La communauté académique Zhizhi a publié un ouvrage offrant une introduction approfondie aux fondations mathématiques et techniques de l'apprentissage automatique. Ce guide vise à familiariser les lecteurs avec les principaux concepts et algorithmes de ce domaine clé de l'intelligence artificielle. L'ouvrage débute par un chapitre introductif consacré aux notations utilisées tout au long du livre, rappelant les notions de base en calcul différentiel, en algèbre linéaire et en probabilité, tandis qu'une introduction aux termes de théorie de la mesure est également fournie pour faciliter la lecture des sections ultérieures. Ce chapitre initatif joue également un rôle de rappel important en matière d'analyse matricielle et d'optimisation, deux domaines essentiels pour comprendre les algorithmes présentés ensuite. Le second chapitre fournit un soutien théorique solide aux nombreux algorithmes abordés dans cet ouvrage, notamment la descente de gradient stochastique, les méthodes proximales, et d'autres techniques optimisationnelles. Après avoir expliqué les concepts fondamentaux de la prédiction statistique, l'auteur introduit la théorie des noyaux reproduisants et les techniques d'espace de Hilbert, qui trouvent une application dans divers algorithmes de l'apprentissage supervisé. Les lecteurs y Discover une description détaillée de différentes méthodes apprenantes supervisées, couvrant des approches linéaires, les machines à vecteurs de support, les arbres de décision, le boosting et les réseaux de neurones. Dans une transition vers les méthodes génératives, le livre consacre un chapitre à la présentation des techniques de simulation et de la théorie des chaînes de Markov. Les chapitres suivants explorent les modèles graphiques, les méthodes variationnelles pour les modèles à variables latentes, et les modèles génératifs basés sur l'apprentissage profond. Chaque section est pensée pour apporter une compréhension nuancée des concepts, leur mise en œuvre et leurs applications pratiques. La partie suivante se concentre sur l'apprentissage non supervisé, abordant plusieurs approches pour le clustering, l'analyse factorielle et l'apprentissage de variétés. Ces méthodes permettent d'identifier des structures dans des données non étiquetés, une tâche cruciale dans de nombreuses applications de l'intelligence artificielle et de la data science. Enfin, le dernier chapitre de l'ouvrage traite de manière théorique des inégalités de concentration et des bornes de généralisation. Ces concepts sont essentiels pour évaluer et garantir la performance des modèles d'apprentissage automatique, en particulier lorsqu'ils sont confrontés à des données inconnues. Ce livre offre ainsi un panorama complet des méthodes d'apprentissage automatique, en couvrant tant les aspects pratiques que théoriques. Il convient aussi bien aux étudiants débutants dans le domaine qu'aux professionnels souhaitant approfondir leurs connaissances. Grâce à une approche pédagogique et structurée, il facilite la compréhension des principaux algorithmes et concepts, préparant les lecteurs à des applications réelles et des recherches avancées.