Optimizarea convexă pentru învățarea automată

Titlul original:

Convex Optimization for Machine Learning

Conținutul cărții:

Această carte cuprinde o introducere în optimizarea convexă, una dintre problemele de optimizare puternice și ușor de rezolvat care poate fi soluționată eficient pe calculator. Scopul cărții este de a ajuta la dezvoltarea unei percepții a ceea ce este optimizarea convexă și a modului în care aceasta poate fi utilizată într-o gamă tot mai largă de contexte practice, cu un accent deosebit pe învățarea automată.

Prima parte a cărții acoperă conceptele de bază ale seturilor convexe, ale funcțiilor convexe și ale definițiilor de bază conexe care servesc la înțelegerea optimizării convexe și a modelelor sale corespunzătoare. A doua parte tratează o teorie foarte utilă, numită dualitate, care ne permite: (1) să obținem perspective algoritmice; și (2) să obținem o soluție aproximativă la problemele de optimizare neconvexe care sunt adesea dificil de rezolvat. Ultima parte se concentrează asupra aplicațiilor moderne în învățarea automată și învățarea profundă.

O caracteristică definitorie a acestei cărți este faptul că relatează succint "povestea" modului în care optimizarea convexă joacă un rol, prin exemple istorice și aplicații de învățare automată în tendințe. O altă caracteristică esențială este că include implementarea prin programare a unei varietăți de algoritmi de învățare automată inspirați de fundamentele optimizării, împreună cu un scurt tutorial al instrumentelor de programare utilizate.

Implementarea se bazează pe Python, CVXPY și TensorFlow. Această carte nu urmează o organizare tradițională de tip manual, ci este simplificată printr-o serie de note de curs care sunt intim legate, centrate în jurul unor teme și concepte coerente.

Ea servește ca manual în principal pentru un curs de licență de nivel superior, dar este, de asemenea, potrivită pentru un curs de absolvire din primul an. Cititorii beneficiază de o bună pregătire în algebra liniară, o anumită expunere la probabilități și o familiaritate de bază cu Python.