Идеи машинного обучения. От теории к алгоритмам (Шай Шалев-Шварц). 2014г.

Книга "Идеи машинного обучения. От теории к алгоритмам" является обширным и фундаментальным ресурсом для изучения машинного обучения - одного из наиболее быстро развивающихся разделов информатики с широким применением в различных областях. Авторы книги ставят перед собой цель ознакомить читателя с базовыми принципами машинного обучения и характерными для него алгоритмическими парадигмами. Книга содержит обширный свод основных теоретических идей машинного обучения, а также математические выкладки, благодаря которым эти идеи превращаются в практические алгоритмы.

После того, как базовые основы дисциплины изложены, книга рассматривает широкий спектр тем, не получивших достаточного отражения в предыдущих учебниках: вычислительная сложность обучения, понятия выпуклости и устойчивости, важные алгоритмы, включая стохастический градиентный спуск, нейронные сети и обучение структурированному выводу, а также недавно разработанные теоретические концепции, например, PAC-байесовский подход и границы сжатия.

Книга рассчитана на студентов старших курсов, изучающих информатику, технические науки, математику или статистику, а также может быть полезна исследователям, желающим углубить свои теоретические знания. Ожидается, что читатель знаком с основами теории вероятностей, линейной алгебры, математического анализа и теории алгоритмов.

Если вам необходима информация о книге "Идеи машинного обучения" автор Шай Шалев - Шварц, то я предоставлю детальное описание. Книга является эффективным комплексным изучением области машинного обучения с отображением фундаментальных идей и алгоритмических замыслов. Это поможет убедиться в конечном результате формирования практических алгоритмов, которые успешно внедряются на всех этапах развития информационного общества. Автор не останавливается на привычных темах, щедро расширяя список.Структурированный вывод рассматривается в контексте обучения. Существенно воспроизводятся алгоритмы вроде обучаемого градиента, сети нейронов, процессия статистических данных. При этом в теоретическом срезе происходит разъяснение расчетных моделей и оценка результатов. Сервис еще недавно времени идет речь о свертке в рамках методологии PAC. Образованность такого подхода предоставляет возможность уменьшить избыточные детали моделей, сделать процесс взаимодействия с информацией легче и эффективнее. С течением времени аудитория становится все шире.На курс могут ориентироваться не только студенты соответствующих образовательных программ, но и активная научная общественность. Предполагается допустимость ограниченного багажа знаний в объеме расчетов вероятностных событий. Также имеет значение сложившиеся объективные и субъективные принципы изучения математики и алгоритмов.