Introduzione all'apprendimento automatico statistico

Recensioni dei lettori

Il libro è generalmente ben accolto per la sua copertura dell'apprendimento automatico e della statistica classica, che lo rende una risorsa utile sia per gli studenti che per i professionisti. Viene notato per il suo approccio pedagogico, anche se alcuni recensori suggeriscono che potrebbe beneficiare di spiegazioni più intuitive.

Copertura completa dell'apprendimento automatico e della statistica classica, migliore qualità pedagogica rispetto a molti altri libri, utile per i colloqui di lavoro nel campo della scienza dei dati e della statistica, ben accolta da più utenti.

Manca di una trattazione dettagliata rispetto ad alcuni testi specialistici, potrebbe avvalersi di spiegazioni più intuitive prima di immergersi nei dettagli matematici.

(basato su 3 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Introduction to Statistical Machine Learning

Contenuto del libro:

L'apprendimento automatico consente ai computer di apprendere e discernere modelli senza essere programmati. Quando le tecniche statistiche e l'apprendimento automatico sono combinati insieme, rappresentano un potente strumento per l'analisi di vari tipi di dati in molte aree dell'informatica/ingegneria, tra cui l'elaborazione delle immagini, l'elaborazione del parlato, l'elaborazione del linguaggio naturale, il controllo dei robot, nonché in scienze fondamentali come la biologia, la medicina, l'astronomia, la fisica e i materiali.

Introduzione all'apprendimento automatico statistico fornisce un'introduzione generale all'apprendimento automatico che copre un'ampia gamma di argomenti in modo conciso e vi aiuterà a colmare il divario tra teoria e pratica. La Parte I illustra i concetti fondamentali di statistica e probabilità utilizzati nella descrizione degli algoritmi di apprendimento automatico. Le parti II e III illustrano i due principali approcci alle tecniche di apprendimento automatico: i metodi generativi e i metodi discriminativi. Mentre la Parte III fornisce uno sguardo approfondito agli argomenti avanzati che svolgono un ruolo essenziale nel rendere gli algoritmi di apprendimento automatico più utili nella pratica. I programmi MATLAB/Octave allegati forniscono le competenze pratiche necessarie per svolgere un'ampia gamma di attività di analisi dei dati.

⬤ Fornisce il materiale di base necessario per comprendere l'apprendimento automatico, come la statistica, la probabilità, l'algebra lineare e il calcolo.

⬤ Copre completamente l'approccio generativo al riconoscimento statistico dei pattern e l'approccio discriminativo all'apprendimento automatico statistico.

⬤ Include programmi MATLAB/Octave per consentire ai lettori di testare numericamente gli algoritmi e di acquisire competenze matematiche e pratiche in un'ampia gamma di attività di analisi dei dati.

⬤ Discute un'ampia gamma di applicazioni dell'apprendimento automatico e della statistica e fornisce esempi tratti dall'elaborazione delle immagini, dall'elaborazione del parlato, dall'elaborazione del linguaggio naturale, dal controllo dei robot, nonché dalla biologia, dalla medicina, dall'astronomia, dalla fisica e dai materiali.