Boken "Probabilistic Machine Learning" av Kevin P. Murphy er et avansert verk som henvender seg til forskere og doktorgradsstudenter som arbeider innen maskinlæring og statistikk. Dette omfattende læremiddelet gir en dypere forståelse av emner som dyp læring, Bayesiansk inferens, generative modeller og beslutningstaking under usikkerhet. Som et avansert supplement til boken "Probabilistic Machine Learning: An Introduction", gir denne læreboken grundig dekning av banebrytende temaer innen maskinlæring, inkludert dype generative modeller, grafiske modeller, Bayesiansk inferens, forsterkende læring og årsakssammenhenger. Boken setter dyp læring i en bredere statistisk kontekst og forener metoder basert på dyp læring med tilnærminger som fokuserer på sannsynlighetsmodellering og inferens. Med bidrag fra ledende forskere og eksperter fra anerkjente institusjoner som Google, DeepMind, Amazon, Purdue University, NYU og University of Washington, er dette en strengt vitenskapelig bok som er essensiell for å forstå de viktige spørsmålene innen maskinlæring, inkludert generering av høy-dimensjonale utdata.
