Probabilistic Graphical Models

Author: Daphne Koller
Publisher: MIT Press
ISBN: 9780262013192
Release Date: 2009
Genre: Computers

Proceedings of the annual Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, available for 1991-present. Since 1985, the Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI) has been the primary international forum for exchanging results on the use of principled uncertain-reasoning methods in intelligent systems. The UAI Proceedings have become a basic reference for researches and practitioners who want to know about both theoretical advances and the latest applied developments in the field.

Probabilistic Graphical Models for Genetics Genomics and Postgenomics

Author: Christine Sinoquet
Publisher: Oxford University Press, USA
ISBN: 9780198709022
Release Date: 2014
Genre: Mathematics

At the crossroads between statistics and machine learning, probabilistic graphical models provide a powerful formal framework to model complex data. For instance, Bayesian networks and Markov random fields are two of the most popular probabilistic graphical models. With the rapid advance of high-throughput technologies and their ever decreasing costs, a fast-growing volume of biological data of various types - the so-called ''omics'' - is in need of accurate andefficient methods for modeling, prior to further downstream analysis. As probabilistic graphical models are able to deal with high-dimensional data, it is foreseeable that such models will have aprominent role to play in advances in genome-wide data analyses. Currently, few people are specialists in the design of cutting-edge methods using probabilistic graphical models for genetics, genomics and postgenomics. This seriously hinders the diffusion of such methods. The prime aim of the book is therefore to bring the concepts underlying these advanced models within reach of scientists who are not specialists of these models, but with no concession on theinformativeness of the book. The target readers include researchers and engineers who have to design novel methods for postgenomics data analysis, as well as graduate students starting a Masters or a PhD. Inaddition to an introductory chapter on probabilistic graphical models, a thorough review chapter focusing on selected domains in genetics and fourteen chapters illustrate the design of such advanced approaches in various domains: gene network inference, inference of causal phenotype networks, association genetics, epigenetics, detection of copy number variations, and prediction of outcomes from high-dimensional genomic data. Notably, most examples also illustrate that probabilistic graphicalmodels are well suited for integrative biology and systems biology, hot topics guaranteed to be of lasting interest.

Probabilistic Graphical Models

Author: Linda C. van der Gaag
Publisher: Springer
ISBN: 9783319114330
Release Date: 2014-09-11
Genre: Computers

This book constitutes the refereed proceedings of the 7th International Workshop on Probabilistic Graphical Models, PGM 2014, held in Utrecht, The Netherlands, in September 2014. The 38 revised full papers presented in this book were carefully reviewed and selected from 44 submissions. The papers cover all aspects of graphical models for probabilistic reasoning, decision making, and learning.

Mathematische Statistik

Author: Bartel L. van der Waerden
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 9783642649745
Release Date: 2013-03-12
Genre: Mathematics


Data mining

Author: Ian H. Witten
Publisher:
ISBN: 3446215336
Release Date: 2001
Genre:


Fuzzy Systeme

Author: Frank Klawonn
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 9783322867841
Release Date: 2013-03-08
Genre: Technology & Engineering


Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

Author: Robert Hafner
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 9783709169445
Release Date: 2013-03-11
Genre: Mathematics

Das Buch ist eine Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und mathematische Statistik auf mittlerem mathematischen Niveau. Die Pädagogik der Darstellung unterscheidet sich in wesentlichen Teilen – Einführung der Modelle für unabhängige und abhängige Experimente, Darstellung des Suffizienzbegriffes, Ausführung des Zusammenhanges zwischen Testtheorie und Theorie der Bereichschätzung, allgemeine Diskussion der Modellentwicklung – erheblich von der anderer vergleichbarer Lehrbücher. Die Darstellung ist, soweit auf diesem Niveau möglich, mathematisch exakt, verzichtet aber bewußt und ebenfalls im Gegensatz zu vergleichbaren Texten auf die Erörterung von Meßbarkeitsfragen. Der Leser wird dadurch erheblich entlastet, ohne daß wesentliche Substanz verlorengeht. Das Buch will allen, die an der Anwendung der Statistik auf solider Grundlage interessiert sind, eine Einführung bieten, und richtet sich an Studierende und Dozenten aller Studienrichtungen, für die mathematische Statistik ein Werkzeug ist.

Die technologische Singularit t

Author: Murray Shanahan
Publisher:
ISBN: 3957574404
Release Date: 2019-03
Genre: Science

›Technologische Singularität‹ bezeichnet den Zeitpunkt, an dem von künstlicher Intelligenz gesteuerte Maschinen sich fortlaufend selbst so zu verbessern imstande sind, dass sie sich der Beherrschung durch Menschenhand entziehen. Der Robotikspezialist Murray Shanahan beschreibt die unterschiedlichen derzeit weltweit vorangetriebenen technologischen Entwicklungen, die zu einem solchen Ereignis führen können. Er führt auf verständliche Weise in die komplexen Forschungen ein, die unsere nächste Zukunft verändern werden. Aus der Perspektive eines Praktikers beschäftigt er sich mit der Frage, ob künstliche Intelligenz über Bewusstsein verfügen kann, und entwickelt moralische Ansätze zu einem verantwortlichen Umgang mit dieser zumeist als Katastrophenszenario gezeichneten Zukunftsfantasie.

Geb udeautomation

Author: Hermann Merz
Publisher: Carl Hanser Verlag GmbH & Company KG
ISBN: 9783446447721
Release Date: 2016-05-09
Genre: Technology & Engineering

Inhaltsbeschreibung folgt

Theorie der neuronalen Netze

Author: Raul Rojas
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 9783642612312
Release Date: 2013-03-07
Genre: Computers

Neuronale Netze sind ein Berechenbarkeitsparadigma, das in der Informatik zunehmende Beachtung findet. In diesem Buch werden theoretische Ansätze und Modelle, die in der Literatur verstreut sind, zu einer modellübergreifenden Theorie der künstlichen neuronalen Netze zusammengefügt. Mit ständigem Blick auf die Biologie wird - ausgehend von einfachsten Netzen - gezeigt, wie sich die Eigenschaften der Modelle verändern, wenn allgemeinere Berechnungselemente und Netztopologien eingeführt werden. Jedes Kapitel enthält Beispiele und ist ausführlich illustriert und durch bibliographische Anmerkungen abgerundet. Das Buch richtet sich an Leser, die sich einen Überblick verschaffen oder vorhandene Kenntnisse vertiefen wollen. Es ist als Grundlage für Neuroinformatikvorlesungen an deutschsprachigen Universitäten geeignet.