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Cette version anglaise de la théorie de l'information de Ruslan L. Stratonovich (1975) s'appuie sur la théorie et fournit des méthodes, des techniques et des concepts pour l'utilisation d'applications critiques. En unifiant les théories de l'information, de l'optimisation et de la physique statistique, la valeur de la théorie de l'information a été reconnue dans les sciences des données, l'apprentissage machine et l'intelligence artificielle. Avec l'émergence d'une économie axée sur les données, les progrès de l'apprentissage machine, les algorithmes d'intelligence artificielle et l'augmentation des ressources de calcul, la nécessité de comprendre l'information est essentielle. Ce livre est encore plus pertinent aujourd'hui que lors de sa première publication en 1975. Il prolonge le travail classique de R.L. Stratonovich, un des premiers développeurs de la version symétrique du calcul stochastique et de la théorie du filtrage, pour ne citer que deux sujets.
Chaque chapitre commence par des idées de base, fondamentales, soutenues par des exemples clairs ; le matériel progresse ensuite vers de grands détails et une grande profondeur. Le lecteur n'est pas obligé de se familiariser avec le matériel plus difficile et spécifique. Le trésor d'exemples de processus et de problèmes stochastiques rend plutôt ce livre accessible à un vaste lectorat de chercheurs, de diplômés de troisième cycle et d'étudiants de premier cycle en mathématiques, en génie, en physique et en informatique qui se spécialisent dans la théorie de l'information, l'analyse des données ou l'apprentissage machine.
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