Bewertung:

Das Buch bietet einen frühen Überblick über das theoretische maschinelle Lernen und zeigt die Entwicklung dieses Bereichs auf. Einige Leser äußern jedoch ihre Frustration über den abstrakten Ansatz und die mangelnde Klarheit der mathematischen Definitionen.
Vorteile:Bietet einen guten historischen Überblick über die frühen Arbeiten im Bereich des maschinellen Lernens; zeigt auf, wie sich das Gebiet im Laufe der Zeit weiterentwickelt hat.
Nachteile:⬤ Enthält abstrakte und verworrene Erklärungen, denen es an logischem Fluss mangelt
⬤ der Autor wirkt überheblich
⬤ erklärt wichtige mathematische Konzepte nicht angemessen
⬤ einige Leser haben das Gefühl, dass es keine solide theoretische Grundlage bietet.
(basierend auf 2 Leserbewertungen)
Machine Learning: A Theoretical Approach
Dies ist die erste umfassende Einführung in die computergestützte Lerntheorie.
Die einheitliche Darstellung der grundlegenden Ergebnisse und ihrer Anwendungen durch den Autor bietet KI-Forschern eine theoretische Perspektive auf die von ihnen untersuchten Probleme. Das Buch stellt Werkzeuge für die Analyse probabilistischer Lernmodelle vor, Werkzeuge, die klar klassifizieren, was effizient lernbar ist und was nicht.
Nach einer allgemeinen Einführung in das PAC-Paradigma von Valiant und den wichtigen Begriff der Vapnik-Chervonenkis-Dimension untersucht der Autor spezifische Themen wie endliche Automaten und neuronale Netze. Die Präsentation ist für ein breites Publikum gedacht - die Fähigkeit des Autors, Diskussionen für Anfänger zu motivieren und zu beschleunigen, wurde von Rezensenten gelobt. Jedes Kapitel enthält zahlreiche Beispiele und Übungen sowie eine nützliche Zusammenfassung der wichtigsten Ergebnisse.
Eine ausgezeichnete Einführung in das Gebiet, die sich entweder für einen ersten Kurs oder als Bestandteil von allgemeinen Kursen zum maschinellen Lernen und fortgeschrittener KI eignet. Auch eine wichtige Referenz für KI-Forscher.