Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of Plausible Inference
Lingua: inglese
Editore: Ediciones PEISA, 1988
Serie: Libro 2 di 4 - Morgan Kaufmann Series in Representation and Reasoning
- Brossura
- Usato
Da: Almacen de los Libros Olvidados, Barakaldo, BI, SpagnaAlmacen de los Libros Olvidados
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Ediciones PEISA. 1988. (Morgan Kaufmann Series in Representation and. Reasoning) Ilustrado con gráficos. Idioma: Inglés Publicado por Morgan Kaufmann. Lomo marcado por lectura Tejuelo. Razonamiento probabilístico en sistemas inteligentes: Redes de inferencia plausible (Serie Morgan-Kaufmann sobre representación y razonamiento.
Codice articolo 178173
- Titolo
- Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of Plausible Inference
- Autore
- Judea Pearl
- Editore
- Ediciones PEISA
- Anno di pubblicazione
- 1988
- Condizione
- 2ª Mano - Bueno
- Sovraccoperta
- 2ª Mano
- Tipo di libro
- Libro
- Rilegatura
- tapa blanda
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1558604790
- ISBN 13
- 9781558604797
- Dimensioni
- Tapa blanda con funda adesiva, 23x15cm, 551pp.
- Serie
- Libro 2 di 4: Morgan Kaufmann Series in Representation and Reasoning
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Dalla quarta di copertina
Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems is a complete and accessible account of the theoretical foundations and computational methods that underlie plausible reasoning under uncertainty. The author provides a coherent explication of probability as a language for reasoning with partial belief and offers a unifying perspective on other AI approaches to uncertainty, such as the Dempster-Shafer formalism, truth maintenance systems, and nonmonotonic logic.
The author distinguishes syntactic and semantic approaches to uncertainty--and offers techniques, based on belief networks, that provide a mechanism for making semantics-based systems operational. Specifically, network-propagation techniques serve as a mechanism for combining the theoretical coherence of probability theory with modern demands of reasoning-systems technology: modular declarative inputs, conceptually meaningful inferences, and parallel distributed computation. Application areas include diagnosis, forecasting, image interpretation, multi-sensor fusion, decision support systems, plan recognition, planning, speech recognition--in short, almost every task requiring that conclusions be drawn from uncertain clues and incomplete information.
Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems will be of special interest to scholars and researchers in AI, decision theory, statistics, logic, philosophy, cognitive psychology, and the management sciences. Professionals in the areas of knowledge-based systems, operations research, engineering, and statistics will find theoretical and computational tools of immediate practical use. The book can also be used as an excellent text for graduate-level courses in AI, operations research, or applied probability.
|Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems is a complete and accessible account of the theoretical foundations and computational methods that underlie plausible reasoning under uncertainty. The author provides a coherent explication of probability as a language for reasoning with partial belief and offers a unifying perspective on other AI approaches to uncertainty, such as the Dempster-Shafer formalism, truth maintenance systems, and nonmonotonic logic.
The author distinguishes syntactic and semantic approaches to uncertainty--and offers techniques, based on belief networks, that provide a mechanism for making semantics-based systems operational. Specifically, network-propagation techniques serve as a mechanism for combining the theoretical coherence of probability theory with modern demands of reasoning-systems technology: modular declarative inputs, conceptually meaningful inferences, and parallel distributed computation. Application areas include diagnosis, forecasting, image interpretation, multi-sensor fusion, decision support systems, plan recognition, planning, speech recognition--in short, almost every task requiring that conclusions be drawn from uncertain clues and incomplete information.
Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems will be of special interest to scholars and researchers in AI, decision theory, statistics, logic, philosophy, cognitive psychology, and the management sciences. Professionals in the areas of knowledge-based systems, operations research, engineering, and statistics will find theoretical and computational tools of immediate practical use. The book can also be used as an excellent text for graduate-level courses in AI, operations research, or applied probability.
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