Introducción a la optimización convexa en línea, segunda edición

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Título original:

Introduction to Online Convex Optimization, Second Edition

Contenido del libro:

Nueva edición de un libro de texto de posgrado que se centra en la optimización convexa en línea, un marco de aprendizaje automático que considera la optimización como un proceso.

En muchas aplicaciones prácticas, el entorno es tan complejo que no es factible plantear un modelo teórico exhaustivo y utilizar la teoría algorítmica clásica y/o la optimización matemática. Introduction to Online Convex Optimization presenta un enfoque robusto de aprendizaje automático que contiene elementos de optimización matemática, teoría de juegos y teoría del aprendizaje: un método de optimización que aprende de la experiencia a medida que se observan más aspectos del problema. Esta visión de la optimización como un proceso ha dado lugar a algunos éxitos espectaculares en modelización y sistemas que han pasado a formar parte de nuestra vida cotidiana.

Basado en el curso «Theoretical Machine Learning» impartido por el autor en la Universidad de Princeton, la segunda edición de este texto de postgrado ampliamente utilizado presenta:

⬤ Material completamente actualizado.

⬤ Nuevos capítulos sobre boosting, arrepentimiento adaptativo y accesibilidad, y una exposición ampliada sobre optimización.

⬤ Ejemplos de aplicaciones, incluyendo predicción a partir de consejos de expertos, selección de carteras, sistemas de recomendación y completado de matrices, entrenamiento SVM, ofrecidos a lo largo de todo el texto.

⬤ Ejercicios que guían a los estudiantes para completar partes de las pruebas.