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Modelos Generativos y Aprendizaje Probabilístico Profundo: Tratado Matemático, Arquitectónico y Práctico

Introducción pública · guía completa en Eikos

Introducción

De qué trata esta guía

☰ Inteligencia Artificial Avanzada · Tratado Teórico-Práctico

Recorrido

Temas que aborda

  • Introducción
  • Modelos Generativos y Aprendizaje Probabilístico Profundo
  • Fundamentos Matemáticos y de Teoría de la Información
  • Teoría de la Información y Divergencias de Probabilidad
  • La Maldición de la Dimensionalidad y Máxima Verosimilitud
  • Modelos Autorregresivos y Estimación Explícita de Densidad

Conceptos relacionados

Conexiones principales

  • verosimilitud
  • redes
  • algebra
  • bayes
  • normal
  • calculo

Notación compatible

Muestra matemática en LaTeX

La expresión se renderiza de forma accesible y conserva debajo su fuente LaTeX.

H(p)=Xp(x)logp(x)dxH(p) = -\int_{\mathcal{X}} p(x) \log p(x) \, dx
Ver LaTeX fuenteH(p) = -\int_{\mathcal{X}} p(x) \log p(x) \, dx