Algorithmic Mathematics in Machine Learning
Книга «Algorithmic Mathematics in Machine Learning» представляет собой глубокое исследование математических основ и алгоритмических аспектов машинного обучения. Авторы, ведущие эксперты из Университета Бонна и Института Фраунгофера, предлагают систематический подход к пониманию ключевых методов анализа данных и машинного обучения с точки зрения вычислительной математики.
Основное внимание уделяется математическим принципам, лежащим в основе популярных алгоритмов машинного обучения, включая оптимизационные задачи, регуляризацию, работу с высокоразмерными данными и проблему переобучения. Книга сочетает теоретическую строгость с практической реализацией, предоставляя читателям не только математические выкладки, но и конкретные алгоритмы для применения на практике.
Структура книги включает введение в базовые концепции машинного обучения, разделение на обучение с учителем и без учителя, обсуждение различных классов моделей и функций потерь. Особое внимание уделяется процессу разработки ML-решений, инженерии признаков и методологическим аспектам реализации алгоритмов.
Издание входит в серию «Data Science Book Series» под редакцией Ilse Ipsen и предназначено для исследователей, аспирантов и практиков, желающих углубить своё понимание математических основ искусственного интеллекта и машинного обучения. Книга служит мостом между абстрактной математической теорией и прикладными задачами анализа данных.
