Boken 'Machine Learning Algorithms in Depth' av Vadim Smolyakov gir leseren en dypere forståelse av de matematiske prinsippene som ligger til grunn for maskinlæringsalgoritmer. Dette verket henvender seg spesielt til mellomgående brukere av maskinlæring som allerede har en viss kjennskap til lineær algebra, sannsynlighet og grunnleggende kalkulus. Med fokus på probabilistiske algoritmer, vil du lære deg essensene bak Bayesian inferens og dyp læring, samt få innsikt i de sentrale datastrukturene og algoritmiske paradigmerene som er avgjørende for effektiv maskinlæring. Boken tar for seg praktiske implementeringer av en rekke maskinlæringsalgoritmer, inkludert: Monte Carlo simulering av aksjekurser, bildeavstøying ved hjelp av Mean-Field Variational Inference, EM-algoritmen for skjulte Markov-modeller, ubalansert læring, aktiv læring og ensemblelæring, samt Bayesian optimalisering for hyperparameterinnstilling og Dirichlet-prosessen. Gjennom detaljert forklaring og praktiske eksempler vil denne boken styrke din evne til å løse komplekse utfordringer innen maskinlæring og forbedre ytelsen til dine modeller.
