Apprendimento automatico: Un approccio teorico

Recensioni dei lettori

Il libro fornisce una prima panoramica dell'apprendimento automatico teorico, mostrando lo sviluppo del campo. Tuttavia, alcuni lettori esprimono frustrazione per l'approccio astratto e la mancanza di chiarezza nelle definizioni matematiche.

Offre una buona panoramica storica dei primi lavori sull'apprendimento automatico; indica come il campo sia progredito nel tempo.

⬤ Contiene spiegazioni astratte e contorte che possono mancare di flusso logico
⬤ percezione di pretenziosità da parte dell'autore
⬤ non riesce a spiegare adeguatamente i concetti matematici chiave
⬤ alcuni lettori ritengono che non presenti una solida base teorica.

(basato su 2 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Machine Learning: A Theoretical Approach

Contenuto del libro:

Questa è la prima introduzione completa alla teoria dell'apprendimento computazionale.

La presentazione uniforme dei risultati fondamentali e delle loro applicazioni da parte dell'autore offre ai ricercatori di IA una prospettiva teorica sui problemi che studiano. Il libro presenta strumenti per l'analisi dei modelli probabilistici di apprendimento, strumenti che classificano in modo chiaro ciò che è o non è appredibile in modo efficiente.

Dopo un'introduzione generale al paradigma PAC di Valiant e all'importante nozione di dimensione di Vapnik-Chervonenkis, l'autore esplora argomenti specifici come gli automi finiti e le reti neurali. La presentazione è destinata a un pubblico ampio: la capacità dell'autore di motivare e ritmare le discussioni per i principianti è stata apprezzata dai recensori. Ogni capitolo contiene numerosi esempi ed esercizi, oltre a un utile riassunto dei risultati più importanti.

Un'eccellente introduzione al settore, adatta sia per un primo corso, sia come componente di corsi generali di apprendimento automatico e di IA avanzata. È anche un importante riferimento per i ricercatori di IA.