Machine Learning: A Theoretical Approach

Recenzii ale cititorilor

Cartea oferă o prezentare generală timpurie a învățării automate teoretice, prezentând dezvoltarea domeniului. Cu toate acestea, unii cititori își exprimă frustrarea față de abordarea sa abstractă și de lipsa de claritate a definițiilor matematice.

Oferă o bună prezentare istorică a lucrărilor timpurii în învățarea automată; indică modul în care domeniul a avansat de-a lungul timpului.

⬤ Conține explicații abstracte și întortocheate, cărora le poate lipsi fluxul logic
⬤ percepție de pretenție din partea autorului
⬤ nu reușește să explice în mod adecvat conceptele matematice cheie
⬤ unii cititori consideră că nu prezintă o bază teoretică solidă.

(pe baza a 2 recenzii ale cititorilor)

Conținutul cărții:

Aceasta este prima introducere cuprinzătoare în teoria învățării computaționale.

Prezentarea uniformă de către autor a rezultatelor fundamentale și a aplicațiilor acestora oferă cercetătorilor în IA o perspectivă teoretică asupra problemelor pe care le studiază. Cartea prezintă instrumente pentru analiza modelelor probabilistice de învățare, instrumente care clasifică cu claritate ceea ce este și ceea ce nu este eficient de învățat.

După o introducere generală în paradigma PAC a lui Valiant și noțiunea importantă de dimensiune Vapnik-Chervonenkis, autorul explorează subiecte specifice, cum ar fi automatele finite și rețelele neuronale. Prezentarea este destinată unui public larg - capacitatea autorului de a motiva și de a ritma discuțiile pentru începători a fost lăudată de recenzenți. Fiecare capitol conține numeroase exemple și exerciții, precum și un rezumat util al rezultatelor importante.

O introducere excelentă în domeniu, potrivită fie pentru un prim curs, fie ca o componentă în cursurile generale de învățare automată și AI avansată. De asemenea, o referință importantă pentru cercetătorii din domeniul IA.