15 книг по машинному обучению

Когда мы слышим «машинное обучение», то думаем про нейросети и искусственный интеллект. А есть ли что-то еще? Специально для тех, кто хочет копнуть поглубже, прийти к истокам и разобраться, что к чему — наша сегодняшняя подборка. Не пугайтесь, новинки тоже есть.

text

Skill level: I’m too young to die

В качестве разминочки первая часть подборки будет на русском, что для общего понимания вроде как пойдет (но это не точно). Если вы с первых строк видите, что это бабское чтиво, скролльте до следующего уровня.

Машинное обучение

Купить

Авторы:

Хенрик Бринк — специалист по обработке и анализу данных и разработчик программного обеспечения.

Джозеф Ричардс — старший научный сотрудник в области прикладной статистики и предсказательной аналитики.

Марк Феверолф — основатель и президент компании Numinary Data Science, специализирующейся в области управления данными и предсказательной аналитики.

Описание:

Тем, кто только начинает, пригодятся главы с первой по пятую: там описаны процессы подготовки и исследования данных, моделирование и оценка моделей. Дальше практика и еще раз практика (шансы на получение таксистом чаевых, предсказание будущих рецензий на фильмы и еще много интересного). Плюс продвинутые темы: проектирование признаков и оптимизация.

Математические основы машинного обучения и прогнозирования

Купить

Автор:

Владимир Вячеславович Вьюгин — доктор физико-математических наук.

Описание:

Тем, кто хочет познакомиться с основами современной теории машинного обучения и теории игр с предсказаниями, лучше начать с этой книги. В первой части рассказывается об основах статистической теории машинного обучения. Во второй и третьей частях рассматриваются задачи в теоретико-игровой и сравнительной постановках: предсказания с использованием экспертных стратегий и игры с предсказаниями.

Верховный алгоритм

Купить

Автор:

Педро Домингос — профессор Вашингтонского университета, ведущий эксперт по машинному обучению и искусственному интеллекту.

Описание:

Автор знакомит читателей с пятью основными школами машинного обучения и показывает, как они используют идеи из нейробиологии, эволюционной биологии, физики и статистики, чтобы создавать алгоритмы, помогающие людям. Попутно профессор Домингос рассказывает об идее универсального самообучающегося алгоритма и о том, как он изменит жизнь человека, бизнес, науку и все общество.

The Elements of Statistical Learning. Data Mining, Inference and Prediction

Купить

Авторы:

Т. Хэсти, Р. Тибширани, Дж. Фридман

Описание:

Эта книга представляет собой попытку объединить многие важные новые идеи в обучении и объяснить их в статистической структуре. Авторы подчеркивают методы и их концептуальные основы, а не их теоретические свойства. Эта книга понравится не только статистикам, но и исследователям, практикам в самых разных областях.

Machine Learning, Neural and Statistical Classification

Купить

Авторы:

D. Michie, D.J. Spiegelhalter, C.C. Taylor

Описание:

Эта книга — современный обзор различных подходов к машинному обучению. Сравнивая эффективность направлений по разным показателям, авторы делают выводы об их применении к реальным проблемам, а также выделяют три основных подхода к исследованиям: статистический, машинное обучение и нейронная сеть.

Introduction to machine learning

Купить

Автор:

Nils J. Nilsson

Описание:

Эта книга не является практическим пособием или сборником теоретических доказательств. Это — промежуточное звено между теорией и практикой. Основное внимание уделяется важным идеям машинного обучения. В книге рассмотрены важные темы машинного обучения с 1996 года. Цель книги — подготовить читателя к дальнейшему освоению этой темы.

Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных

Купить

Автор:

Петер Флах

Описание:

Один из самых интересных учебников по машинному обучению. Автор рассказывает о методах построения моделей и алгоритмов. С первых страниц можно погрузиться в машинное обучение в действии без ненужных технических деталей. С каждой главой примеры становятся все сложнее и сложнее. В конце каждой части приводятся ссылки на дополнительную литературу с авторскими комментариями. Начав с основ, автор знакомит читателя с полезными фактами и подробно описывает методы машинного обучения.

Обучение с подкреплением

Купить

Автор:

Ричард С. Саттон, Эндрю Г. Барто

Описание:

Книга не о машинном обучение, а об одном из способов изучения. Обучение с подкреплением — метод, в ходе которого человек обучается, взаимодействуя с некоторой средой. Ричард Саттон и Эндрю Барто представляют отчет о ключевых идеях и алгоритмах такого обучения. Единственный необходимый навык для читателя — знакомство с элементарными понятиями вероятности.

Bayesian Reasoning and Machine Learning

Купить

Автор:

David Barber

Описание:

Эта книга для более профессионального уровня. Она рассчитана на выпускников или студентов магистратуры. Информация последовательно распределена по ходу всей книги от легкого к сложному.

Skill level: Nightmare

Подборка выше была для розовощеких барышень, у которых на уме одни фарфоровые куколки, статные гусары с кручеными усами да витание в эмпиреях — именно так сказал наш технический директор. После чего сделал настоящую подборку, она на английском (и если это вас смущает, то нажмите вот сюда).

Neural Network Design

Купить

Авторы:

Martin T Hagan, Howard B Demuth, Mark H Beale, Orlando De Jesús

Описание:

В книге вы найдете ясный и подробный обзор основных типов архитектуры нейросетей, узнаете все о методах и правилах их обучения, а также о применении на практике.

Deep Learning

Купить

Авторы:

Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville

Описание:

Книга рассказывает о глубоком обучении — о том, как иерархия понятий позволяет искусственному интеллекту изучать сложные концепции, строя их из более простых. Илон Маск назвал Deep Learning единственной всеобъемлющей книгой по этому вопросу.

Neural Networks: A Systematic Introduction

Купить

Авторы:

Raul Rojas, J. Feldman

Описание:

Все законы и модели, объединенные в общую теорию нейронных сетей, под одной обложкой — вот что представляет собой эта книга. В каждой главе куча примеров, иллюстраций и библиография.

Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics)

Купить

Автор:

Christopher M. Bishop

Описание:

Первый учебник по распознаванию образов, в основе которого лежит Байесовский подход. Предварительных знаний о распознавании образов не требуется, зато пригодится представление о многомерном анализе и основы линейной алгебры.

Make Your Own Neural Network

Купить

Автор:

Tariq Rashid

Описание:

Очень годное и в то же время очень простое для понимание руководство по нейросетям. Здесь все буквально разжевали, а потом разложили по полочкам. К концу книги вы научитесь программировать на Python и сможете создать собственную нейросеть.

Mahout in Action

Купить

Автор:

Sean Owen, Robin Anil, Robin Anil, Ellen Friedman

Описание:

Ну вот, мы в конце подборки, а это ее альфа и омега — ведь терпение должно вознаграждаться. Mahout — это java-библиотека, и в книге есть куча примеров, как ее можно использовать для решения реальных задач.

Качайте, заказывайте, изучайте и применяйте. Лайкайте еще эту запись, делитесь и всё такое.

Книги
О чем вам интересно почитать?
Напишите нам, чтобы предложить тему для следующей статьи.
Отправить