Detaillierte Projektbeschreibung: Mathematik für Maschinelles Lernen

Projektübersicht

Mathematics for Machine Learning ist ein Lehrbuch von Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal und Cheng Soon Ong, das 2020 von Cambridge University Press veröffentlicht wurde. Das Projekt zielt darauf ab, Lernenden im Bereich des maschinellen Lernens die notwendigen mathematischen Grundlagen zu vermitteln, anstatt sich auf fortgeschrittene Techniken des maschinellen Lernens zu konzentrieren.

Projektziele

Das Ziel des Buches ist es, Menschen zum Erlernen mathematischer Konzepte zu motivieren, anstatt fortgeschrittene Techniken des maschinellen Lernens abzudecken, da dies bereits in zahlreichen Büchern geschieht. Stattdessen zielen die Autoren darauf ab, die notwendigen mathematischen Fähigkeiten zu vermitteln, die zum Lesen anderer Bücher erforderlich sind.

Kernmerkmale

1. Kostenloser Zugriff

Die Autoren versprechen: "Wir werden eine PDF-Version dieses Buches weiterhin kostenlos zur Verfügung stellen."

2. Praxisorientierung

Die grundlegenden mathematischen Werkzeuge, die zum Verständnis des maschinellen Lernens benötigt werden, umfassen lineare Algebra, analytische Geometrie, Matrixzerlegung, Vektorrechnung, Optimierung, Wahrscheinlichkeit und Statistik.

3. Prägnanz

Die Autoren erklären: "Unser Ziel ist es, das Buch relativ kurz zu halten, daher werden wir nicht alles abdecken."

Buchstruktur

Das Buch ist in zwei Hauptteile gegliedert:

Teil I: Mathematische Grundlagen (Mathematical Foundations)

• Lineare Algebra
• Analytische Geometrie
• Matrixzerlegung
• Vektorrechnung
• Optimierungstheorie
• Wahrscheinlichkeit und Statistik

Teil II: Zentrale Probleme des maschinellen Lernens (Central Machine Learning Problems)

Das Buch verwendet diese Konzepte, um vier zentrale Methoden des maschinellen Lernens abzuleiten: lineare Regression, Hauptkomponentenanalyse, Gaußsche Mischmodelle und Support Vector Machines.

Zielgruppe

Für Studierende und andere mit mathematischem Hintergrund bieten diese Ableitungen einen Ausgangspunkt für Lehrbücher zum maschinellen Lernen.

Akademische Bewertung

Das Buch hat in der akademischen Welt hohe Anerkennung gefunden:

Joelle Pineau, McGill University & Facebook:

"Dieses Buch deckt alle grundlegenden mathematischen Konzepte für maschinelles Lernen gut ab. Ich freue mich darauf, es mit Studenten, Kollegen und allen zu teilen, die ein solides Verständnis der Grundlagen aufbauen möchten."

Christopher Bishop, Microsoft Research Cambridge:

"Der Bereich des maschinellen Lernens hat sich in den letzten Jahren rasant entwickelt, und die Bandbreite der erfolgreichen Anwendungen ist immer beeindruckender. Dieses umfassende Lehrbuch deckt die wichtigsten mathematischen Konzepte ab, die dem modernen maschinellen Lernen zugrunde liegen, mit Schwerpunkt auf linearer Algebra, Analysis und Wahrscheinlichkeitstheorie."

Pieter Abbeel, University of California, Berkeley:

"Dieses Buch bietet eine schöne Darstellung der Mathematik, die dem modernen maschinellen Lernen zugrunde liegt. Sehr empfehlenswert für alle, die ein umfassendes Verständnis der Grundlagen des maschinellen Lernens aus einer Hand erhalten möchten."

Projektressourcen

Offizielle Website

• Hauptwebsite: https://mml-book.com
• GitHub-Seite: https://mml-book.github.io/

Autoreninformationen

• Marc Peter Deisenroth - Twitter: @mpd37
• A. Aldo Faisal - Twitter: @AnalogAldo
• Cheng Soon Ong - Twitter: @ChengSoonOng

Bezugsquellen

• Kostenlose PDF-Version kann von der offiziellen Website heruntergeladen werden
• Gedruckte Version wird von Cambridge University Press veröffentlicht
• Begleitmaterialien und Errata werden auf der offiziellen Website kontinuierlich aktualisiert

Zusätzliche Ressourcen

Andere haben Ressourcen erstellt, die das Material des Buches unterstützen, darunter:

• Lösungen zu Übungsaufgaben
• Jupyter Notebooks
• Zugehörige Lernmaterialien und weiterführende Literatur

Projektbedeutung

Dieses Projekt füllt eine wichtige Lücke in der Ausbildung im Bereich des maschinellen Lernens, da diese Themen traditionell in verschiedenen Kursen unterrichtet werden, was es Studenten der Datenwissenschaft oder des maschinellen Lernens erschwert, eine einheitliche mathematische Grundlage zu schaffen. Durch die Bereitstellung eines umfassenden mathematischen Rahmens bietet das Projekt den Lernenden eine solide Grundlage für den Einstieg in den Bereich des maschinellen Lernens.