Boosting: Alapok és algoritmusok

Olvasói vélemények

A könyv átfogóan vizsgálja az AdaBoost algoritmuscsaládot, nagy hangsúlyt fektetve a matematikai alapokra és a szigorú bizonyításokra. Miközben a könyv a boosting hiteles forrásaként szolgál, olvasása és megértése jelentős idő- és erőfeszítésbefektetést igényel. Leginkább a gépi tanulásban és matematikában alapos háttérrel rendelkező olvasóknak ajánlott, mivel nem biztos, hogy az amatőröknek vagy a gyors, gyakorlatias megvalósításokat keresőknek szól.

⬤ A boosting átfogó lefedése az eredeti feltalálók tollából
⬤ mély elméleti betekintést nyújt
⬤ kiváló szerkezet és áttekinthetőség
⬤ szigorú bizonyítások és alapos magyarázatok
⬤ az előismeretekkel rendelkezők számára is elérhető
⬤ a gépi tanulás irodalmának mesterműveként tartják számon.

⬤ Sűrű és nehéz követni az előismeretekkel nem rendelkezők számára
⬤ a matematikai elméletre való nagy hangsúlyt helyez, kevés gyakorlati példával
⬤ frusztráló lehet a gyors vagy gyakorlati alkalmazásokat kereső olvasók számára
⬤ egyes kritikusok túlzónak és nem hasznosnak tartanak bizonyos tartalmakat.

(21 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Boosting: Foundations and Algorithms

Könyv tartalma:

Közérthető bevezetés és alapvető referencia a gépi tanulás olyan megközelítéséről, amely számos gyenge és pontatlan előrejelzési szabály kombinálásával hoz létre nagy pontosságú előrejelzési szabályokat.

A Boosting a gépi tanulás olyan megközelítése, amely azon az elképzelésen alapul, hogy sok gyenge és pontatlan "ökölszabály" kombinálásával hozzunk létre egy nagy pontosságú előrejelzőt. A boosting körül figyelemre méltóan gazdag elmélet alakult ki, amely számos témakörhöz kapcsolódik, többek között a statisztikához, a játékelmélethez, a konvex optimalizáláshoz és az információs geometriához. Az erősítő algoritmusok gyakorlati sikert arattak olyan területeken is, mint a biológia, a látás és a beszédfeldolgozás. Történetének különböző szakaszaiban a boostingot rejtélyesnek, ellentmondásosnak, sőt paradoxnak tartották.

Ez a könyv, amelyet a módszer feltalálói írtak, összegyűjti, rendszerezi, egyszerűsíti és lényegesen kibővíti a boostinggal kapcsolatos két évtizedes kutatást, az elméletet és az alkalmazásokat is úgy mutatja be, hogy a különböző hátterű olvasók számára is hozzáférhető legyen, ugyanakkor a haladó kutatók számára is hiteles referenciát jelentsen. A könyv az összes anyag bevezető jellegű kezelésével és a minden fejezetben szereplő gyakorlatok beépítésével alkalmas tanfolyami használatra is.

A könyv a gépi tanulási algoritmusok és elemzésük általános bevezetésével kezdődik.

Ezután feltárja a boosting alapvető elméletét, különösen az általánosító képességét.

Megvizsgál néhányat a számtalan egyéb elméleti nézőpont közül, amelyek segítenek a boosting magyarázatában és megértésében.

Gyakorlati kiterjesztéseket nyújt a boostingra a bonyolultabb tanulási problémákhoz.

Végül pedig számos haladó elméleti témát mutat be. A könyvben számos alkalmazás és gyakorlati illusztráció található.