O Insight apresenta aqui o livro “Machine Learning: A Probabilistic Perspective”, uma obra bem avaliada pelos leitores escrita por Kevin Patrick Murphy. Com um conteúdo extenso, mais de mil páginas, é um livro de companhia para sua carreira profissional que teve sua primeira edição lançado em 2012 e já está na sua quarta versão.
A obra é escrita de maneira informal, acessível e completa com pseudo-código para os algoritmos mais importantes. Possui todos os seus tópicos ilustrados com imagens coloridas e exemplos extraídos de domínios de aplicação como biologia, processamento de texto, visão computacional e robótica. Diferente de um tutorial, ou um livro de receitas de diferentes métodos heurísticos, a obra enfatiza uma abordagem baseada em modelos de princípios, muitas vezes usando a linguagem de modelos gráficos para especificá-los de forma concisa e intuitiva. Quase todos os modelos descritos foram implementados em um pacote de software MATLAB – PMTK (kit de ferramentas de modelagem probabilística) – que está disponível gratuitamente online.
Conteúdo
Com a quantidade cada vez maior de dados em formato eletrônico, a necessidade de métodos automatizados para análise de dados continua a crescer. O objetivo do Machine Learning (ML) é desenvolver métodos que possam detectar automaticamente padrões nos dados e, em seguida, usar esses padrões descobertos para prever dados futuros ou outros resultados de interesse. Este livro está fortemente relacionado aos campos de estatística e dados, fornecendo uma introdução detalhada ao campo e incluindo exemplos.
Com uma introdução abrangente e independente ao campo do Machine Learning, este livro traz uma abordagem probabilística unificada. A obra combina amplitude e profundidade no tema, oferecendo material de base necessário em tópicos como probabilidade, otimização e álgebra linear, bem como discussão de desenvolvimentos recentes no campo, incluindo campos aleatórios condicionais, regularização L1 e Deep Learning.
Público-alvo
A leitura é indicada para estudantes de graduação de nível superior, de nível introdutório e estudantes iniciantes na pós-graduação em ciência da computação, estatística, engenharia elétrica, econométrica ou qualquer outro que tenha a formação matemática apropriada.
É importante que o leitor esteja familiarizado com cálculo multivariado básico, probabilidade, álgebra linear e programação de computador.
Sobre o autor
Kevin P. Murphy é um cientista pesquisador do Google. Anteriormente, ele foi Professor Associado de Ciência da Computação e Estatística na University of British Columbia.
Críticas sobre a obra
Kevin Murphy se destaca em desvendar as complexidades dos métodos de aprendizado de máquina enquanto motiva o leitor com uma série de exemplos ilustrados e estudos de caso do mundo real. O pacote de software que acompanha inclui o código-fonte para muitas das figuras, tornando mais fácil e tentador mergulhar e explorar esses métodos por si mesmo. Uma compra obrigatória para qualquer pessoa interessada em aprendizado de máquina ou curiosa sobre como extrair conhecimento útil de big data.
John Winn, Microsoft Research, Cambridge
Este livro será uma referência essencial para os praticantes do aprendizado de máquina moderno. Ele cobre os conceitos básicos necessários para entender o campo como um todo e os métodos modernos poderosos que se baseiam nesses conceitos. No aprendizado de máquina, a linguagem de probabilidade e estatística revela conexões importantes entre algoritmos e estratégias aparentemente díspares. Assim, seus leitores se articulam em uma visão holística do estado da arte e prontos para construir a próxima geração de algoritmos de Machine Learning.
David Blei, Universidade de Princeton
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