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原始链接: https://news.ycombinator.com/item?id=43318624
Hacker News上的一篇帖子讨论一本新教科书《概率人工智能》,称赞其解释性图表和严谨的数学推导,通过概率视角解释机器学习。读者也推荐赵的《强化学习的数学基础》作为宝贵资源。 讨论扩展到大型语言模型 (LLM) 及其为答案提供置信度评分的能力。评论者争论LLM能否准确地自我评估以及这与真实性有何关系。讨论了诸如集束搜索和提示明确置信度等级等技术。人们对LLM概率的校准以及贝叶斯神经网络等潜在修改表示担忧。 其他主题包括在计算机视觉任务中使用高斯过程,将新书与《统计学习导论》进行比较,以及推荐替代学习资源。一些用户提出了超越书籍和YouTube的互动式教学形式,强调参与练习的重要性。另一条帖子讨论了为了使可解释性大众化而需要图形用户界面 (GUI) 的必要性。
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I was also recently impressed by Zhaos "Mathematical Foundation of Reinforcement Learning", free textbook and video lectures on YT : https://github.com/MathFoundationRL/Book-Mathematical-Founda...
If you dont have a lot of time, at least glance at Zhaos overview contents diagram, its a good conceptual map of the whole field, imo .. here :
https://github.com/MathFoundationRL/Book-Mathematical-Founda...
and maybe watch the intro video.
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