Campo casuale di Markov: Esplorazione della potenza dei campi casuali di Markov nella visione artificiale

Nel dominio della fisica e della probabilità, un campo casuale di Markov (MRF), una rete di Markov o un modello grafico non orientato è un insieme di variabili casuali avente una proprietà di Markov descritta da un grafo non orientato. In altre parole, un campo casuale si dice un campo casuale di Markov se soddisfa le proprietà di Markov. Il concetto ha origine dal modello Sherrington-Kirkpatrick.

Come trarrai vantaggio

(I) Approfondimenti e convalide sui seguenti argomenti:

Capitolo 1: Campo casuale di Markov

Capitolo 2: Variabile casuale multivariata

Capitolo 3: Modello di Markov nascosto

Capitolo 4: Rete bayesiana

Capitolo 5: Modello grafico

Capitolo 6: Campo casuale

Capitolo 7: Propagazione delle credenze

Capitolo 8: Grafico dei fattori

Capitolo 9: Campo casuale condizionale

Capitolo 10: Teorema di Hammersley?Clifford

(II) Rispondere alle principali domande del pubblico sul campo casuale di Markov.

(III) Esempi reali dell'utilizzo del campo casuale di Markov in molti campi.

A chi è rivolto questo libro

Professionisti, studenti universitari e laureati, appassionati, hobbisti e coloro che vogliono andare oltre le conoscenze o le informazioni di base per qualsiasi tipo di campo casuale di Markov.