مقدمة في تعلم الآلة الإحصائي - تأليف Masashi Sugiyama (غلاف ورقي)

ملخص الكتاب يتيح تعلم الآلة للحواسيب القدرة على التعلم وتمييز الأنماط دون الحاجة إلى برمجة فعلية. وعند دمج التقنيات الإحصائية مع تعلم الآلة، فإنهما يشكلان أداة قوية لتحليل أنواع مختلفة من البيانات في العديد من مجالات علوم وهندسة الحاسوب، بما في ذلك معالجة الصور، ومعالجة الكلام، ومعالجة اللغات الطبيعية، والتحكم في الروبوتات، بالإضافة إلى العلوم الأساسية مثل الأحياء، والطب، وعلم الفلك، والفيزياء، وعلوم المواد. يقدم كتاب Introduction to Statistical Machine Learning مقدمة عامة حول تعلم الآلة تغطي مجموعة واسعة من المواضيع بإيجاز، مما سيساعدك على سد الفجوة بين النظرية والتطبيق. يتناول الجزء الأول المفاهيم الأساسية للإحصاء والاحتمالات المستخدمة في وصف خوارزميات تعلم الآلة، بينما يشرح الجزءان الثاني والثالث المنهجين الرئيسيين لتقنيات تعلم الآلة؛ وهي الأساليب التوليدية والأساليب التمييزية. بينما يقدم الجزء الثالث نظرة متعمقة على المواضيع المتقدمة التي تلعب أدواراً جوهرية في جعل خوارزميات تعلم الآلة أكثر فائدة من الناحية العملية. كما توفر لك برامج MATLAB/Octave المصاحبة المهارات العملية اللازمة لإنجاز مجموعة واسعة من مهام تحليل البيانات.

اقتباسات المراجعات

يتم تقديم الخلفية الاحتمالية والإحصائية بشكل جيد، مما يوفر للقارئ تغطية شاملة للمنهج التوليدي للتعرف الإحصائي على الأنماط، والمنهج التمييزي لتعلم الآلة الإحصائي. -- Zentralblatt MATH