Descripción
MATHEMATICS FOR MACHINE LEARNING
Resumen del libro
Esta obra proporciona las herramientas matemáticas esenciales para comprender los fundamentos del aprendizaje automático. Los autores, Deisenroth y Faisal, presentan de forma clara y estructurada los conceptos clave de álgebra lineal, geometría analítica y descomposición matricial, necesarios para cualquier profesional o estudiante que desee adentrarse en el machine learning. El libro equilibra la teoría matemática con aplicaciones prácticas, ofreciendo ejemplos y ejercicios que facilitan la asimilación de conceptos complejos.
¿De qué trata?
El libro aborda los fundamentos matemáticos que sustentan los algoritmos de machine learning, comenzando con los pilares del álgebra lineal y la geometría analítica. A través de sus capítulos, desarrolla conceptos como vectores, matrices, espacios vectoriales, transformaciones lineales y descomposiciones matriciales, explicando su relevancia directa en métodos de aprendizaje automático. Cada tema se presenta con un enfoque aplicado, mostrando cómo estas herramientas matemáticas se utilizan en problemas reales de clasificación, regresión y reducción de dimensionalidad. La obra incluye numerosos ejemplos resueltos y ejercicios que permiten al lector practicar y consolidar su comprensión, estableciendo una base sólida para abordar textos más avanzados sobre machine learning.
Temas principales
- Álgebra lineal aplicada al machine learning, incluyendo vectores, matrices y espacios vectoriales.
- Geometría analítica y su papel en la interpretación de datos multidimensionales.
- Descomposición matricial, incluyendo descomposición en valores singulares y eigen-descomposición.
- Fundamentos de optimización y su aplicación en algoritmos de aprendizaje.
- Conceptos de probabilidad y estadística necesarios para modelos predictivos.
¿Para quién está recomendado?
Este libro está dirigido a estudiantes de ciencias de la computación, ingeniería, matemáticas aplicadas y disciplinas afines que deseen comprender los fundamentos matemáticos del machine learning. También es adecuado para profesionales del análisis de datos y la inteligencia artificial que necesiten reforzar sus bases teóricas. Se recomienda tener conocimientos previos de cálculo y álgebra lineal a nivel universitario.
Qué aporta este libro
- Proporciona una base matemática rigurosa y aplicada para entender algoritmos de machine learning.
- Ofrece ejemplos prácticos que conectan la teoría matemática con problemas reales de aprendizaje automático.
- Facilita la transición a textos más avanzados sobre machine learning y deep learning.
- Incluye ejercicios resueltos que permiten autoevaluar la comprensión de los conceptos.
- Ayuda a desarrollar el pensamiento analítico necesario para diseñar y optimizar modelos de machine learning.
Ficha técnica
- Autor: Marc Peter Deisenroth; A. Aldo Faisal
- Editorial: Cambridge University Press
- Idioma: Inglés
- Tema: Ciencias - Matemáticas - Estadística y probabilidad
- Colección: Gardner
- Encuadernación: Tapa blanda
- Fecha de edición: 2021
- Número de páginas: 398
- Dimensiones: 23.4 cm x 44.4 cm
- Peso: 810.0 gr
Valoración editorial
Este manual se ha convertido en una referencia fundamental para quienes buscan entender las matemáticas detrás del machine learning. Su enfoque didáctico y estructurado lo hace accesible sin sacrificar el rigor matemático necesario. La obra destaca por su capacidad para conectar conceptos abstractos con aplicaciones prácticas, lo que resulta especialmente valioso para estudiantes y profesionales que desean construir una base sólida antes de abordar temas más avanzados. Es una inversión recomendable para cualquier persona que quiera dominar los fundamentos matemáticos del aprendizaje automático.