Algebra liniowa i optymalizacja w uczeniu maszynowym: Podręcznik

Opinie czytelników

Książka jest chwalona za kompleksowe omówienie algebry liniowej i optymalizacji w odniesieniu do uczenia maszynowego. Chociaż jest ona rygorystyczna matematycznie i oferuje jasne wyjaśnienia, wielu czytelników uważa ją za trudną i pozbawioną praktycznych przykładów. Brak rozwiązań ćwiczeń dodatkowo komplikuje samodzielną naukę, prowadząc do frustracji wśród niezależnych uczniów. Dodatkowo, niektóre recenzje wspominają o słabej jakości druku i mylących opisach dotyczących dostępnych zasobów.

⬤ Kompleksowe omówienie algebry liniowej i optymalizacji dla uczenia maszynowego.
⬤ Matematycznie przejrzysty z dobrą progresją tematów.
⬤ Przydatny do zrozumienia literatury dotyczącej uczenia maszynowego.
⬤ Zwięzłe wyjaśnienia i dobre ćwiczenia, które stanowią wyzwanie dla czytelnika.
⬤ Świetna zarówno do nauki akademickiej, jak i do zwykłej lektury.

⬤ Trudna do zrozumienia dla niektórych czytelników, wymagająca powolnego i wielokrotnego czytania.
⬤ Niewiele praktycznych przykładów, a związki między pojęciami są często niejasne.
⬤ Brak odpowiedzi na ćwiczenia praktyczne utrudnia samodzielną naukę.
⬤ Mylące opisy dotyczące dostępności rozwiązań; niedostępne dla zwykłych czytelników.
⬤ Doniesienia o niskiej jakości druku i wadach fizycznych niektórych egzemplarzy.

(na podstawie 18 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Linear Algebra and Optimization for Machine Learning: A Textbook

Zawartość książki:

Ten podręcznik wprowadza algebrę liniową i optymalizację w kontekście uczenia maszynowego. Książka zawiera przykłady i ćwiczenia. Podręcznik z rozwiązaniami ćwiczeń na końcu każdego rozdziału jest dostępny dla instruktorów. Podręcznik ten skierowany jest do studentów studiów magisterskich i profesorów informatyki, matematyki i nauki o danych. Z podręcznika mogą również korzystać zaawansowani studenci studiów licencjackich. Rozdziały tego podręcznika są zorganizowane w następujący sposób:

1. Algebra liniowa i jej zastosowania: Rozdziały koncentrują się na podstawach algebry liniowej wraz z ich powszechnymi zastosowaniami do rozkładu wartości pojedynczej, faktoryzacji macierzy, macierzy podobieństwa (metody jądra) i analizy grafów. Liczne aplikacje uczenia maszynowego zostały wykorzystane jako przykłady, takie jak grupowanie widmowe, klasyfikacja oparta na jądrze i wykrywanie wartości odstających. Ścisła integracja metod algebry liniowej z przykładami z uczenia maszynowego odróżnia tę książkę od ogólnych tomów poświęconych algebrze liniowej. Skupia się ona na najbardziej istotnych aspektach algebry liniowej dla uczenia maszynowego i uczy czytelników, jak stosować te koncepcje.

2. Optymalizacja i jej zastosowania: Duża część uczenia maszynowego jest stawiana jako problem optymalizacyjny, w którym staramy się zmaksymalizować dokładność modeli regresji i klasyfikacji. "Problemem macierzystym" uczenia maszynowego skoncentrowanego na optymalizacji jest regresja najmniejszych kwadratów. Co ciekawe, problem ten pojawia się zarówno w algebrze liniowej, jak i optymalizacji, i jest jednym z kluczowych problemów łączących te dwie dziedziny. Regresja najmniejszych kwadratów jest również punktem wyjścia dla maszyn wektorów nośnych, regresji logistycznej i systemów rekomendacji. Co więcej, metody redukcji wymiarowości i faktoryzacji macierzy również wymagają opracowania metod optymalizacji. Omówiono ogólne spojrzenie na optymalizację w grafach obliczeniowych wraz z jej zastosowaniami do propagacji wstecznej w sieciach neuronowych.

Częstym wyzwaniem, przed którym stają początkujący w dziedzinie uczenia maszynowego, jest wymagana rozległa wiedza z zakresu algebry liniowej i optymalizacji. Jednym z problemów jest to, że istniejące kursy algebry liniowej i optymalizacji nie są specyficzne dla uczenia maszynowego.

W związku z tym, aby nauczyć się uczenia maszynowego, trzeba zazwyczaj ukończyć więcej kursów, niż jest to konieczne. Co więcej, niektóre rodzaje pomysłów i sztuczek z optymalizacji i algebry liniowej powtarzają się częściej w uczeniu maszynowym niż w innych zastosowaniach. W związku z tym istnieje znaczna wartość w rozwijaniu poglądu na algebrę liniową i optymalizację, który jest lepiej dostosowany do konkretnej perspektywy uczenia maszynowego.