Un prim curs de învățare automată

Recenzii ale cititorilor

Cartea este considerată pe scară largă drept o resursă solidă pentru înțelegerea matematicii din spatele învățării automate, punând accentul pe explicații intuitive și pe o abordare structurată. Este recomandată celor care au o familiaritate de bază cu conceptele de învățare automată, dar a fost criticată pentru erorile tipografice, problemele legate de versiunea electronică și de formatare și unele subiecte lipsă. Acesta poate servi ca o introducere solidă, dar cititorii pot avea nevoie de materiale suplimentare pentru o înțelegere cuprinzătoare.

⬤ Excelentă pentru construirea intuiției despre tehnicile de învățare automată.
⬤ Explicațiile matematice accesibile o fac prietenoasă pentru începători.
⬤ Organizare bine structurată și logică.
⬤ Puternic pentru cei care doresc să înțeleagă matematica din spatele ML, mai degrabă decât să folosească doar biblioteci.
⬤ Plăcut de citit, chiar și pentru neexperți în ML.
⬤ Livrare rapidă și calitate fizică decentă.

⬤ Mai multe greșeli de tipar și greșeli prezente în tot textul.
⬤ Formulele matematice nu se afișează corect în versiunea electronică.
⬤ Unele critici privind utilizarea exemplelor Matlab în loc de Python.
⬤ Paginile subțiri din versiunea fizică ar putea fi o preocupare pentru unii cititori.
⬤ Unele subiecte lipsă, cum ar fi regresorii SVM, necesită ca cititorul să consulte resurse suplimentare.

(pe baza a 21 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

A First Course in Machine Learning

Conținutul cărții:

A First Course in Machine Learning de Simon Rogers și Mark Girolami este cea mai bună carte introductivă pentru ML disponibilă în prezent. Ea combină rigoarea și precizia cu accesibilitatea, pornește de la o explicație detaliată a fundamentelor de bază ale analizei bayesiene în cele mai simple contexte și merge până la frontierele subiectului, cum ar fi modelele de amestec infinit, GP și MCMC.

--Devdatt Dubhashi, profesor, Departamentul de Informatică și Inginerie, Universitatea Chalmers, Suedia

Acest manual reușește să fie mai ușor de citit decât alte cărți comparabile în domeniu, păstrând în același timp tot tratamentul riguros necesar. Noile capitole îl plasează în fruntea domeniului, acoperind subiecte care au devenit curente în învățarea automată în ultimul deceniu.

--Daniel Barbara, Universitatea George Mason, Fairfax, Virginia, SUA

Noua ediție a A First Course in Machine Learning de Rogers și Girolami este o introducere excelentă în utilizarea metodelor statistice în învățarea automată. Cartea introduce concepte precum modelarea matematică, inferența și predicția, furnizând "just in time" informațiile de bază esențiale privind algebra liniară, calculul și teoria probabilităților de care cititorul are nevoie pentru a înțelege aceste concepte.

--Daniel Ortiz-Arroyo, profesor asociat, Universitatea Aalborg Esbjerg, Danemarca

Am fost impresionat de cât de aproape se aliniază materialul cu nevoile unui curs introductiv de învățare automată, care este cel mai mare punct forte al său... În general, aceasta este o carte pragmatică și utilă, care este bine aliniată la nevoile unui curs introductiv și pe care o voi analiza pentru proprii mei studenți în lunile următoare.

--David Clifton, Universitatea din Oxford, Marea Britanie

Prima ediție a acestei cărți era deja un excelent text introductiv privind învățarea automată pentru un curs avansat de licență sau un curs predat la nivel de masterat sau, într-adevăr, pentru oricine dorește să învețe despre un domeniu interesant și important al informaticii. Capitolele suplimentare de material avansat privind procesul Gaussian, MCMC și modelarea amestecurilor oferă o bază ideală pentru proiecte practice, fără a perturba expunerea foarte clară și lizibilă a noțiunilor de bază conținute în prima parte a cărții.

--Gavin Cawley, lector superior, Școala de științe informatice, Universitatea din East Anglia, Marea Britanie

Această carte ar putea fi utilizată pentru studenții de licență juniori/seniori sau pentru studenții absolvenți din primul an, precum și pentru persoanele care doresc să exploreze domeniul învățării automate... Cartea introduce nu numai conceptele, ci și ideile care stau la baza implementării algoritmilor din perspectiva gândirii critice.

--Guangzhi Qu, Universitatea Oakland, Rochester, Michigan, SUA