Aprendizaje automático: una perspectiva bayesiana y de optimización

Opiniones de los lectores

El libro está bien considerado como un recurso completo para el aprendizaje automático, en particular desde una perspectiva bayesiana, con diagramas claros y un enfoque riguroso. Sin embargo, se enfrenta a críticas por la falta de claridad en algunas derivaciones, y algunos lectores lo encuentran pesado en matemáticas, por lo que es menos adecuado como texto introductorio.

⬤ Cobertura exhaustiva de temas de aprendizaje automático, especialmente métodos bayesianos
⬤ diagramas claros y concisos
⬤ adecuado para cursos de posgrado
⬤ impresión de alta calidad
⬤ explicaciones exhaustivas
⬤ valiosa referencia para conceptos avanzados y avances recientes en el campo.

⬤ Falta de claridad en algunas derivaciones matemáticas
⬤ no tan fácil de usar para principiantes
⬤ algunos temas pueden no estar cubiertos en profundidad
⬤ uso limitado del color en los diagramas
⬤ estructura potencialmente confusa en comparación con otros textos populares.

(basado en 12 opiniones de lectores)

Título original:

Machine Learning - A Bayesian and Optimization Perspective

Contenido del libro:

Aprendizaje automático: A Bayesian and Optimization Perspective, Second Edition ofrece una perspectiva unificadora del aprendizaje automático al abarcar enfoques tanto probabilísticos como determinísticos basados en técnicas de optimización combinadas con el enfoque de inferencia bayesiana. El libro parte de los métodos clásicos básicos hasta las tendencias recientes, por lo que es adecuado para diferentes cursos, incluyendo reconocimiento de patrones, procesamiento estadístico/adaptativo de señales y aprendizaje estadístico/bayesiano, así como cursos cortos sobre modelado disperso, aprendizaje profundo y modelos gráficos probabilísticos. Además, las secciones cubren los principales métodos de aprendizaje automático desarrollados en diferentes disciplinas, como la estadística, el procesamiento estadístico y adaptativo de señales y la informática.

Centrándose en el razonamiento físico que subyace a las matemáticas, todos los diversos métodos y técnicas se explican en profundidad y se apoyan en ejemplos y problemas, proporcionando un recurso inestimable tanto al estudiante como al investigador para comprender y aplicar los conceptos del aprendizaje automático.

Esta edición actualizada incluye muchos más ejemplos sencillos sobre la teoría básica, reescrituras completas del capítulo sobre Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo, y un tratamiento ampliado del aprendizaje bayesiano, incluyendo el Aprendizaje Bayesiano No Paramétrico.

⬤ Presenta el razonamiento físico, el modelado matemático y la implementación algorítmica de cada método.

⬤ Actualiza las últimas tendencias, incluyendo sparsity, análisis convexo y optimización, algoritmos distribuidos en línea, aprendizaje en espacios RKH, inferencia bayesiana, modelos de Markov gráficos y ocultos, filtrado de partículas, aprendizaje profundo, aprendizaje de diccionario y modelado de variables latentes.

⬤ Proporciona estudios de casos sobre una variedad de temas, incluyendo la predicción de plegamiento de proteínas, reconocimiento óptico de caracteres, identificación de autoría de texto, análisis de datos fMRI, detección de puntos de cambio, unmixing de imágenes hiperespectrales, localización de objetivos, y más.