Algebra lineare e ottimizzazione per l'apprendimento automatico: Un libro di testo

Recensioni dei lettori

Il libro è apprezzato per la copertura completa dell'algebra lineare e dell'ottimizzazione in relazione all'apprendimento automatico. Sebbene sia matematicamente rigoroso e offra spiegazioni chiare, molti lettori lo trovano impegnativo e privo di esempi pratici. L'assenza di soluzioni agli esercizi complica ulteriormente l'autoapprendimento, portando alla frustrazione degli studenti indipendenti. Inoltre, alcune recensioni menzionano la scarsa qualità della stampa e descrizioni fuorvianti sulle risorse disponibili.

⬤ Copertura completa dell'algebra lineare e dell'ottimizzazione per l'apprendimento automatico.
⬤ Matematicamente chiaro con una buona progressione degli argomenti.
⬤ Utile per comprendere la letteratura sull'apprendimento automatico.
⬤ Spiegazioni concise e buoni esercizi che sfidano il lettore.
⬤ Ottimo sia per lo studio accademico che per la lettura occasionale.

⬤ Difficile da seguire per alcuni lettori, richiede una lettura lenta e ripetuta.
⬤ Pochi esempi pratici e le relazioni tra i concetti sono spesso poco chiare.
⬤ La mancanza di risposte agli esercizi pratici rende difficile l'autoapprendimento.
⬤ Descrizione fuorviante sulla disponibilità delle soluzioni; non accessibile ai lettori occasionali.
⬤ Segnalazioni di scarsa qualità di stampa e difetti fisici in alcune copie.

(basato su 18 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Linear Algebra and Optimization for Machine Learning: A Textbook

Contenuto del libro:

Questo libro di testo introduce l'algebra lineare e l'ottimizzazione nel contesto dell'apprendimento automatico. Esempi ed esercizi sono presenti in tutto il libro. Un manuale di soluzioni per gli esercizi alla fine di ogni capitolo è a disposizione degli insegnanti. Questo libro di testo si rivolge a studenti e professori di informatica, matematica e scienza dei dati. Anche gli studenti universitari di livello avanzato possono utilizzare questo libro di testo. I capitoli di questo libro di testo sono organizzati come segue:

1. Algebra lineare e sue applicazioni: I capitoli si concentrano sulle basi dell'algebra lineare e sulle sue applicazioni comuni alla decomposizione dei valori singolari, alla fattorizzazione delle matrici, alle matrici di similarità (metodi kernel) e all'analisi dei grafi. Sono state utilizzate come esempi numerose applicazioni di apprendimento automatico, come il clustering spettrale, la classificazione basata su kernel e il rilevamento degli outlier. La stretta integrazione dei metodi dell'algebra lineare con esempi di apprendimento automatico differenzia questo libro dai volumi generici sull'algebra lineare. L'attenzione è chiaramente rivolta agli aspetti più rilevanti dell'algebra lineare per l'apprendimento automatico e per insegnare ai lettori come applicare questi concetti.

2. Ottimizzazione e sue applicazioni: Gran parte dell'apprendimento automatico si pone come un problema di ottimizzazione in cui si cerca di massimizzare l'accuratezza dei modelli di regressione e classificazione. Il "problema madre" dell'apprendimento automatico incentrato sull'ottimizzazione è la regressione ai minimi quadrati. È interessante notare che questo problema nasce sia nell'algebra lineare che nell'ottimizzazione ed è uno dei problemi chiave di collegamento tra i due campi. La regressione ai minimi quadrati è anche il punto di partenza delle macchine a vettori di supporto, della regressione logistica e dei sistemi di raccomandazione. Inoltre, anche i metodi per la riduzione della dimensionalità e la fattorizzazione delle matrici richiedono lo sviluppo di metodi di ottimizzazione. Viene discussa una visione generale dell'ottimizzazione nei grafi computazionali e le sue applicazioni alla back propagation nelle reti neurali.

Una sfida frequente per i principianti nel campo dell'apprendimento automatico è l'ampio background richiesto nell'algebra lineare e nell'ottimizzazione. Un problema è che i corsi di algebra lineare e ottimizzazione esistenti non sono specifici per l'apprendimento automatico.

Pertanto, in genere si dovrebbe completare più materiale del corso che è necessario per imparare l'apprendimento automatico. Inoltre, alcuni tipi di idee e trucchi dell'ottimizzazione e dell'algebra lineare ricorrono più frequentemente nell'apprendimento automatico rispetto ad altri contesti applicativi. Pertanto, è molto utile sviluppare una visione dell'algebra lineare e dell'ottimizzazione che sia più adatta alla prospettiva specifica dell'apprendimento automatico.