Analiza datelor high-dimensionale cu modele low-dimensionale: Principii, calcul și aplicații

Recenzii ale cititorilor

Cartea este foarte apreciată pentru explicațiile sale clare ale conceptelor complexe din domeniul inteligenței și al învățării automate, în special în ceea ce privește analiza datelor înalt-dimensionale. Cititorii apreciază echilibrul dintre intuiție și rigoare, precum și conținutul bine organizat și exemplele inspiratoare.

Expunere clară a ipotezelor filosofice, înțelegere profundă a principiilor inteligenței, utilă pentru succesul academic în IA, raționament bine scris și intuitiv, exemple de aplicații interesante.

Nici un contra specific menționat în recenzii.

(pe baza a 4 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

High-Dimensional Data Analysis with Low-Dimensional Models: Principles, Computation, and Applications

Conținutul cărții:

Făcând legătura între teorie și practică, această introducere sistematică și riguroasă acoperă principiile fundamentale, algoritmii și aplicațiile modelelor matematice cheie pentru analiza datelor high-dimensional. Prin abordarea sa cuprinzătoare, aceasta oferă o acoperire unificată a multor modele și tehnici analitice diferite cu dimensiuni reduse, inclusiv modele rare și cu rang redus, precum și formulări convexe și neconvexe.

Cititorii vor învăța cum să dezvolte algoritmi eficienți și scalabili pentru rezolvarea problemelor din lumea reală, susținuți de numeroase exemple și exerciții pe tot parcursul, și cum să utilizeze instrumentele de calcul învățate în mai multe contexte de aplicare. Aplicațiile prezentate includ imagistica științifică, comunicarea, recunoașterea feței, viziunea 3D și rețelele profunde pentru clasificare.

Cu codul disponibil online, acesta este un manual ideal pentru studenții seniori și absolvenți de inginerie electrică, informatică și știința datelor, precum și pentru cei care urmează cursuri privind sparitatea, structurile cu dimensiuni reduse și datele cu dimensiuni ridicate. Prefață de Emmanuel Cands.