Advances in Probabilistic Graphical Models, Fachbücher von José A. Gámez, Antonio Salmerón Cerdan, Peter Lucas

Das Buch "Advances in Probabilistic Graphical Models" bietet einen umfassenden Überblick über die Fortschritte im Bereich der probabilistischen grafischen Modelle, insbesondere in Bezug auf Bayessche Netzwerke und Einflussdiagramme. In den letzten Jahren hat sich dieses Gebiet zu einem zentralen Thema in der Unsicherheitsforschung innerhalb der künstlichen Intelligenz entwickelt. Die Beiträge stammen aus verschiedenen Disziplinen, darunter Informatik, Mathematik, Statistik und Ingenieurwesen. Die sorgfältig zusammengestellten Kapitel behandeln wesentliche Aspekte der aktuellen Forschung, wie die Charakterisierung der bedingten Unabhängigkeit, die Sensitivität der zugrunde liegenden Wahrscheinlichkeitsverteilung in Bayesschen Netzwerken und das Lernen von grafischen Modellen mit latenten Variablen. Darüber hinaus werden wichtige Anwendungsfelder wie die Fahrzeugkontrolle, Bioinformatik und Medizin behandelt, was das Buch zu einer wertvollen Ressource für Fachleute und Studierende macht, die sich mit probabilistischen Modellen und deren Anwendungen beschäftigen.