Материнство и вера 

вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования

admin 0 Comments

Математические основы машинного обучения и прогнозирования

Посоветуйте книгу друзьям! Друзьям – скидка 10%, вам – рубли

вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть картинку вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Картинка про вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования

Эта и ещё 2 книги за 299 ₽

Отзывы 3

вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть картинку вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Картинка про вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования

Хорошая крепкая книга. Забавно, что известные задачи (классификация и кластеризация) и методы их решения (построение разделяющих гиперплоскостей и гиперповерхностей из этих гиперплоскостей), характерные для нейронных сетей, описываются без упоминания самих нейронных сетей. Хотя рассматривается ПЕРСЕПТРОН (многослойная нейронная сеть обучаемая под контролем учителя методом обратного распространения сигнала ошибки, как её определяли исследователи нейросетей в прошлом веке, например, Фред Розенблат в книжке «Неродинамика», Москва, МИР, 1965), как система обучаемая классификации под контролем учителя. Забавно. Очень забавно. Чем автору нейронные сети насолили? Ну хорошо – нейросети без нейросетей («Георгий без Георгия» – был такой вариант георгиевского креста для воинов-мусульман в царской армии России – фигура православного святого Георгия на коне и с пикой поражающей змея заменялась фигуркой орла). Главное, что, так или иначе даются актуальные алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта – классификация текущей ситуации и попытка предсказания будущего. А чем ещё занимается наш естественный интеллект. Этим и занимается – анализом текущей ситуации и синтезом вариантов будущего. Машинный искусственный интеллект тоже занимается этим. Полезно иметь такую книгу в своей библиотеке и проработать её.

вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть картинку вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Картинка про вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования

Хорошая крепкая книга. Забавно, что известные задачи (классификация и кластеризация) и методы их решения (построение разделяющих гиперплоскостей и гиперповерхностей из этих гиперплоскостей), характерные для нейронных сетей, описываются без упоминания самих нейронных сетей. Хотя рассматривается ПЕРСЕПТРОН (многослойная нейронная сеть обучаемая под контролем учителя методом обратного распространения сигнала ошибки, как её определяли исследователи нейросетей в прошлом веке, например, Фред Розенблат в книжке «Неродинамика», Москва, МИР, 1965), как система обучаемая классификации под контролем учителя. Забавно. Очень забавно. Чем автору нейронные сети насолили? Ну хорошо – нейросети без нейросетей («Георгий без Георгия» – был такой вариант георгиевского креста для воинов-мусульман в царской армии России – фигура православного святого Георгия на коне и с пикой поражающей змея заменялась фигуркой орла). Главное, что, так или иначе даются актуальные алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта – классификация текущей ситуации и попытка предсказания будущего. А чем ещё занимается наш естественный интеллект. Этим и занимается – анализом текущей ситуации и синтезом вариантов будущего. Машинный искусственный интеллект тоже занимается этим. Полезно иметь такую книгу в своей библиотеке и проработать её.

вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть картинку вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Картинка про вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования

Отличная книга для тех, кто хочет познакомиться с математическими основами машинного обучения, но требует достаточно серозной математической подготовки.

вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть картинку вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Картинка про вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования

Отличная книга для тех, кто хочет познакомиться с математическими основами машинного обучения, но требует достаточно серозной математической подготовки.

вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть картинку вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Картинка про вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования

Отличная книга. Если вы только делаете свои первые шаги в сфера машинного обучения, то она для вас подойдет идеально. Книга не для совсем новичков, но любой заинтересованный студент сможет разобраться.

вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть картинку вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Картинка про вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования

Отличная книга. Если вы только делаете свои первые шаги в сфера машинного обучения, то она для вас подойдет идеально. Книга не для совсем новичков, но любой заинтересованный студент сможет разобраться.

Источник

Математические основы машинного обучения и прогнозирования

Посоветуйте книгу друзьям! Друзьям – скидка 10%, вам – рубли

вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть картинку вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Картинка про вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования

Эта и ещё 2 книги за 299 ₽

Книга предназначена для первоначального знакомства с математическими основами современной теории машинного обучения (Machine Learning) и теории игр с предсказаниями. В первой части излагаются основы статистической теории машинного обучения, рассматриваются задачи классификации и регрессии с опорными векторами, теория обобщения и алгоритмы построения разделяющих гиперплоскостей. Во второй и третьей частях рассматриваются задачи адаптивного прогнозирования в нестохастических теоретико-игровой и сравнительной постановках: предсказания с использованием экспертных стратегий и игры с предсказаниями.

Для студентов и аспирантов, специализирующихся в области машинного обучения и искусственного интеллекта.

С этой книгой читают

Отзывы 3

вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть картинку вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Картинка про вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования

Хорошая крепкая книга. Забавно, что известные задачи (классификация и кластеризация) и методы их решения (построение разделяющих гиперплоскостей и гиперповерхностей из этих гиперплоскостей), характерные для нейронных сетей, описываются без упоминания самих нейронных сетей. Хотя рассматривается ПЕРСЕПТРОН (многослойная нейронная сеть обучаемая под контролем учителя методом обратного распространения сигнала ошибки, как её определяли исследователи нейросетей в прошлом веке, например, Фред Розенблат в книжке «Неродинамика», Москва, МИР, 1965), как система обучаемая классификации под контролем учителя. Забавно. Очень забавно. Чем автору нейронные сети насолили? Ну хорошо – нейросети без нейросетей («Георгий без Георгия» – был такой вариант георгиевского креста для воинов-мусульман в царской армии России – фигура православного святого Георгия на коне и с пикой поражающей змея заменялась фигуркой орла). Главное, что, так или иначе даются актуальные алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта – классификация текущей ситуации и попытка предсказания будущего. А чем ещё занимается наш естественный интеллект. Этим и занимается – анализом текущей ситуации и синтезом вариантов будущего. Машинный искусственный интеллект тоже занимается этим. Полезно иметь такую книгу в своей библиотеке и проработать её.

вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть картинку вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Картинка про вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования

Хорошая крепкая книга. Забавно, что известные задачи (классификация и кластеризация) и методы их решения (построение разделяющих гиперплоскостей и гиперповерхностей из этих гиперплоскостей), характерные для нейронных сетей, описываются без упоминания самих нейронных сетей. Хотя рассматривается ПЕРСЕПТРОН (многослойная нейронная сеть обучаемая под контролем учителя методом обратного распространения сигнала ошибки, как её определяли исследователи нейросетей в прошлом веке, например, Фред Розенблат в книжке «Неродинамика», Москва, МИР, 1965), как система обучаемая классификации под контролем учителя. Забавно. Очень забавно. Чем автору нейронные сети насолили? Ну хорошо – нейросети без нейросетей («Георгий без Георгия» – был такой вариант георгиевского креста для воинов-мусульман в царской армии России – фигура православного святого Георгия на коне и с пикой поражающей змея заменялась фигуркой орла). Главное, что, так или иначе даются актуальные алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта – классификация текущей ситуации и попытка предсказания будущего. А чем ещё занимается наш естественный интеллект. Этим и занимается – анализом текущей ситуации и синтезом вариантов будущего. Машинный искусственный интеллект тоже занимается этим. Полезно иметь такую книгу в своей библиотеке и проработать её.

вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть картинку вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Картинка про вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования

Отличная книга для тех, кто хочет познакомиться с математическими основами машинного обучения, но требует достаточно серозной математической подготовки.

вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть картинку вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Картинка про вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования

Отличная книга для тех, кто хочет познакомиться с математическими основами машинного обучения, но требует достаточно серозной математической подготовки.

вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть картинку вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Картинка про вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования

Отличная книга. Если вы только делаете свои первые шаги в сфера машинного обучения, то она для вас подойдет идеально. Книга не для совсем новичков, но любой заинтересованный студент сможет разобраться.

вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть картинку вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Картинка про вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования

Отличная книга. Если вы только делаете свои первые шаги в сфера машинного обучения, то она для вас подойдет идеально. Книга не для совсем новичков, но любой заинтересованный студент сможет разобраться.

Источник

Математические основы машинного обучения и прогнозирования

Скачать книгу в формате:

Аннотация

Книга предназначена для первоначального знакомства с математическими основами современной теории машинного обучения (Machine Learning) и теории игр с предсказаниями. В первой части излагаются основы статистической теории машинного обучения, рассматриваются задачи классификации и регрессии с опорными векторами, теория обобщения и алгоритмы построения разделяющих гиперплоскостей. Во второй и третьей частях рассматриваются задачи адаптивного прогнозирования в нестохастических теоретико-игровой и сравнительной постановках: предсказания с использованием экспертных стратегий и игры с предсказаниями.

Для студентов и аспирантов, специализирующихся в области машинного обучения и искусственного интеллекта.

Отзывы

Популярные книги

вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть картинку вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Картинка про вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования

сказка для очень теплых сердец События книги разворачиваются вокруг мальчика, которого отдали в прию.

Сказка о самоубийстве

вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть картинку вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Картинка про вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования

«Волшебные твари и где их искать» — это учебник по уходу за домашними животными, обязательный для вс.

Фантастические звери и места их обитания

вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть картинку вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Картинка про вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования

Первая часть I Был холодный ясный апрельский день, и часы пробили тринадцать. Уткнув подбородок в.

вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть картинку вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Картинка про вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования

Жизнь и приключения Андрея продолжаются. Выиграв судебный поединок и став воеводой Тулы новоиспече.

Помещик. Том 5. Воевода

вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть картинку вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Картинка про вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования

Рэй Бредбери И грянул гром Объявление на стене расплылось, словно его затянуло пленкой скользящей.

И грянул гром.

вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть картинку вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Картинка про вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования

Сто тысяч лет назад Homo sapiens был одним из как минимум шести видов человека, живших на этой пла.

Sapiens. Краткая история человечества

Читатель! Мы искренне надеемся, что ты решил читать книгу «Математические основы машинного обучения и прогнозирования» Вьюгин Владимир по зову своего сердца. Отличительной чертой следовало бы обозначить попытку выйти за рамки основной идеи и существенно расширить круг проблем и взаимоотношений. Произведение, благодаря мастерскому перу автора, наполнено тонкими и живыми психологическими портретами. Казалось бы, столь частые отвлеченные сцены, можно было бы исключить из текста, однако без них, остроумные замечания не были бы столь уместными и сатирическими. Диалоги героев интересны и содержательны благодаря их разным взглядам на мир и отличием характеров. Очевидно-то, что актуальность не теряется с годами, и на такой доброй морали строится мир и в наши дни, и в былые времена, и в будущих эпохах и цивилизациях. Все образы и элементы столь филигранно вписаны в сюжет, что до последней страницы «видишь» происходящее своими глазами. В процессе чтения появляются отдельные домыслы и догадки, но связать все воедино невозможно, и лишь в конце все становится и на свои места. Кто способен читать между строк, может уловить, что важное в своем непосредственном проявлении становится собственной противоположностью. Из-за талантливого и опытного изображения окружающих героев пейзажей, хочется быть среди них и оставаться с ними как можно дольше. Не часто встретишь, столь глубоко и проницательно раскрыты, трудности человеческих взаимосвязей, стоящих на повестке дня во все века. «Математические основы машинного обучения и прогнозирования» Вьюгин Владимир читать бесплатно онлайн безусловно стоит, здесь есть и прекрасный воплощенный замысел и награда для истинных ценителей этого жанра.

вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть картинку вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Картинка про вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования

Новинки

вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Смотреть картинку вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Картинка про вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования. Фото вьюгин математические основы машинного обучения и прогнозирования

Дар темной магии и новые товарищи вместо космоса и звездолетов, вот что ждет воина с амнезией. Смож.

Источник

bashkirtsevich / reading.md

Для тех, кто хочет на русском языке почитать:

Джеймс Г., Уиттон Д., Хасти Т., Тибширани Р. Введение в статистическое обучение с примерами на языке R источник, Оглавление и отрывки из глав

Себастьян Рашка Python и машинное обучение источник

Хенрик Бринк, Джозеф Ричардс Машинное обучение источник

Хараламбос Марманис, Дмитрий Бабенко Алгоритмы интеллектуального Интернета. Передовые методики сбора, анализа и обработки данных источник

К. В. Воронцов. Математические методы обучения по прецедентам (теория обучения машин) источник

Мерков А.Б. Введение в методы статистического обучения источник

Аркадий Гелиг, Алексей Матвеев Введение в математическую теорию обучаемых распознающих систем и нейронных сетей. Учебное пособие источник

Мерков А.Б. Построение и обучение вероятностных моделей источник

Ричарт В., Коэльо П.Л. Построение систем машинного обучения на языке Python источник, Оглавление и отрывки из глав (тут больше практика по машинному обучению)

Вьюгин В. Математические основы машинного обучения и прогнозирования источник

Червоненкис А.Я. Теория обучения машин

Ричард С. Саттон, Эндрю Г. Барто Обучение с подкреплением источник

Андреас Мюллер, Сара Гвидо Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными источник

Дэви Силен, Арно Мейсман Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных источник

Лепский А.Е., Броневич А.Г. Математические методы распознавания образов: Курс лекций источник

В. И. Донской Алгоритмические модели обучения классификации:обоснование, сравнение, выбор источник

Местецкий Л.М. Математические методы распознавания образов Курс лекций источник

Кристофер Д. Маннинг, Прабхакар Рагхаван Введение в информационный поиск источник

Юре Лесковец, Ананд Раджараман Анализ больших наборов данных источник, оглавление и отрывки из глав

Шлезингер М.И. Десять лекций по статистическому и структурному распознаванию образов источник

Для тех, кто хочет на русском языке посмотреть:

Высшая школа экономики «Введение в машинное обучение» источник Coursera

Специализация Машинное обучение и анализ данных включающая себя 6 курсов : источник Coursera

Видеолекции курса «Машинное обучение» от Школы анализа данных Яндекса источник на яндексе или источник на ютубе

Специализация Анализ Данных от Stepik (часть курсов из этой специализации отображена тут)

Курс от Stepik Нейронные сети источник

Видеолекциии (13шт.) Введение в анализ данных источник Mail.ru

Видеолекциии (1 семестр) Data Minig источник Mail.ru

Видеолекциии (2 семестр) Data Minig источник Mail.ru

Computer Science Center Машинное обучение, часть 1 (осень 2016) источник ютуб

Computer Science Center Машинное обучение, часть 2 (весна 2017) источник ютуб

Data Mining in Action 10 лекций по ML источник ютуб

Компьютерные науки Тренировки Machine Learning источник ютуб здесь люди делятся своим реальным опытом в ML

Высшая школа экономики, курс Линейная алгебра источник Coursera

Лекториум Линейная алгебра и аналитическая геометрия источник ютуб

МФТИ, курс Теория вероятностей для начинающих источник Coursera

МФТИ, курс Математика для всех источник Coursera

Курс от Stepik Основы статистики часть1,часть2, часть3

Курс от Stepik Математическая статистика источник

Курс от Stepik Введение в дискретную математику источник

Курс от Stepik Ликбез по дискретной математике источник

Курс от Stepik Введение в математический анализ источник

Курс от Stepik Математический анализ часть1, часть2

Курс от Stepik Анализ данных в R часть1, часть2

Computer Science Center Анализ данных на R в примерах и задачах (весна 2016) источник ютуб

Computer Science Center Анализ данных на R в примерах и задачах, часть 2 (весна 2017) источник ютуб

Канал на ютубе Основы анализа данных источник

KhanAcademyRussian Теор. вероятн-ей и комбинаторика источник ютуб

Прежде чем заниматься конкретно машинным обучением, рекомендую всё же ознакомится с книгами

С_тюарт Рассел, Питер Норвиг_ Искусственный интеллект. Современный подход источник

Джордж Ф. Люгер Искусственный интеллект. Стратегии и методы
решения сложных проблем источник

таким образом у вас сформируется более четкое понимание предметной области машинного обучения и сильно расширит ваш кругозор. Нейронные сети занимают важную позицию в машинном обучении, поэтому стоит ознакомится с книгой

Так же вы должны уметь производить предварительный анализ данных, что бы понять, какие методы машинного обучения можно применить к вашему набору данных или как его лучше подготовить, в этом вам помогут следующие книги:

Борис Миркин Введение в анализ данных. Учебник и практикум источник

Марина Архипова, Татьяна Дуброва Анализ данных. Учебник источник

Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний источник

Мостеллер Ф., Тьюки Дж. Анализ данных и регрессия источник

Рубан А.И. Методы анализа данных

Уэс Маккинни Python и анализ данных источник (практика)

Роберт И. Кабаков R в действии. Анализ и визуализация данных на языке R источник (практика)

Вы должны знать хорошо математику (в особенности линейную алгебру), статистику, теорию вероятностей, дискретную математику. Я например неважно знаю математику и мне очень тяжело читать стандартные учебники, рассчитанные на то, что преподаватель сможет разжевать скупое описание формулы, поэтому для легкого порога вхождения рекомендую следующие книги (от основ и выше):

Стивен Х. Строгац Удовольствие от x. Увлекательная экскурсия в мир математики от одного из лучших преподавателей в мире источник

Юрий Шиханович Введение в современную математику. Начальные понятия источник

Рональд Л. Грэхем, Дональд Эрвин Кнут Конкретная математика. Математические основы информатики источник

Юрий Пухначев Математика без формул книга1, книга2

Риxард Курант, Герберт Роббинс Что такое математика? источник

Тарасов Л.В. Азбука математического анализа. Беседы об основных понятиях. Учебное пособие источник

Потом уже можно браться за стандартный учебник математического анализа

Статистика, теория вероятностей:

Гнеденко Б.В., Хинчин А.Я. Элементарное введение в теорию вероятностей источник

Сара Бослаф Статистика для всех источник

Чарльз Уилан Голая статистика. Самая интересная книга о самой скучной науке источник

Перечень будет дополнятся только если появится действительно стоящий курс или книга.

Источник

15 книг по машинному обучению для начинающих

Сделал подборку книг по Machine Learning для тех, кто хочет разобраться, что да как.
Добавляйте в закладки и делитесь с коллегами!

Книги по машинному обучению на русском

Сначала изучите азы статистической теории машинного обучения, игр с предсказаниями и прогнозирования с применением экспертной стратегии. Их основы прекрасно объясняет автор книги, доктор физико-математических наук Владимир Вьюгин. Пособие рассчитано на студентов и аспирантов и в доступной форме излагает математические основы, необходимые для дальнейшей работы с машинным обучением.

Книга, благодаря которой даже ничего не смыслящие в математике и статистике люди поймут, что такое алгоритмы машинного обучения и каково их применение в жизни. Профессор Педро Домингос рассказывает о пяти основных школах Machine Learning и о том, как они используют идеи из различных областей научного знания — нейробиологии, физики, статистики, биологии, — чтобы помогать людям решать сложные задачи и упрощать рутину с помощью алгоритмов.

3. «Машинное обучение» Хенрик Бринк, Джозеф Ричардс, Марк Феверолф.

Эта книга 2017 года издания доступно рассказывает о Machine Learning — для тех, кто ничего не слышал об этих технологиях. В ней нет заумной статистики, математики или углубленного и подробного объяснения, как использовать тот или иной алгоритм. Авторы с легкостью объясняют, что такое машинное обучение и как его применять в повседневной жизни. Примеры в книге приводятся на языке программирования Python, который используется в том числе и в этой сфере.

Еще одна отличная книга для начинающих свой путь в программировании и анализе больших данных. Авторы утверждают, что благодаря ей читатель научится самостоятельно строить модели машинного обучения и развертывать крупномасштабные приложения для прогнозирования. В книге рассказывается о том, какие алгоритмы входят в семейство масштабируемых, что они из себя представляют и как с их помощью обрабатывать большие файлы. Также вы узнаете, что такое вычислительная парадигма MapReduce и как работать с машинными алгоритмами на платформах Hadoop и Spark на языке Python.

Книга для новичков, осваивающих Python и машинное обучение. Издание содержит подробные мануалы даже по таким нюансам, как установка специализированного приложения Jupyter Notebook.

В книге рассматриваются основы Machine Learning, возможности самых мощных библиотек Python для анализа данных и дается ответ на вопрос, почему этот язык — один из лидеров в Data Science.

6. «Методы обработки и распознавания изображений лиц в задачах биометрии» Георгий Кухарев, Екатерина Каменская, Юрий Матвеев, Надежда Щеголева

Несмотря на то что эта книга рассчитана на начинающих и знакомит с основными принципами искусственного интеллекта — в частности, технологии распознавания лиц, — для полного понимания терминологии и комфортного погружения в чтение все же требуется некоторый бэкграунд. В ней рассматриваются такие вопросы биометрии, как методы анализа изображений лиц, получение исходных данных из реальных сцен, структуры систем распознавания и другие. Примеры в монографии приводятся на языке машинного обучения MATLAB. Если техническими фоновыми знаниями вы не обладаете, но книгу прочитать все же хочется — незнакомые термины можно гуглить, этого вполне достаточно, чтобы не испытывать при чтении никакого дискомфорта.

Это цветное издание с иллюстрациями также предназначено для новичков и рассматривает широкие вопросы машинного обучения. По мере погружения читателя в тему автор раскрывает все больше деталей, но книга не слишком сложна для восприятия: вся новая терминология объясняется, а статистические и логические модели описываются понятным неподготовленному читателю языком.

8. «Обучение с подкреплением» Ричард С. Саттон, Эндрю Г. Барто.

Обучение с подкреплением — это одно из направлений искусственного интеллекта. Кратко и в самом общем виде его суть можно изложить так: машина учится действовать в окружающей среде, нарабатывая интуитивный опыт, а затем наблюдает свои результаты. В книге исчерпывающе излагается концепция обучения с подкреплением — от основополагающих идей до современных достижений в этой сфере.

Книги по машинному обучению на английском

Все книги рассчитаны на новичков без опыта работы с технологиями искусственного интеллекта либо специалистов с небольшим техническим бэкграундом. Цель большинства — познакомить с основными принципами, концепциями, идеями и некоторыми алгоритмами машинного обучения.

Книга Дэвида Барбера написана для студентов и выпускников с минимальными знаниями алгебры и математического анализа — то есть отлично подходит для начала изучения машинного обучения. Как видно по названию, она сосредоточена вокруг байесовского статистического вывода. Книга позволяет развить аналитические навыки и найти новые способы решения проблем в работе с алгоритмами машинного обучения. Каждая глава сопровождается примерами, практическими и теоретическими заданиями.

О чем

Эта книга — не учебное пособие, сборник практических задач или теоретических изысканий. Это своеобразный «мостик» от теории к практике машинного обучения. С ее помощью читатель может подготовиться к дальнейшему изучению темы Machine Learning и науки о данных.

В этом пособии концептуально описываются идеи науки о данных, то есть без сложных математических формул и понятий. В ней множество иллюстративных примеров, которые еще больше раскрывают суть написанного. Охват книги широк: от контролируемого обучения (прогнозирования) до обучения без учителя. Рассматриваемые темы включают нейронные сети, методы опорных векторов, деревья классификации и бустинг. Авторы книги — преподающие профессора, создатели учебных пособий и инструментов интеллектуального анализа данных.

В этом издании обзорно излагаются основные современные подходы к проблемам классификации: машинное обучение, статистика и нейронные сети. Авторы сравнили эффективность методов по различным показателям и сделали выводы о том, для решения каких коммерческих и промышленных задач каждый из них больше подходит.

Преимущество книги — невысокие требования к фоновым математическим знаниям читателя. Даже со школьным курсом в голове вы сможете ее прочесть, понять, освоить основные концепции и научиться программировать собственные алгоритмы распознавания изображений на Python. Все математические идеи в основе устройства нейронных сетей поданы под соусом из большого количества иллюстраций и примеров, что упрощает восприятие.

Учебное пособие для студентов первого курса. Его часто используют в роли введения в Data Science во множестве обучающих университетских программ. Если вам интересно проектирование нейросетей именно для создания искусственного интеллекта, рекомендуем ее как первую книгу на эту тему.

15. «Learning From Data» Yaser S. Abu-Mostafa, Malik Magdon-Ismail, Hsuan-Tien Lin.

Книга носит подзаголовок «A short course» и кратко знакомит читателя с основами машинного обучения. Если вы только начали вникать, что происходит в мире Data Science, и прочли несколько статей в интернете, то это идеальный вариант, чтобы разобраться в предмете чуть глубже.

Источник

Вам также понравится

шаховской район деревня спас вилки дом 52

admin 0

военные учения в ярославской области 2021

admin 0

в чужой монастырь со своим уставом не ходят будет уместно в ситуации когда выражение

admin 0

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *