Modern Data Mining Algorithms in C++ and CUDA C

Manual técnico especializado que aborda uno de los mayores desafíos en la ciencia de datos moderna: el tratamiento de conjuntos masivos de datos que contienen miles de variables candidatas donde la inmensa mayoría son redundantes o mero ruido predictivo. Timothy Masters presenta métodos avanzados de ingeniería, extracción y selección de características utilizando C++ y CUDA C para aceleración masiva en tarjetas gráficas NVIDIA. Está dirigido a científicos de datos, ingenieros de machine learning y analistas cuantitativos de nivel intermedio a avanzado que cuenten con una base sólida en álgebra lineal, estadística inferencial y programación en C/C++.

El núcleo formativo del libro se centra en algoritmos que evitan las limitaciones de las cajas negras comerciales, explicando su formulación matemática y su traducción a código de alto rendimiento. Enseña a implementar el Análisis de Componentes por Selección Hacia Delante (FSCA, que combina PCA con pasos de inclusión y exclusión), métodos de selección local de características para espacios no homogéneos, y modelos ocultos de Markov (HMM) para vincular atributos y objetivos en series de tiempo con elevado ruido (como datos bursátiles y financieros). También cubre optimizaciones profundas a la regresión stepwise clásica, transformaciones rigurosas de variables nominales a ordinales y el diseño de kernels paralelos en CUDA C gestionando la memoria compartida de la GPU.

A lo largo de los capítulos se desarrollan librerías de funciones y módulos algorítmicos completos en C++ y CUDA, cuyos códigos fuente están diseñados para ser compilados directamente o integrados como aceleradores en flujos de trabajo de otros lenguajes como Python. Su principal virtud reside en proporcionar herramientas matemáticas y de bajo nivel indispensables para optimizar el preprocesamiento antes del entrenamiento de modelos predictivos. No cubre redes neuronales profundas estándar ni aprendizaje supervisado genérico, y exige familiaridad con el compilador NVCC y la arquitectura de GPU de NVIDIA, resultando una obra de referencia para problemas donde la velocidad de cálculo por atributo es crítica.