TB056 - Introducción a la Inteligencia Artificial

ACLARACIÓN: Los nombres de los libros mencionados puede encontrarlos en la última página de la guía de ejercicios.

• Autoencoders:

1. El capítulo 14 del libro de Goodfellow hace una descripción conceptual del tema muy recomendable.
   

• PCA: 

1. El capítulo 12.1 del libro de Bishop, lo explica muy bien con bastante profundidad.
2. El capítulo 14.5 del libro de Hastie lo explica de forma excelente.
   
3. En el libro de Murphy, capítulo 12.2 también hay una descripción de PCA, que continua con su "pariente cercano": singular value decomposition (SVD), método visto en Álgebra.
   
4. El capítulo 12 de las notas de Ng es muy buena puerta de entrada al tema. Si bien lo trata medio superficial, es muy claro y motiva muy bien el problema.
   

• K-Means:

1. Bishop lo trata en el capítulo 9.1.
   
2. Hastie lo trata en el capítulo 13.2.1 de forma sencilla.
   
3. Duda lo trata como un caso particular de EM en el capítulo 10.4.3
   
4. Para una explicación rápida, las notas de Ng lo trabajan en el capítulo 10.
   

•  EM

1. Ideal para este tema es la nota de Gupta (sobre todo los primeros 3 capítulos). Al final de ese capítulo aparece un ejemplo similar al ejercicio teórico de la guía.
2. Bishop lo trabaja en las secciones 9.2, 9.3 y 9.4.
   
3. Hastie lo trabaja en la sección 8.5
   
4. Murphy lo trabaja en la sección 11.4.
   
5. Las notas de Ng lo tratan bastante bien en el capítulo 11.