Uczenie maszynowe staje się wszechobecne. Dzięki coraz lepszym narzędziom służącym do tworzenia aplikacji szczegóły techniczne związane z obliczeniami i modelami matematycznymi są często pomijane przez projektantów. Owszem, to wygodne podejście, ale wiąże się z ryzykiem braku świadomości co do wszystkich konsekwencji wybranych rozwiązań projektowych, szczególnie ich mocnych i słabych stron. A zatem bez ugruntowanych podstaw matematyki nie można mówić o profesjonalnym podejściu do uczenia maszynowego.
Ten podręcznik jest przeznaczony dla osób, które chcą dobrze zrozumieć matematyczne podstawy uczenia maszynowego i nabrać praktycznego doświadczenia w używaniu pojęć matematycznych. Wyjaśniono tutaj stosowanie szeregu technik matematycznych, takich jak algebra liniowa, geometria analityczna, rozkłady macierzy, rachunek wektorowy, optymalizacja, probabilistyka i statystyka. Następnie zaprezentowano matematyczne aspekty czterech podstawowych metod uczenia maszynowego: regresji liniowej, analizy głównych składowych, modeli mieszanin rozkładów Gaussa i maszyn wektorów nośnych. W każdym rozdziale znalazły się przykłady i ćwiczenia ułatwiające przyswojenie materiału.
W książce między innymi:
podstawy algebry: układy równań, macierze, przestrzenie afiniczne
rachunek prawdopodobieństwa, sprzężenia, optymalizacja
wnioskowanie z wykorzystaniem różnego rodzaju modeli
regresja liniowa i redukcja wymiarowości
maszyna wektorów nośnych i rozwiązania numeryczne
Matematyka: koniecznie, jeśli chcesz zrozumieć istotę sztucznej inteligencji!