Ciencia e ingeniería basadas en datos: Aprendizaje automático, sistemas dinámicos y control

Opiniones de los lectores

El libro ha sido elogiado por ofrecer una introducción clara y accesible a los sistemas dinámicos basados en datos, haciendo comprensibles y aplicables conceptos matemáticos complejos, especialmente con los códigos Python y ejemplos computacionales que lo acompañan. Está bien estructurado y abarca una amplia gama de temas, desde los más básicos a los más avanzados, por lo que resulta atractivo tanto para profesionales como para estudiantes. Sin embargo, algunas reseñas señalan que supone un cierto grado de conocimiento previo, especialmente en álgebra lineal, y que hubo problemas con el envío y el embalaje.

⬤ Explicaciones claras y accesibles de conceptos complejos.
⬤ Cobertura exhaustiva de los sistemas dinámicos basados en datos.
⬤ Enfoque pedagógico sólido con ejemplos computacionales.
⬤ Acompañamiento de códigos Python, Matlab, Julia y R para la aplicación práctica.
⬤ Buen equilibrio entre teoría y aplicación práctica.
⬤ Nuevos capítulos sobre temas modernos como el aprendizaje por refuerzo.

⬤ Asume conocimientos previos, particularmente en álgebra lineal.
⬤ Algunos lectores lo encontraron denso o avanzado para principiantes.
⬤ Se han observado problemas de envío, incluyendo daños en los libros durante el transporte y retrasos en la entrega.

(basado en 20 opiniones de lectores)

Título original:

Data-Driven Science and Engineering: Machine Learning, Dynamical Systems, and Control

Contenido del libro:

El descubrimiento basado en datos está revolucionando la forma de modelar, predecir y controlar sistemas complejos. Ahora con Python y MATLAB(R), este libro de texto forma a científicos matemáticos e ingenieros para la próxima generación de descubrimiento científico, ofreciendo una amplia visión de la creciente intersección de los métodos basados en datos, el aprendizaje automático, la optimización aplicada y los campos clásicos de la ingeniería matemática y la física matemática.

Centrado en la integración del modelado y control de sistemas dinámicos con métodos modernos de aprendizaje automático aplicado, este texto incluye métodos elegidos por su relevancia, simplicidad y generalidad. Los temas abarcan desde material introductorio hasta material de nivel de investigación, lo que lo hace accesible a estudiantes avanzados de grado y principiantes de posgrado de ingeniería y ciencias físicas.

La segunda edición incluye nuevos capítulos sobre el aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje automático basado en la física, así como nuevas secciones y ejercicios. Material complementario en línea -incluidos vídeos de clases por sección, tareas, datos y código en MATLAB(R), Python, Julia y R- disponible en databookuw.com.