Learning theory from first principles

Une introduction complète et novatrice aux fondements et aux applications modernes de la théorie de l'apprentissage. La recherche en apprentissage automatique a connu une croissance exponentielle, donnant lieu à des raisonnements mathématiques complexes, parfois difficiles à appréhender pour les néophytes. Dans cet ouvrage accessible, Francis Bach présente les fondements et les avancées les plus récentes de la théorie de l'apprentissage aux étudiants de master et aux chercheurs souhaitant acquérir une compréhension mathématique de base des architectures d'apprentissage automatique les plus utilisées. Partant du principe que la théorie de l'apprentissage est indissociable des algorithmes exécutables en pratique, ce livre se concentre sur l'analyse théorique des algorithmes d'apprentissage et son lien avec leurs performances pratiques. Bach propose les formulations les plus simples, issues des principes fondamentaux, et construit des résultats et des démonstrations mathématiquement rigoureux sans pour autant submerger les étudiants. • Offre une présentation équilibrée et unifiée des méthodes d'apprentissage automatique les plus courantes. • Met l'accent sur l'application pratique et ne présente que les cadres algorithmiques fréquemment utilisés. • Aborde des sujets modernes absents des ouvrages existants, tels que les modèles surparamétrés et la prédiction structurée. • Intègre la théorie statistique, la théorie de l'optimisation et la théorie de l'approximation. • Se concentre sur l'adaptabilité, permettant de distinguer les différentes techniques d'apprentissage. • Des expériences pratiques, des exemples illustratifs et le code associé relient les garanties théoriques aux comportements pratiques.

Reliure de 55 % du catalogue : les livres dont le score de notoriété va de 0 à 550 000 (sur 1 000 000). Probabilité publiée par carte tirée : 70 %. Rareté : Commune.