Esta monografía tiene como objetivo proporcionar una introducción a conceptos clave, algoritmos y resultados teóricos en el aprendizaje automático.
El tratamiento se concentra en modelos probabilísticos para problemas de aprendizaje supervisados y no supervisados. Introduce conceptos y algoritmos fundamentales basándose en los primeros principios, al tiempo que expone al lector a temas más avanzados con amplias referencias a la literatura, dentro de una notación unificada y un marco matemático.
El material está organizado según categorías claramente definidas, como modelos discriminativos y generativos, enfoques frecuentistas y bayesianos, inferencia exacta y aproximada, así como modelos dirigidos y no dirigidos. Esta monografía pretende ser un punto de entrada para investigadores con experiencia en probabilidad y álgebra lineal.
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