
Practical Probabilistic Programming
Avi Pfeffer
- Editorial
- Manning
- Año
- 2016
- Páginas
- ~458
- Nivel
- Intermedio
De qué trata
Obra pionera de Avi Pfeffer publicada por Manning en 2016. Introduce la programación probabilística y el aprendizaje automático bayesiano utilizando Figaro, una potente librería construida sobre Scala.
Explora cómo modelar situaciones de incertidumbre mediante variables probabilísticas, grafos de decisión, redes bayesianas, cadenas de Markov y algoritmos de inferencia (Metropolis-Hastings, muestreo de Gibbs, inferencia exacta por eliminación de variables) integrados directamente en código Scala.
A través de modelos prácticos en diagnosis médica, predicción financiera y procesamiento de lenguaje natural, el autor demuestra cómo razonar con datos incompletos. Un texto fascinante para científicos de datos y programadores que buscan una comprensión profunda del modelado probabilístico.
- Programación Probabilística
- Scala
- Figaro
- Redes Bayesianas
- Inferencia Estadística
- Machine Learning
- Markov
¿Cómo enseña?
Teoría + práctica
- ✓ Incluye ejercicios
- ✓ Incluye proyectos
Proyectos
Sistema Probabilístico de Diagnóstico y Toma de Decisiones
Modelado de una red bayesiana compleja en Figaro/Scala para inferencia y razonamiento probabilístico ante escenarios de datos inciertos.

