Fundamentals of Machine Learning
Vedecké štúdium štatistických modelov a algoritmov, ktoré počítačové systémy používajú na vykonávanie konkrétnej úlohy bez explicitných pokynov, sa označuje ako strojové učenie. Je založené na vzoroch a odvodzovaní.
Strojové učenie je podmnožinou umelej inteligencie. Štúdium matematickej optimalizácie významne prispieva k metódam, aplikáciám a teórii strojového učenia. Niektoré z rôznych modelov, ktoré sa v tejto oblasti používajú, sú umelé neurónové siete, rozhodovacie stromy a Bayesove siete.
Strojové učenie sa uplatňuje v rôznych ďalších oblastiach, napríklad v strojovom vnímaní, poľnohospodárstve, adaptívnych webových stránkach, bioinformatike, optimalizácii, analýze nálad atď. Témy obsiahnuté v tejto knihe o strojovom učení majú mimoriadny význam a určite poskytnú čitateľom neuveriteľné poznatky.
Rozvíja inovatívne aspekty tejto oblasti, ktoré budú mať zásadný význam pre pokrok v tejto oblasti v budúcnosti. Tým, ktorí hľadajú informácie na prehĺbenie svojich vedomostí, táto kniha výrazne pomôže.
