Teoria informației, inferență și algoritmi de învățare

Recenzii ale cititorilor

Cartea este un text bine apreciat privind teoria informației și învățarea automată, care integrează diverse subiecte, inclusiv inferența bayesiană și conexiunile statistice. Deși oferă un conținut pătrunzător, unii cititori consideră că este lipsită de aplicații practice și explicații detaliate, ceea ce poate necesita resurse externe pentru o mai bună înțelegere.

⬤ Oferă o introducere puternică în teoria informației cu profunzime.
⬤ Oferă conexiuni și perspective multidisciplinare unice.
⬤ Stil de scriere captivant și ilustrații frumoase.
⬤ Bun pentru studiu individual cu exerciții.
⬤ Provoacă gândirea și modelează gândirea cititorului.
⬤ Oferă perspective printr-o abordare integrată a teoriei informației și statisticii.

⬤ Lipsă de informații practice pentru rezolvarea problemelor din lumea reală.
⬤ Unele concepte nu sunt bine explicate, necesitând ca cititorii să caute resurse externe.
⬤ Organizarea materialului poate fi confuză, cu conținut repetitiv.
⬤ Pondere mare a demonstrațiilor matematice, care pot fi nepractice pentru ingineri.
⬤ Au fost raportate unele probleme legate de calitatea imprimării.

(pe baza a 58 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Information Theory, Inference and Learning Algorithms

Conținutul cărții:

Teoria informației și inferența, adesea predate separat, sunt unite aici într-un manual amuzant. Aceste subiecte se află în centrul multor domenii interesante ale științei și ingineriei contemporane - comunicare, prelucrarea semnalelor, extragerea datelor, învățarea automată, recunoașterea modelelor, neuroștiința computațională, bioinformatica și criptografia.

Acest manual introduce teoria în tandem cu aplicațiile. Teoria informației este predată alături de sisteme practice de comunicare, cum ar fi codarea aritmetică pentru comprimarea datelor și codurile cu grafice rare pentru corectarea erorilor. Un set de instrumente de tehnici de inferență, inclusiv algoritmi de trecere a mesajelor, metode Monte Carlo și aproximări variaționale, sunt dezvoltate împreună cu aplicații ale acestor instrumente pentru clustering, coduri convoluționale, analiza componentelor independente și rețele neuronale.

Partea finală a cărții descrie stadiul actual al codurilor de corectare a erorilor, inclusiv codurile de paritate cu control de densitate scăzută, codurile turbo și codurile de fântână digitală - standardele secolului XXI pentru comunicațiile prin satelit, unitățile de disc și transmisia de date. Bogat ilustrată, plină de exemple lucrate și peste 400 de exerciții, unele cu soluții detaliate, cartea revoluționară a lui David MacKay este ideală pentru autoînvățare și pentru cursuri universitare sau postuniversitare.

Interludii despre cuvinte încrucișate, evoluție și sex oferă divertisment pe parcurs. În concluzie, acesta este un manual de informare, comunicare și codificare pentru o nouă generație de studenți și un punct de intrare de neegalat în aceste domenii pentru profesioniștii din domenii atât de diverse precum biologia computațională, ingineria financiară și învățarea automată.