Értékelés:
A könyv az információelmélet és a gépi tanulás jól megbecsült szövege, amely különböző témákat integrál, beleértve a Bayes-féle következtetést és a statisztikai összefüggéseket. Bár lényeglátó tartalmat kínál, egyes olvasók úgy találják, hogy hiányzik belőle a gyakorlati alkalmazás és a részletes magyarázatok, ami a jobb megértéshez külső forrásokat tehet szükségessé.
Előnyök:⬤ Erős bevezetést nyújt az információelméletbe, mélységgel.
⬤ Egyedülálló multidiszciplináris kapcsolatokat és perspektívákat kínál.
⬤ Magával ragadó írásmód és gyönyörű illusztrációk.
⬤ Gyakorlatokkal kiegészített, önálló tanulásra is alkalmas.
⬤ Elgondolkodtató és formálja az olvasó gondolkodását.
⬤ Az információelmélet és a statisztika integrált megközelítésén keresztül nyújt betekintést.
⬤ Hiányoznak a gyakorlati információk a valós problémák megoldásához.
⬤ Egyes fogalmak nincsenek jól megmagyarázva, ezért az olvasónak külső forrásokat kell keresnie.
⬤ Az anyag szervezése zavaró lehet, a tartalom ismétlődik.
⬤ Sokat foglalkozik matematikai bizonyításokkal, ami a mérnökök számára nem praktikus.
⬤ Néhány nyomtatási minőségbeli problémáról számoltak be.
(58 olvasói vélemény alapján)
Information Theory, Inference and Learning Algorithms
Az információelmélet és a következtetés, amelyeket gyakran külön-külön tanítanak, itt egyetlen szórakoztató tankönyvben egyesülnek. Ezek a témák a kortárs tudomány és mérnöki tudomány számos izgalmas területének - kommunikáció, jelfeldolgozás, adatbányászat, gépi tanulás, mintafelismerés, számítógépes idegtudomány, bioinformatika és kriptográfia - középpontjában állnak.
Ez a tankönyv az elméletet az alkalmazásokkal együtt mutatja be. Az információelméletet a gyakorlati kommunikációs rendszerek, például az adattömörítéshez használt aritmetikai kódolás és a hibajavításhoz használt ritka gráfkódok mellett tanítjuk. A következtetési technikák eszköztárát, beleértve az üzenetátviteli algoritmusokat, a Monte Carlo-módszereket és a variációs közelítéseket, a klaszterezés, a konvolúciós kódok, a független komponenselemzés és a neurális hálózatok alkalmazásai mellett fejlesztjük ki.
A könyv utolsó része a hibajavító kódok, köztük az alacsony sűrűségű paritás-ellenőrző kódok, a turbókódok és a digitális kútkódok - a műholdas kommunikáció, a lemezmeghajtók és az adatátvitel XXI. századi szabványai - jelenlegi állását ismerteti.
David MacKay úttörő jelentőségű könyve gazdagon illusztrált, kidolgozott példákkal és több mint 400 feladattal - némelyik részletes megoldással - van ellátva, és ideális önképzésre, valamint alap- és mesterképzésre. A keresztrejtvényekről, az evolúcióról és a szexről szóló betétek szórakoztatják az olvasót.
Összefoglalva, ez az információ, a kommunikáció és a kódolás tankönyve a diákok új generációja számára, és páratlan belépési pont ezekbe a témákba a szakemberek számára olyan különböző területeken, mint a számítógépes biológia, a pénzügyi mérnöki tudományok és a gépi tanulás.