por Oliver Duerr, Beate Sick, Elvis Murina · tapa blanda · ISBN 9781617296079
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«Probabilistic Deep Learning» é o guia de deep learning probabilístico de Oliver Duerr, Beate Sick e Elvis Murina (Manning, brochura, 296 páginas, inglês).
Guia prático de deep learning probabilístico com Python, Keras e TensorFlow Probability. Partindo do princípio da máxima verossimilhança, ensina a escolher a distribuição adequada para cada tipo de dados e a construir redes bayesianas que quantificam a incerteza de suas previsões. Inclui exercícios em Jupyter Notebooks.
Publicado em 10 de novembro de 2020. Primeira edição.
Para desenvolvedores e cientistas de dados com conhecimentos de Python e redes neurais que queiram incorporar a incerteza em seus modelos de deep learning.
