Présentation détaillée du projet Mathematics for Machine Learning

Aperçu du projet

Mathematics for Machine Learning est un manuel co-écrit par Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal et Cheng Soon Ong, publié en 2020 par Cambridge University Press. Ce projet vise à fournir aux apprenants en apprentissage automatique les bases mathématiques nécessaires, plutôt que de se concentrer sur les techniques avancées d'apprentissage automatique.

Objectifs du projet

L'objectif de ce livre est de motiver l'apprentissage des concepts mathématiques, plutôt que de couvrir les techniques avancées d'apprentissage automatique, car de nombreux livres le font déjà. Au lieu de cela, les auteurs visent à fournir les compétences mathématiques nécessaires pour lire d'autres livres.

Caractéristiques principales

1. Accès gratuit

Les auteurs s'engagent à "maintenir une version PDF de ce livre disponible gratuitement".

2. Orientation pratique

Les outils mathématiques de base nécessaires à la compréhension de l'apprentissage automatique comprennent l'algèbre linéaire, la géométrie analytique, la décomposition matricielle, le calcul vectoriel, l'optimisation, les probabilités et les statistiques.

3. Concision

Les auteurs déclarent : "Notre objectif est de maintenir ce livre relativement court, nous ne couvrirons donc pas tout."

Structure du livre

Le livre est divisé en deux parties principales :

Partie I : Fondements mathématiques (Mathematical Foundations)

• Algèbre linéaire
• Géométrie analytique
• Décomposition matricielle
• Calcul vectoriel
• Théorie de l'optimisation
• Probabilités et statistiques

Partie II : Problèmes centraux de l'apprentissage automatique (Central Machine Learning Problems)

Le livre utilise ces concepts pour dériver quatre méthodes centrales d'apprentissage automatique : la régression linéaire, l'analyse en composantes principales, les modèles de mélange gaussiens et les machines à vecteurs de support.

Public cible

Pour les étudiants et autres personnes ayant une formation en mathématiques, ces dérivations constituent un point de départ pour les manuels d'apprentissage automatique.

Évaluation académique

Le livre a reçu des éloges de la part du monde universitaire :

Joelle Pineau, Université McGill & Facebook :

"Ce livre couvre magnifiquement tous les concepts mathématiques essentiels pour l'apprentissage automatique. J'ai hâte de le partager avec les étudiants, les collègues et toute personne intéressée à construire une compréhension solide des fondements."

Christopher Bishop, Microsoft Research Cambridge :

"Le domaine de l'apprentissage automatique a connu une croissance rapide ces dernières années, et l'étendue des applications réussies est de plus en plus impressionnante. Ce manuel complet couvre les concepts mathématiques clés qui sous-tendent l'apprentissage automatique moderne, en mettant l'accent sur l'algèbre linéaire, le calcul et la théorie des probabilités."

Pieter Abbeel, Université de Californie à Berkeley :

"Ce livre présente une exposition magnifique des mathématiques qui sous-tendent l'apprentissage automatique moderne. Fortement recommandé à tous ceux qui souhaitent une compréhension approfondie et unique des fondements de l'apprentissage automatique."

Ressources du projet

Site officiel

• Site principal : https://mml-book.com
• Page GitHub : https://mml-book.github.io/

Informations sur les auteurs

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

Comment l'obtenir

• La version PDF gratuite peut être téléchargée depuis le site officiel.
• La version imprimée est publiée par Cambridge University Press.
• Le matériel de support et les errata sont mis à jour en permanence sur le site officiel.

Ressources supplémentaires

D'autres personnes ont créé des ressources pour soutenir le matériel du livre, notamment :

• Solutions aux exercices
• Jupyter notebooks
• Matériel d'étude connexe et lectures complémentaires

Importance du projet

Ce projet comble une lacune importante dans l'enseignement de l'apprentissage automatique, où ces sujets sont traditionnellement enseignés dans différents cours, ce qui rend difficile pour les étudiants en science des données ou en apprentissage automatique d'établir une base mathématique unifiée. En fournissant un cadre mathématique complet, ce projet offre aux apprenants une base solide pour entrer dans le domaine de l'apprentissage automatique.