹เด—เตเดฏเดคเดฏเตเดฃเตเดŸเต
AI เดตเดฟเดตเดฐเดฟเด•เตเด•เตเดจเตเดจเดคเต
เดฑเต‡เดฑเตเดฑเดฟเด‚เด—เตเด•เดณเตเด‚ เดฑเดฟเดตเตเดฏเต‚เด•เดณเตเด‚ เดชเดฐเดฟเดถเต‹เดงเดฟเดšเตเดšเตเดฑเดชเตเดชเดฟเดšเตเดšเดคเดฒเตเดฒ ย เด•เต‚เดŸเตเดคเดฒเดฑเดฟเดฏเตเด•
30 เดฎเดฟเดจเดฟเดฑเตเดฑเต เดธเดพเดฎเตเดชเดฟเตพ เดตเต‡เดฃเต‹? เดเดคเตเดธเดฎเดฏเดคเตเดคเตเด‚, เด“เดซเตโ€Œเดฒเตˆเดจเดพเดฏเดพเตฝ เดชเต‹เดฒเตเด‚ เด•เต‡เตพเด•เตเด•เดพเด‚.ย 
เดšเต‡เดฐเตโ€เด•เตเด•เต‚

เดˆ เด“เดกเดฟเดฏเต‹ เดฌเตเด•เตเด•เดฟเดจเต†เด•เตเด•เตเดฑเดฟเดšเตเดšเต

What Is Bayesian Learning


In the field of statistics, an expectation-maximization (EM) algorithm is an iterative approach to discover (local) maximum likelihood or maximum a posteriori (MAP) estimates of parameters in statistical models, where the model depends on unobserved latent variables. EM algorithms are also known as maximum likelihood or maximum a posteriori (MAP) estimations. The expectation (E) step of the EM iteration creates a function for the expectation of the log-likelihood evaluated using the current estimate for the parameters, and the maximization (M) step of the EM iteration computes parameters with the goal of maximizing the expected log-likelihood found on the expectation step. These two steps are performed in alternating fashion throughout the iteration. These parameter-estimates are then utilized in the subsequent E phase, which serves the purpose of determining the distribution of the latent variables.


How You Will Benefit


(I) Insights, and validations about the following topics:


Chapter 1: Expectation-maximization algorithm


Chapter 2: Likelihood function


Chapter 3: Maximum likelihood estimation


Chapter 4: Logistic regression


Chapter 5: Exponential family


Chapter 6: Fisher information


Chapter 7: Generalized linear model


Chapter 8: Mixture model


Chapter 9: Variational Bayesian methods


Chapter 10: EM algorithm and GMM model


(II) Answering the public top questions about bayesian learning.


(III) Real world examples for the usage of bayesian learning in many fields.


Who This Book Is For


Professionals, undergraduate and graduate students, enthusiasts, hobbyists, and those who want to go beyond basic knowledge or information for any kind of bayesian learning.


What is Artificial Intelligence Series


The artificial intelligence book series provides comprehensive coverage in over 200 topics. Each ebook covers a specific Artificial Intelligence topic in depth, written by experts in the field. The series aims to give readers a thorough understanding of the concepts, techniques, history and applications of artificial intelligence. Topics covered include machine learning, deep learning, neural networks, computer vision, natural language processing, robotics, ethics and more. The ebooks are written for professionals, students, and anyone interested in learning about the latest developments in this rapidly advancing field.
The artificial intelligence book series provides an in-depth yet accessible exploration, from the fundamental concepts to the state-of-the-art research. With over 200 volumes, readers gain a thorough grounding in all aspects of Artificial Intelligence. The ebooks are designed to build knowledge systematically, with later volumes building on the foundations laid by earlier ones. This comprehensive series is an indispensable resource for anyone seeking to develop expertise in artificial intelligence.

เดฐเดšเดฏเดฟเดคเดพเดตเดฟเดจเต† เด•เตเดฑเดฟเดšเตเดšเต

Fouad Sabry is the former Regional Head of Business Development for Applications at HP. Fouad has received his B.Sc. of Computer Systems and Automatic Control in 1996, dual masterโ€™s degrees from University of Melbourne (UoM) in Australia, Master of Business Administration (MBA) in 2008, and Master of Management in Information Technology (MMIT) in 2010. Fouad has more than 30 years of experience in Information Technology and Telecommunications fields, working in local, regional, and international companies, such as Vodafone and IBM. Fouad joined HP in 2013 and helped develop the business in tens of markets. Currently, Fouad is an entrepreneur, author, futurist, and founder of One Billion Knowledge (1BK) Initiative.

เดˆ เด“เดกเดฟเดฏเต‹ เดฌเตเด•เตเด•เต เดฑเต‡เดฑเตเดฑเต เดšเต†เดฏเตเดฏเตเด•

เดจเดฟเด™เตเด™เดณเตเดŸเต† เด…เดญเดฟเดชเตเดฐเดพเดฏเด‚ เดžเด™เตเด™เดณเต† เด…เดฑเดฟเดฏเดฟเด•เตเด•เตเด•.

เด•เต‡เตพเด•เตเด•เตเดจเตเดจเดคเตเดฎเดพเดฏเดฟ เดฌเดจเตเดงเดชเตเดชเต†เดŸเตเดŸ เดตเดฟเดตเดฐเด™เตเด™เตพ

เดธเตโ€ŒเดฎเดพเตผเดŸเตเดŸเตเดซเต‹เดฃเตเด•เดณเตเด‚ เดŸเดพเดฌเตโ€Œเดฒเต†เดฑเตเดฑเตเด•เดณเตเด‚
Android, iPad/iPhone เดŽเดจเตเดจเดฟเดตเดฏเตเด•เตเด•เดพเดฏเดฟ Google Play เดฌเตเด•เตโ€Œเดธเต เด†เดชเตเดชเต เด‡เตปเดธเตโ€Œเดฑเตเดฑเดพเตพ เดšเต†เดฏเตเดฏเตเด•. เด‡เดคเต เดจเดฟเด™เตเด™เดณเตเดŸเต† เด…เด•เตเด•เต—เดฃเตเดŸเตเดฎเดพเดฏเดฟ เดธเตเดตเดฏเดฎเต‡เดต เดธเดฎเดจเตเดตเดฏเดฟเดชเตเดชเดฟเด•เตเด•เดชเตเดชเต†เดŸเตเด•เดฏเตเด‚, เดŽเดตเดฟเดŸเต† เด†เดฏเดฟเดฐเตเดจเตเดจเดพเดฒเตเด‚ เด“เตบเดฒเตˆเดจเดฟเตฝ เด…เดฒเตเดฒเต†เด™เตเด•เดฟเตฝ เด“เดซเตโ€Œเดฒเตˆเดจเดฟเตฝ เดตเดพเดฏเดฟเด•เตเด•เดพเตป เดจเดฟเด™เตเด™เดณเต† เด…เดจเตเดตเดฆเดฟเด•เตเด•เตเด•เดฏเตเด‚ เดšเต†เดฏเตเดฏเตเดจเตเดจเต.
เดฒเดพเดชเตเดŸเต‹เดชเตเดชเตเด•เดณเตเด‚ เด•เดฎเตเดชเตเดฏเต‚เดŸเตเดŸเดฑเตเด•เดณเตเด‚
Google Play-เดฏเดฟเตฝ เดจเดฟเดจเตเดจเต เดตเดพเด™เตเด™เดฟเดฏเดฟเดŸเตเดŸเตเดณเตเดณ เดชเตเดธเตเดคเด•เด™เตเด™เตพ เดจเดฟเด™เตเด™เตพเด•เตเด•เต เดตเต†เดฌเต เดฌเตเดฐเต—เดธเตผ เด‰เดชเดฏเต‹เด—เดฟเดšเตเดšเตเด•เตŠเดฃเตเดŸเต เดตเดพเดฏเดฟเด•เตเด•เดพเดตเตเดจเตเดจเดคเดพเดฃเต.

เดธเต€เดฐเต€เดธเต เดคเตเดŸเดฐเตเด•

Fouad Sabry เดŽเดจเตเดจ เดฐเดšเดฏเดฟเดคเดพเดตเดฟเดจเตเดฑเต† เด•เต‚เดŸเตเดคเตฝ เดชเตเดธเตโ€Œเดคเด•เด™เตเด™เตพ

เดธเดฎเดพเดจเดฎเดพเดฏ เด“เดกเดฟเดฏเต‹ เดฌเตเด•เตเด•เตเด•เตพ