Introducción al aprendizaje automático estadístico

Opiniones de los lectores

En general, el libro es bien recibido por su cobertura del aprendizaje automático y la estadística clásica, lo que lo convierte en un recurso útil tanto para estudiantes como para profesionales. Destaca por su enfoque pedagógico, aunque algunos críticos sugieren que podría beneficiarse de explicaciones más intuitivas.

Buena cobertura del aprendizaje automático y la estadística clásica, mejor calidad pedagógica en comparación con muchos otros libros, útil para entrevistas de trabajo en ciencia de datos y estadística, bien recibido por múltiples usuarios.

Carece de una cobertura detallada en comparación con algunos textos especializados, podría utilizar explicaciones más intuitivas antes de sumergirse en los detalles matemáticos.

(basado en 3 opiniones de lectores)

Título original:

Introduction to Statistical Machine Learning

Contenido del libro:

El aprendizaje automático permite a los ordenadores aprender y discernir patrones sin necesidad de ser programados. Cuando las técnicas estadísticas y el aprendizaje automático se combinan, se convierten en una potente herramienta para analizar diversos tipos de datos en muchas áreas de la informática y la ingeniería, como el procesamiento de imágenes, el procesamiento del habla, el procesamiento del lenguaje natural, el control de robots, así como en ciencias fundamentales como la biología, la medicina, la astronomía, la física y los materiales.

Introduction to Statistical Machine Learning proporciona una introducción general al aprendizaje automático que cubre una amplia gama de temas de forma concisa y le ayudará a salvar la distancia entre la teoría y la práctica. La Parte I analiza los conceptos fundamentales de estadística y probabilidad que se utilizan en la descripción de los algoritmos de aprendizaje automático. Las Partes II y III explican los dos enfoques principales de las técnicas de aprendizaje automático: los métodos generativos y los métodos discriminativos. Mientras que la Parte III profundiza en temas avanzados que desempeñan un papel esencial para que los algoritmos de aprendizaje automático sean más útiles en la práctica. Los programas MATLAB/Octave que lo acompañan le proporcionan las habilidades prácticas necesarias para llevar a cabo una amplia gama de tareas de análisis de datos.

⬤ Proporciona el material de base necesario para comprender el aprendizaje automático, como estadística, probabilidad, álgebra lineal y cálculo.

⬤ Cubre completamente el enfoque generativo del reconocimiento estadístico de patrones y el enfoque discriminativo del aprendizaje automático estadístico.

⬤ Incluye programas MATLAB/Octave para que los lectores puedan probar los algoritmos numéricamente y adquirir habilidades matemáticas y prácticas en una amplia gama de tareas de análisis de datos.

⬤ Discute una amplia gama de aplicaciones en aprendizaje automático y estadística y proporciona ejemplos extraídos del procesamiento de imágenes, procesamiento del habla, procesamiento del lenguaje natural, control de robots, así como biología, medicina, astronomía, física y materiales.