Lecturas: Machine Learning Basics
Deep Learning (Goodfellow, Bengio & Courville) — Capítulo 5: Machine Learning Basics
Instrucciones
Vas a leer dos rangos de páginas del Capítulo 5. Los números son páginas del libro (las que ves impresas arriba de cada página renderizada), no “página N del PDF”.
| Lectura | Páginas del libro | Qué cubre (secciones aproximadas) |
|---|---|---|
| 1 | 96 – 132 | 5.1 Learning Algorithms; 5.2 Capacity, Overfitting, Underfitting; 5.3 Hyperparameters and Validation Sets; 5.4 Estimators, Bias, Variance; 5.5 Maximum Likelihood Estimation; 5.6 Bayesian Statistics; 5.7 Supervised Learning Algorithms; 5.8 Unsupervised Learning Algorithms; 5.9 Stochastic Gradient Descent |
| 2 | 151 – 161 | Final del capítulo — 5.11 Challenges Motivating Deep Learning: the curse of dimensionality, local constancy and smoothness regularization, manifold learning |
¿Por qué saltamos de la p. 132 a la 151?
No es accidente. Las páginas 133–150 (secciones 5.10 “Building a Machine Learning Algorithm” y parte de 5.11) son útiles pero redundantes con los conceptos que ya cubriste en el primer rango — retoman regularización, capacidad, y entrenamiento con otros ejemplos. En cambio, el final del capítulo (151–161) es el puente directo a la siguiente clase: las ideas que motivan por qué necesitamos redes neuronales profundas en lugar de modelos tradicionales.
Si después de clase te interesa, puedes leer las páginas intermedias — son complementarias, no contradictorias. Pero para esta clase, los dos rangos son suficientes.
Cómo leer
- Identifica las ideas principales de cada sección; no te obsesiones con derivar cada fórmula.
- Marca los términos nuevos que no hayas visto (capacidad, VC-dimension, MLE, MAP, manifold hypothesis) — los definimos en clase.
- Conecta con lo que ya sabes: cuando leas “entropía cruzada” piensa en Módulo 6; cuando leas “gradiente estocástico” piensa en Módulo 7.
- Los botones arriba del iframe te llevan directo al inicio de cada rango. Úsalos.
Fuente
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. Capítulo 5 — Machine Learning Basics. Disponible en línea en: https://www.deeplearningbook.org/contents/ml.html
El libro está libremente disponible por capítulo en la página de los autores. Si te interesa leer el libro completo, puedes comprarlo en MIT Press o Amazon.