Machine Learning

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Descrição

Machine learning (ML) has become a commonplace element in our everyday lives and a standard tool for many fields of science and engineering. To make optimal use of ML, it is essential to understand its underlying principles.

This book approaches ML as the computational implementation of the scientific principle. This principle consists of continuously adapting a model of a given data-generating phenomenon by minimizing some form of loss incurred by its predictions.

The book trains readers to break down various ML applications and methods in terms of data, model, and loss, thus helping them to choose from the vast range of ready-made ML methods.

The book's three-component approach to ML provides uniform coverage of a wide range of concepts and techniques. As a case in point, techniques for regularization, privacy-preservation as well as explainability amount to specific design choices for the model, data, and loss of a ML method.

Sobre o Livro

Aprendizado de máquina é apresentado como implementação computacional do princípio científico, com foco em ajustar modelos a fenômenos geradores de dados pela minimização de uma medida de perda.

O texto treina leitores a decompor aplicações e métodos em termos de dados, modelo e perda, facilitando escolhas entre métodos prontos.

Técnicas como regularização, preservação de privacidade e explicabilidade são discutidas como escolhas de projeto para dados, modelo e perda.

Características

Categoria	Computação
Subcategoria	Inteligência Artificial
Autores	Alexander Jung
Sobre o Autor	Alexander Jung é autor na área de aprendizado de máquina e métodos computacionais.