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Por que aprender a matemática por trás de algoritmos de ML se podemos facilmente usar as bibliotecas amplamente disponíveis para construir modelos?ML é sem dúvida uma das tecnologias mais em evidência em nossos dias! Se você está começando com ML e quer se tornar um Cientista de Dados você precisa entender a matemática por trás de algoritmos de ML. Não há como contornar isso. É uma parte intrínseca do papel de um Cientista de Dados e qualquer recrutador ou profissional experiente vai atestar isso. O entusiasta que está interessado em aprender mais sobre a magia por trás de algoritmos de ML atualmente enfrenta um conjunto assustador de pré-requisitos: Programação, Análise de Dados em larga escala, estruturas matemáticas associadas a modelos e o próprio conhecimento da aplicação em foco.Este livro não foi projetado para torná-lo um Matemático.Ele visa ajudá-lo a aprender alguns conceitos fundamentais e a notação usada para expressá-los. O livro fornece uma abordagem prática para trabalhar com dados e se concentra nos principais conceitos matemáticos que você encontrará em estudos de ML. Ele foi pensado para preencher as lacunas para os alunos que perderam esses conceitos-chave como parte de sua educação formal, ou que precisam se atualizar depois de uma longa pausa de estudar matemática.o livro é dividido em 4 partes:
Um apanhado dos conceitos básicos e do ecossistema de ML. (Capítulos 1 a 12)
Matemática básica usada em ML, incluindo Estatística, Probabilidades, Álgebra linear e Cálculo. (Capítulos 13 a 15)
Conceitos matemáticos mais avançados usados em ML, como Entropia, Análise de Componentes Principais e medição de distâncias. (Capítulos 16 a 26)
Finalmente a matemática inerente aos algoritmos de ML. (Capítulos 27a 31)
1 Introdução2 Ecossistema de ML3 Programação Tradicional e ML4 Pré-Cálculo e Notação5 Diagrama Básico do Aprendizado65 Iniciando com Python6 Quando usar e não usar ML7 Tipos de Aprendizado8 Como escolher algoritmos9 Como saber o desempenho do modelo10 Análise preliminar de um projeto de ML11 Estatística para ML12 Probabilidades para ML13 Álgebra Linear para ML14 Cálculo para ML15 Medição de distâncias16 Otimização17 Treinamento, Validação e Teste18 Cost Function19 Gradient Descent20 Bias e Variância21 Regularização22 Algoritmos paramétricos e não paramétricos23 Learning Curves24 Principal Components Analysis (SVD e PCA)25 Entropia e Ganho de Informação26 Algoritmos e suas métricas27 Aprendizado com Árvores de Decisão28 Support Vector Machines (SVM)29 Modelos Ensemble (Adaboost, Gradient Boost, XGBoost)30 Redes Neurais e Deep Learning
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Autor: Michel Janos
