Primera etapa: Fundamentos de matemáticas y programación
Libro de texto sobre los fundamentos matemáticos del aprendizaje automático, que cubre conceptos matemáticos centrales como álgebra lineal, cálculo y teoría de la probabilidad, proporcionando la base matemática necesaria para aprender el aprendizaje automático.
Introducción Detallada al Proyecto Mathematics for Machine Learning
Resumen del Proyecto
Mathematics for Machine Learning es un libro de texto de Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal y Cheng Soon Ong, publicado por Cambridge University Press en 2020. El proyecto tiene como objetivo proporcionar a los estudiantes de aprendizaje automático las bases matemáticas necesarias, en lugar de centrarse en técnicas avanzadas de aprendizaje automático.
Objetivos del Proyecto
El objetivo del libro es motivar el aprendizaje de conceptos matemáticos, en lugar de cubrir técnicas avanzadas de aprendizaje automático, ya que ya existen muchos libros que lo hacen. En cambio, los autores pretenden proporcionar las habilidades matemáticas necesarias para leer otros libros.
Características Clave
1. Acceso Gratuito
Los autores prometen "Mantendremos una versión PDF de este libro disponible de forma gratuita".
2. Orientación Práctica
Las herramientas matemáticas básicas necesarias para comprender el aprendizaje automático incluyen álgebra lineal, geometría analítica, descomposición de matrices, cálculo vectorial, optimización, probabilidad y estadística.
3. Concisión
Los autores afirman "Nuestro objetivo es mantener este libro bastante breve, por lo que no cubriremos todo".
Estructura del Libro
El libro se divide en dos partes principales:
Parte I: Fundamentos Matemáticos (Mathematical Foundations)
- Álgebra Lineal
- Geometría Analítica
- Descomposición de Matrices
- Cálculo Vectorial
- Teoría de la Optimización
- Probabilidad y Estadística
Parte II: Problemas Centrales de Aprendizaje Automático (Central Machine Learning Problems)
El libro utiliza estos conceptos para derivar cuatro métodos centrales de aprendizaje automático: regresión lineal, análisis de componentes principales, modelos de mezcla gaussiana y máquinas de vectores de soporte.
Público Objetivo
Para estudiantes y otras personas con conocimientos matemáticos, estas derivaciones proporcionan un punto de partida para los libros de texto de aprendizaje automático.
Evaluación Académica
El libro ha recibido elogios de la comunidad académica:
Joelle Pineau de la Universidad McGill & Facebook:
"Este libro cubre muy bien todos los conceptos matemáticos esenciales para el aprendizaje automático. Espero compartirlo con estudiantes, colegas y cualquier persona interesada en construir una sólida comprensión de los fundamentos".
Christopher Bishop de Microsoft Research Cambridge:
"El campo del aprendizaje automático ha avanzado rápidamente en los últimos años, y el alcance de las aplicaciones exitosas es cada vez más impresionante. Este texto completo cubre los conceptos matemáticos clave que sustentan el aprendizaje automático moderno, con énfasis en el álgebra lineal, el cálculo y la probabilidad".
Pieter Abbeel de la Universidad de California, Berkeley:
"Este libro presenta una exposición bellamente elaborada de las matemáticas que sustentan el aprendizaje automático moderno. Muy recomendado para cualquiera que desee una comprensión profunda y completa de los fundamentos del aprendizaje automático".
Recursos del Proyecto
Sitio Web Oficial
- Sitio web principal: https://mml-book.com
- Página de GitHub: https://mml-book.github.io/
Información del Autor
- Marc Peter Deisenroth - Twitter: @mpd37
- A. Aldo Faisal - Twitter: @AnalogAldo
- Cheng Soon Ong - Twitter: @ChengSoonOng
Disponibilidad
- La versión PDF gratuita se puede descargar del sitio web oficial.
- La versión impresa es publicada por Cambridge University Press.
- El material de apoyo y las erratas se actualizan continuamente en el sitio web oficial.
Recursos Adicionales
Otros han creado recursos que apoyan el material del libro, incluyendo:
- Soluciones a los ejercicios
- Jupyter notebooks
- Materiales de estudio relacionados y lecturas extendidas
Importancia del Proyecto
Este proyecto llena un vacío importante en la educación del aprendizaje automático, donde tradicionalmente estos temas se enseñan en diferentes cursos, lo que dificulta que los estudiantes de ciencia de datos o aprendizaje automático construyan una base matemática unificada. Al proporcionar un marco matemático integral, el proyecto proporciona a los estudiantes una base sólida necesaria para ingresar al campo del aprendizaje automático.