Ragionamento bayesiano e apprendimento automatico

Grandi quantità di dati rappresentano una sfida importante per tutti coloro che lavorano nell'informatica e nei suoi molti campi correlati, che devono elaborare ed estrarre valore da tali dati. La tecnologia del machine learning è già utilizzata per aiutare in questo compito in una vasta gamma di applicazioni industriali, tra cui motori di ricerca, sequenziamento del DNA, analisi del mercato azionario e locomozione dei robot. Man mano che il suo utilizzo diventa più diffuso, nessuno studente dovrebbe essere privo delle competenze insegnate in questo libro. Progettato per studenti dell'ultimo anno di laurea triennale e laurea magistrale, questa introduzione graduale è particolarmente adatta a lettori senza una solida preparazione in algebra lineare e calcolo. Copre tutto, dal ragionamento di base a tecniche avanzate nel machine learning e consente crucialmente agli studenti di costruire i propri modelli per problemi del mondo reale, insegnando loro cosa si cela dietro i metodi. Sono inclusi numerosi esempi ed esercizi.