Boosting: Fondamenti e algoritmi

Recensioni dei lettori

Il libro fornisce un esame completo della famiglia di algoritmi AdaBoost, con una forte enfasi sulle basi matematiche e sulle prove rigorose. Pur essendo una fonte autorevole sul boosting, richiede un notevole investimento di tempo e fatica per essere letto e compreso. È più adatto a lettori con un solido background in apprendimento automatico e matematica, in quanto non è adatto a dilettanti o a chi cerca implementazioni pratiche e veloci.

⬤ Una trattazione completa del boosting, scritta dagli inventori originali
⬤ offre profondi approfondimenti teorici
⬤ struttura e chiarezza eccellenti
⬤ prove rigorose e spiegazioni approfondite
⬤ accessibile anche a chi ha conoscenze pregresse
⬤ considerato un capolavoro nella letteratura sull'apprendimento automatico.

⬤ Denso e difficile da seguire per chi non ha conoscenze pregresse
⬤ forte attenzione alla teoria matematica con esempi pratici limitati
⬤ può risultare frustrante per i lettori che cercano applicazioni rapide o pratiche
⬤ alcuni contenuti ritenuti eccessivi e non utili da alcuni recensori.

(basato su 21 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Boosting: Foundations and Algorithms

Contenuto del libro:

Un'introduzione accessibile e un riferimento essenziale per un approccio all'apprendimento automatico che crea regole di previsione altamente accurate combinando molte regole deboli e imprecise.

Il boosting è un approccio all'apprendimento automatico basato sull'idea di creare un predittore altamente accurato combinando molte "regole empiriche" deboli e imprecise. La teoria del boosting si è sviluppata in modo straordinariamente ricco, con collegamenti a una serie di argomenti, tra cui la statistica, la teoria dei giochi, l'ottimizzazione convessa e la geometria dell'informazione. Gli algoritmi di boosting hanno anche avuto successo pratico in campi come la biologia, la visione e l'elaborazione del parlato. In diversi momenti della sua storia, il boosting è stato percepito come misterioso, controverso e persino paradossale.

Questo libro, scritto dagli inventori del metodo, raccoglie, organizza, semplifica e amplia in modo sostanziale due decenni di ricerca sul boosting, presentando sia la teoria che le applicazioni in modo accessibile a lettori di diversa provenienza e fornendo al contempo un riferimento autorevole per i ricercatori più esperti. Grazie alla trattazione introduttiva di tutto il materiale e all'inclusione di esercizi in ogni capitolo, il libro è adatto anche all'uso nei corsi.

Il libro inizia con un'introduzione generale agli algoritmi di apprendimento automatico e alla loro analisi.

Esplora poi la teoria di base del boosting, in particolare la sua capacità di generalizzazione.

Esamina una miriade di altri punti di vista teorici che aiutano a spiegare e comprendere il boosting.

Fornisce estensioni pratiche del boosting per problemi di apprendimento più complessi.

Infine, presenta una serie di argomenti teorici avanzati. Numerose sono le applicazioni e le illustrazioni pratiche.