Teoria dell'informazione, inferenza e algoritmi di apprendimento

Recensioni dei lettori

Il libro è un testo molto apprezzato sulla teoria dell'informazione e sull'apprendimento automatico che integra vari argomenti tra cui l'inferenza bayesiana e le connessioni statistiche. Sebbene offra contenuti interessanti, alcuni lettori lo trovano carente di applicazioni pratiche e spiegazioni dettagliate, il che può rendere necessarie risorse esterne per una migliore comprensione.

⬤ Fornisce una solida introduzione alla teoria dell'informazione con profondità.
⬤ Offre connessioni e prospettive multidisciplinari uniche.
⬤ Stile di scrittura coinvolgente e belle illustrazioni.
⬤ Ottimo per l'autoapprendimento con esercizi.
⬤ Stimola la riflessione e modella il pensiero del lettore.
⬤ Offre spunti di riflessione attraverso un approccio integrato alla teoria dell'informazione e alla statistica.

⬤ Mancano informazioni pratiche per la risoluzione di problemi reali.
⬤ Alcuni concetti non sono ben spiegati e i lettori devono cercare risorse esterne.
⬤ L'organizzazione del materiale può essere confusa con contenuti ripetitivi.
⬤ Si fa largo l'uso di prove matematiche, che possono essere poco pratiche per gli ingegneri.
⬤ Sono stati segnalati alcuni problemi di qualità di stampa.

(basato su 58 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Information Theory, Inference and Learning Algorithms

Contenuto del libro:

La teoria dell'informazione e l'inferenza, spesso insegnate separatamente, sono qui riunite in un unico divertente libro di testo. Questi argomenti sono al centro di molte aree interessanti della scienza e dell'ingegneria contemporanee: comunicazione, elaborazione dei segnali, data mining, apprendimento automatico, riconoscimento di modelli, neuroscienze computazionali, bioinformatica e crittografia.

Questo libro di testo introduce la teoria insieme alle applicazioni. La teoria dell'informazione viene insegnata insieme a sistemi di comunicazione pratici, come la codifica aritmetica per la compressione dei dati e i codici a grafo sparso per la correzione degli errori. Una serie di tecniche di inferenza, tra cui algoritmi di message-passing, metodi Monte Carlo e approssimazioni variazionali, vengono sviluppate insieme alle applicazioni di questi strumenti al clustering, ai codici convoluzionali, all'analisi delle componenti indipendenti e alle reti neurali.

La parte finale del libro descrive lo stato dell'arte dei codici a correzione d'errore, compresi i codici a bassa densità di parità, i codici turbo e i codici digitali a fontana: gli standard del XXI secolo per le comunicazioni satellitari, le unità disco e la trasmissione di dati. Riccamente illustrato, pieno di esempi pratici e di oltre 400 esercizi, alcuni dei quali con soluzioni dettagliate, l'innovativo libro di David MacKay è ideale per l'autoapprendimento e per i corsi di laurea o di specializzazione.

Intermezzi sui cruciverba, sull'evoluzione e sul sesso forniscono intrattenimento lungo il percorso. In sintesi, questo è un libro di testo sull'informazione, la comunicazione e il coding per una nuova generazione di studenti e un punto di ingresso ineguagliabile in queste materie per i professionisti in settori diversi come la biologia computazionale, l'ingegneria finanziaria e l'apprendimento automatico.