Matematyka w uczeniu maszynowym (Helion)

Uczenie maszynowe staje się wszechobecne. Dzięki coraz ulepszonym narzędziom służącym do tworzenia aplikacji detale technologiczne związane z obliczeniami i modelami matematycznymi są nieraz pomijane poprzez projektantów.

Owszem, to wygodne podejście,łączy się z ryzykiem braku świadomości co do wszystkich konsekwencji wybranych rozwiązań projektowych, niezwykle ich potężnych i słabych stron. A zatem bez ugruntowanych podstaw matematyki nie można mówić o fachowym podejściu do uczenia maszynowego.

Ten podręcznik jest przeznaczony dla osób, które chcą korzystnie zrozumieć matematyczne podstawy uczenia maszynowego i nabrać ergonomicznego doświadczenia w używaniu pojęć matematycznych. Wyjaśniono tutaj używanie szeregu technik matematycznych, takich jak algebra liniowa, geometria analityczna, rozkłady macierzy, rachunek wektorowy, optymalizacja, probabilistyka i statystyka.

Następnie zaprezentowano matematyczne aspekty czterech podstawowych metod uczenia maszynowego: regresji liniowej, analizy głównych składowych, modeli mieszanin rozkładów Gaussa i maszyn wektorów nośnych.

W każdym rozdziale znalazły się przykłady i ćwiczenia upraszczające przyswojenie materiału. W książce pomiędzy innymi: podstawy algebry: układy równań, macierze, przestrzenie afiniczne rachunek prawdopodobieństwa, sprzężenia, optymalizacja wnioskowanie z wykorzystaniem najróżniejszego typu modeli regresja liniowa i redukcja wymiarowości maszyna wektorów nośnych i rozwiązania numeryczne Matematyka: niezbędnie, jeśli chcesz zrozumieć istotę nienaturalnej inteligencji.

Powyższy opis pochodzi od wydawcy.