Machine Learning for Engineers
Ez a gépi tanulás önálló bevezetése, amelyet a kezdetektől fogva mérnökök szem előtt tartásával terveztek, mindent megad a hallgatóknak, amire szükségük van ahhoz, hogy elkezdhessék alkalmazni a gépi tanulás elveit és algoritmusait valós mérnöki problémákra.
A becslés, a detektálás, az információelmélet és az optimalizálás közötti összefüggések következetes hangsúlyozásával a következőket tartalmazza: a gépi tanulás és a jelfeldolgozás közötti összefüggések közérthető áttekintését, amely szilárd alapot nyújt a további tanulmányokhoz; a legkorszerűbb technikák és a klasszikusabb módszerek közötti különbségek világos magyarázatát, amely a hallgatók számára minden olyan ismeretet megad, amely a megalapozott technikaválasztáshoz szükséges; az információelméleti fogalmak és gyakorlati mérnöki jelentőségük közötti kapcsolatok bemutatását; a Matlab segítségével reprodukálható példákat, amelyek lehetővé teszik a hallgatók gyakorlati kísérletezését. Ez a könyv, amely csupán a valószínűségszámítás és a lineáris algebra alapvető ismereteit feltételezi, és amelyet előadásfóliák és megoldások kísérnek az oktatók számára, ideális bevezetés a gépi tanulásba minden szakterület mérnökhallgatói számára.
