Лучшие бесплатные книги по машинному обучению: советы для успешного изучения

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

Книга предлагает простой и практичный подход к изучению машинного обучения. Она содержит множество примеров и задач в области предсказательного моделирования и классификации, используя библиотеки Scikit-Learn и Pandas.

Редакция добавила к этому списку и книгу Елены “Машинное обучение доступным языком”. Это краткий гайд для новичков по машинному и глубокому обучению с разбором кода. В книге вы найдете необходимый минимум по предмету: Елена описала его понятным языком, так что книга подойдет даже школьникам.  А некоторые разделы в книге написаны с помощью chatGPT. 

Книга включает море практических примеров: читатель сможет освоить базовый инструментарий подготовки данных, их загрузку в модель и ее донастройки. Подходит разработчикам, аналитикам и студентам технических специальностей.

«Машинное обучение доступным языком» Елены Капаца

Краткое руководство для новичков в машинном и глубоком обучении. Здесь вы найдете основные концепции и инструменты, примеры кода, подробно разъяснённые.

Главы — это последовательный рассказ о том, как подготовить данные клиентов банка и загрузить их в модель и понять, кого стоит «дожимать» средствами маркетинга, а кого нет.

Поясняющих комментариев воистину много, вы сможете наглядно сравнить, как глубокое обучение «обгоняет» классическое машинное по эффективности. Например, в первой части я показываю работу Дерева решений. После предварительного преобразования датасета мы обучаем модель всего за пару строк и получаем исчерпывающий ответ: какого клиента прозванивать, а какого лучше не трогать:

На верхних уровнях видны названия параметров (доходность, длительность звонка и проч.). В целом становится понятно, как выглядит процесс отбора целей рекламной кампании

Вы можете бесплатно скачать материал на Литрес (ссылка).

Андрей Бурков: Машинное обучение без лишних слов

В книге описаны основные алгоритмы машинного обучения, сопровождаемые кодом на Python

Очень важно, чтобы читатель, всерьез взявшийся осваивать дисциплину, сразу мог “пощупать” код, даже запустить его. Так вы расстанетесь с чувством страха при освоении непростой темы и, возможно, даже немного научитесь дебажить код, ведь с момента написания книги прошло время, и инструменты обновились

В первой главе есть забавный философский раздел, которого не найти в других книгах – “Когда следует использовать Машинное обучение”. Наверное, из-за таких выводов на ML сегодня принято “сваливать” все, что другими средствами не решилось:

  • Когда задача слишком сложна для кодирования
  • Когда задача постоянно меняется
  • Когда речь идет о задаче восприятия
  • Когда это неизученное явление
  • Когда задача имеет простую целевую функцию
  •  Когда это экономически выгодно

Статистика

  • Брюс П., Брюс Э. Практическая статистика для специалистов Data Science. 50 важнейших понятий. БХВ-Петербург, 2018. — В качестве основного языка используется R.
  • Illowsky B., Dean S. Introductory Statisctics. OpenStax, 2021.
  • Kormanik K. A. Statistics Fundamentals Succinctly. 2016 – введение в статистику с практической точки зрения
  • Shafer D. S., Zhang Z. Introductory Statistics. University of North Carolina, 2012. – большое количество примеров и иллюстраций
  • Lane D. etc. OnlineStatBook. Rice University
  • James G., Witen D., Hastie T., Tibshirani R. An Introduction to Statistical Learning — введение в методы статистического обучения с лабораторными работами на языке R
  • Dekking F.M., Kraaikamp C., Lopuhaa H.P., Meester L.E. A Modern Introduction to Probability and Statistics. 2005. – подробный ясный учебник по теории вероятностей и математической статистике с большим количеством примеров и упражнений

Нейронные сети и глубинное обучение

  • Лекции по искусственным нейронным сетям — К. В. Воронцов (pdf)
  • Нейронные сети от Института Биоинформатики
  • Искусственный интеллект и машинное обучение (лекции) — приятные и качественные лекции по широкому набору тем. Один из немногих из источников на русском языке
  • Neural Networks for Machine Learning (Geoffrey Hinton, University of Toronto). Цитата: «Я уже использовал фразу “живая легенда” и теперь испытываю сложности, поскольку как-то иначе охарактеризовать Джеффри Хинтона (человека, стоящего у истоков современных подходов к обучению нейросетей с помощью алгоритма обратного распространения ошибки) сложно. Курс у него получился отличный»
  • Neural Networks and Deep Learning – бесплатная онлайн-книга по нейросетям и глубинному обучению
  • Neural Networks and Deep Learning (github repo))
  • CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition (Stanford University)

     CS231n (github repo))

  • Tensorflow Neural Network Playground – игрушечные нейросети в браузере

     TensorFlow Playground (github repo))

  • awesome-rnn – awesome recurrent neural networks
  • nmn2 – dynamically predicted neural network structures for multi-domain question answering
  • Nervana’s Deep Learning Course

@pythonlbooks – здесь вы можете бесплатно скачать книги по python, актуальные на 2023 год.

Если вы нашли эту статью интересной, то вы можете поддержать нас лайком, комментарием и подпиской!

Критическое мышление

  1. Методы проектирования | Джонс Джон Кристофер J. Christofer Jones
  2. Как быть стоиком. Античная философия и современная жизнь | Пильюччи Массимо
  3. Найти идею: Введение в ТРИЗ – теорию решения изобретательских задач | Альтшуллер Г.

Критическое мышле́ние (англ. critical thinking) — система суждений, которая используется для анализа вещей и событий с формулированием обоснованных выводов и позволяет выносить обоснованные оценки, интерпретации, а также применять полученные результаты к ситуациям и проблемам. В общем значении под критическим мышлением подразумевается мышление более высокого уровня, чем мышление докритическое.

Критическое мышление — способность человека ставить под сомнение поступающую информацию, включая собственные убеждения.

Аналитическая культура

  1. Искусство статистики. Как находить ответы в данных, Дэвид Шпигельхалтер
  2. Математическое невежество и его последствия, Паулос Дж.
  3. Аналитическая культура, От сбора данных до бизнес-результатов, Карл Андерсон
  4. Наука о данных. Учебный курс, Скиена Стивен С.

Автор первой книги сэр Дэвид Шпигельхалтер — британский статистик, председатель Винтоновского центра исследований риска и доказательных коммуникаций в Статистической лаборатории Кембриджского университета. Шпигельхалтер — один из самых цитируемых и влиятельных исследователей в своей области. В 2017-2018 годах избирался президентом Королевского статистического общества.

Скиена Стивен С. – профессор кафедры вычислительной техники университета Стоуни – Брук, известный исследователь алгоритмов, лауреат премии института IEEE, автор популярной книги “Programming Challenges: The Programming Contest Training Manual” (“Олимпиадные задачи по программированию: Руководство по подготовке к соревнованиям”).

Исследовательские труды

Одним из важных исследовательских трудов является работа «A Few Useful Things to Know About Machine Learning» от Pedro Domingos. В этом документе автор делится своими профессиональными наработками и рекомендациями, касающимися применения машинного обучения в реальных задачах. Работа содержит много полезных советов и примеров, которые помогут разработчикам искусственного интеллекта повысить эффективность своей работы.

Еще одним значимым исследовательским трудом является работа «Deep Residual Learning for Image Recognition» от Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren и Jian Sun. В этом исследовании авторы представляют разработанную ими архитектуру нейронной сети, которая позволяет достичь новых высот в области распознавания изображений. Их работа стала прорывом в области компьютерного зрения и повлияла на развитие многих собственных исследований в этой области.

Еще одно заметное исследование — «Generative Adversarial Networks» от Ian Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville и Yoshua Bengio. В этой работе авторы представляют новый подход к обучению генеративных моделей, основанный на принципе соперничества. Их исследование подняло планку вопросов искусственной генерации данных и вдохновило многих исследователей на дальнейшую работу в этой области.

Такие исследовательские труды играют важную роль в развитии машинного обучения и искусственного интеллекта. Они являются источником новых идей, решений и методов, которые впоследствии могут стать основой для создания новых технологий и приложений.

Проектная практика, советы и инструменты Data science

  1. «Рекомендательные системы на практике» (Фальк Ким), ДМК Пресс.
  2. Машинное обучение без лишних слов, Бурков А.
  3. Data Science. Наука о данных с нуля Грас Джоэл | Грас Джоэл
  4. Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов Элбон Крис | Элбон Крис
  5. Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение, Вандер Плас Дж.
  6. Машинное обучение с участием человека, Роберт (Манро) Монарх
  7. Инженерия машинного обучения, Бурков А.

Джоэл Грас – работает инженером-программистом в компании Google. До этого занимался аналитической работой в нескольких стартапах. Активно участвует в неформальных мероприятиях специалистов в области науки о данных.

Элбон Крис – аналитик данных и политолог с десятилетним опы­том применения статистического обучения, искусственного интеллекта и разработ­ки программного обеспечения для политических, социальных и гуманитарных про­ектов — от мониторинга выборов до оказания помощи в случае стихийных бедст­вий. В настоящее время Крис является ведущим аналитиком данных в BRCK — кенийском стартапе, создающем прочную сеть для пользователей Интернета на формирующемся рынке.

Андрей Бурков — обладает степенью доктора по ИИ и возглавляет группу машинного обучения в компании Gartner. Книга основана на собственном 15-летнем опыте Андрея в решении задач с помощью ИИ, а также на опубликованных работах лидеров индустрии.

«Python и Машинное обучение» Себастьяна Рашка

В книге раскрыты методологии, которые используются при решении популярных задач, будь то распознавание лиц на изображениях или предсказания цен. Вы познакомитесь с науками, которые позволили создать гибридную дисциплину — машинное обучение. И увидите, как строится типовой конвейер от данных до готовой модели.

Авторы освещают базис нейронных сетей (перцептроны, веса, оптимизация), и знакомят со «швейцарским ножом» ML-библиотекой scikit-learn. В следующих главах уже решаются классические проблемы Data Science: понижение размерности, подбор гиперпараметров и проч.

Книга стала бестселлером в США, недавно вышло третье издание. В продолжение темы Рашка предлагает «сиквел» — «Машинное обучение с PyTorch и Scikit-learn».

Читатели пишут, что это необходимый минимум по предмету, без излишеств и чрезмерных усложнений, материалы даже используются на курсах колледжей. Однако без предварительной подготовки во вторую часть про Глубокое обучение лучше не заходить. В целом этот раздел читать проще тем, кто уже практикует.

Не все может быть понятно, но она позволит свыкнуться с основной терминологией с помощью всевозможных кейсов.

Аналитика в бизнесе, продукте и маркетинге

  1. Визуальное мышление, Как «продавать» свои идеи при помощи визуальных образов, Дэн Роэм
  2. Игра в цифры. Как аналитика позволяет видеоиграм жить лучше
  3. Потребительская лояльность. Механизмы повторной покупки, Михаил Дымшиц
  4. Сигнал и Шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет | Сильвер Нейт
  5. Рисуем дерево | Мунари Бруно
  6. Брендинг : учебник для бакалавров / А. М. Чернышева, Т. Н. Якубова. — Москва: Издательство Юрайт, 2019. — 504 с. — (Бакалавр. Академический курс).

Дэн Роэм — обладатель ученой степени в области изобразительного искусства и биологии, автор двух мировых бестселлеров «Визуальное мышление. Как “продавать” свои идеи при помощи визуальных образов» и «Практика визуального мышления. Оригинальный метод решения сложных проблем». Первый признан лучшей инновационной книгой года и занимает 5-е место в топе продаж Амазона в категории бизнес-литературы. Дэн – основатель консалтинговой компании Digital Roam Inc и помогает руководителям и топ-менеджерам решать сложные задачи, используя визуальное мышление. В числе его клиентов значатся такие компании, как Google, eBay, Microsoft, Boeing, Intel, Cisco, IBM. Дэн Роэм оказывал консультационные услуги даже Военно-морским силам США. После блестяще подготовленной им презентации по системе здравоохранения в Штатах был приглашен агентством по коммуникациям Белого Дома — участвовать в дискуссии по визуальному мышлению.

Михаил Дымшиц – один из крупнейших в России теоретиков и практиков маркетинга и массовых коммуникаций. Окончил 1-ый Московский Медицинский институт. С 1991 года занимается изучением вопросов, связанных с психологией потребителя, маркетинговыми исследованиями и массовой коммуникации.

Разминка в проектном формате (ML и нейронные сети) с целью прочувствовать контекст

  1. Создание приложений машинного обучения: от идеи к продукту | Амейзен Эммануэль
  2. Глубокое обучение с fastai и PyTorch: минимум формул, минимум кода, максимум эффективности
  3. Теоретический минимум по Big Data. Всё что нужно знать о больших данных | Су Кеннет, Анналин Ын
  4. Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем , 2-е издание | Орельен Жерон

Амейзен Эммануэль — работает инженером по машинному обучению в Stripe. До этого возвглял отдел AI в Data Insights, где курировал более 150 проектов по машинному обучению.

Орельен Жерон – консультант по машинному обучению. Бывший сотрудник Google, он руководил командой классификации видеороликов YouTube с 2013 по 2016 год. С 2002 по 2012 год он также был основателем и руководителем технического отдела в компании Wifirst, ведущего поставщика услуг беспроводного доступа к Интернету во Франции, а в 2001 году – основателем и руководителем технического отдела в фирме Polyconseil, которая сейчас управляет сервисом совместного пользования электромобилями Autolib’.

Себастьян Рашка: Python и Машинное обучение

Эта книга предлагает практический метод изучения машинного обучения с помощью языка программирования Python. В книге приведены примеры кода и методологии, которые могут помочь вам научиться выбирать и использовать подходящие алгоритмы машинного обучения. 

Допустим, перед вами встала задача выбрать ушедших без покупки пользователей, чтобы их потом “дожали” продающие отделы. Абы кого выделять бесполезно, стоит найти похожих на покупателей людей. Для такой задачи под названием Uplift Modeling вы быстро выберете кандидатов на уже “обкатанном” перечне решений – XGBoost, kNN и проч.

Основы искусственного интеллекта

Машинное обучение – это методика, при помощи которой компьютерные системы обучаются и совершенствуются на основе предоставленных данных. Нейронные сети, в свою очередь, являются моделями, имитирующими работу человеческого мозга и способные анализировать сложные данные.

Распознавание образов – это процесс, при котором искусственный интеллект способен определять и классифицировать изображения и объекты на основе предварительно обученных моделей. Естественный язык – это область, связанная с научным изучением и пониманием естественного языка, используемого людьми для коммуникации.

Изучение основ искусственного интеллекта поможет вам понять, как работают эти концепты и как их применять на практике. Эта область науки сегодня находится на распутье развития и имеет огромный потенциал для применения во многих сферах жизни, включая медицину, финансы, транспорт и другие.

Рекомендуемая литература по основам искусственного интеллекта:

  1. Питер Норвиг, Стюарт Рассел – «Искусственный интеллект: современный подход»
  2. Том М. Митчелл – «Машинное обучение»
  3. Йошуа Бенджио, Иан Гудфеллоу, Аарон Корвилль – «Глубокое обучение»
  4. Себастьян Рашка, Вашилис Лопес – «Python и машинное обучение»
  5. Педро Домингос – «Большие данные»

Эти книги предоставят вам основную теоретическую базу и практические навыки, необходимые для работы с искусственным интеллектом. Вы сможете узнать, как обучать модели, создавать нейронные сети и применять их в различных задачах.

Не останавливайтесь на одной книге! Исследуйте эту захватывающую область и совершенствуйтесь вместе с развитием искусственного интеллекта.

Зачем изучать искусственный интеллект?

Искусственный интеллект (ИИ) играет все более важную роль в нашей современной жизни. Его применение охватывает множество областей, включая медицину, финансы, производство, транспорт и многое другое. Изучение искусственного интеллекта может иметь несколько причин и преимуществ.

Во-первых, изучение искусственного интеллекта позволяет понять, как работают различные алгоритмы и модели машинного обучения. Это может быть полезно для тех, кто хочет разработать собственные системы ИИ или применить их в своей работе. Инженеры и разработчики могут использовать знания об искусственном интеллекте для создания инновационных решений и развития новых технологий.

Во-вторых, изучение искусственного интеллекта может помочь улучшить навыки анализа данных. Искусственный интеллект основывается на обработке и анализе больших объемов данных, и обучение в этой области может помочь развить навыки работы с данными и улучшить понимание структуры и особенностей данных.

В-третьих, изучение искусственного интеллекта способствует развитию критического мышления и решению проблем. Решение задач в области искусственного интеллекта требует логического и аналитического мышления, а также способности к креативному мышлению при разработке новых моделей и алгоритмов.

Наконец, изучение искусственного интеллекта может привести к новым возможностям карьерного роста и перспективам. Спрос на специалистов по искусственному интеллекту растет, и обладание знаниями и компетенциями в этой области может открыть двери к новым высокооплачиваемым работам и возможностям для профессионального развития.

  • Понимание работы алгоритмов и моделей ИИ
  • Улучшение навыков анализа данных
  • Развитие критического мышления и решение проблем
  • Новые возможности карьерного роста и перспективы

Искусственный интеллект имеет большое значение в мире сегодня, и изучение этой области может быть полезно как на профессиональном, так и на личном уровне. Искусственный интеллект помогает нам решать сложные задачи, улучшать качество жизни и находить новые пути развития. Будущее принадлежит искусственному интеллекту, и изучение этой темы может помочь нам быть успешными в современном мире.

Математическое мышление

  1. Математическая составляющая, Андреев Н., Коновалов С., Панюнин Н. (ред.-сост.)
  2. Виноградов, Кузьмин: Логика. Учебник для средней школы (1954)
  3. Математическое мышление | Книга для родителей и учителей, Джо Боулер
  4. Думай как математик. Как решать любые задачи быстрее и эффективнее | Оакли Барбара
  5. Укрощение бесконечности. История математики от первых чисел до теории хаоса | Стюарт Иан
  6. Математика в огне. Нескучный неучебник | Уилкс Джейсон
  7. Что такое математика? Элементарный очерк идей и методов, Р. Курант, Г. Роббинс
  8. Модельное мышление. Как анализировать сложные явления с помощью математических моделей

Математическое мышление подразумевает активный подход к познанию, при котором ученики видят свою задачу в понимании и осмыслении материала. Чувство числа отражает глубокое понимание математики, и оно формируется при применении математического мышления, суть которого — в наполнении чисел и количества смыслом.

«Машинное обучение без лишних слов» Андрея Буркова

Издание описывает основные алгоритмы машинного обучения и обещает познакомить с основами всего за 100 страниц. Прекрасно ещё и то, что репозиторий с кодом можно клонировать с GitHub (ссылка) — а скрипты внутри запустить. От других изданий эту книгу отличает то, что она доступно и дозировано объясняет высшую математику.

Прилагать многоэтажный сниппет не буду, но покажу, какие концепции автор решил раскрыть: здесь и градиентный спуск (Gradient Descent), и ядерный трюк (Kernel Trick), и недо-/переобучение (Under/Overfitting):

И, например, в четвертой главе эксперт рассказывает о видах регрессии. И на графике ниже показывает, как для нее подбирается лучшая функция с помощью градиентного спуска:

Книга известна за рубежом, ведь Андрей Бурков релоцировался в Канаду и работает в Gartner. Кроме того, у неё есть сайт (themlbook.com) с кучей положительных отзывов и рекомендациями профессионалов.

Из любопытного: в первой главе представлен интересный философский раздел, который не встретить в других учебниках — «Когда следует применять Машинное обучение»:

  • когда задача является слишком сложной для учета всех условий;
  • когда условия постоянно меняются;
  • когда речь идет о задаче восприятия;
  • когда это неизученное явление;
  • когда задача имеет простую целевую функцию;
  • когда это выгодно.

Это помогает плавно вникнуть в вопрос людям, которые только начали программировать.

В завершение хочу похвастаться своей книгой, тем более что она бесплатная.

Учебные материалы и кейсы от опытных специалистов

Познакомиться с искусственным интеллектом и его применением в различных отраслях помогут учебные материалы и кейсы от опытных специалистов. Эти материалы позволят расширить знания и умения в области искусственного интеллекта и применить их в практической деятельности.

Вот несколько книг, которые рекомендуют эксперты:

1. «Глубокое обучение» от Иэна Гудфеллоу, Йошуа Бенджио и Аарона Курвилля

Эта книга является одним из самых авторитетных и популярных учебников по глубокому обучению. Она позволяет узнать основные принципы и методы работы нейронных сетей, а также изучить техники глубокого обучения.

2. «Паттерны машинного обучения» от Кристофера Бишопа

Эта книга представляет собой исчерпывающий справочник по различным паттернам машинного обучения. Она поможет разобраться в основных алгоритмах и методах машинного обучения и научиться применять их на практике.

3. «Python и анализ данных» от Уэса Маккинни

Данная книга предназначена для тех, кто хочет научиться работать с данными и разрабатывать аналитические приложения с помощью Python. В ней представлены основные концепции и инструменты, используемые в анализе данных, а также примеры и задания для самостоятельного изучения.

Кроме книг, полезными могут быть и учебные материалы, предоставляемые различными онлайн-платформами. Например, платформа Coursera предлагает курсы от ведущих университетов и компаний, которые позволяют освоить основы искусственного интеллекта и машинного обучения, а также получить практический опыт через выполнение заданий и проектов. Отличительной чертой этих курсов является наличие опытных специалистов в качестве преподавателей, которые помогут разобраться в сложных вопросах и поделиться своими практическими навыками.

Помимо книг и онлайн-курсов, опытные специалисты также рекомендуют изучать различные кейсы, связанные с применением искусственного интеллекта. Практические примеры позволят лучше понять, как применять теоретические знания в реальных ситуациях.

Опытные специалисты в области искусственного интеллекта могут предоставить учебные материалы и кейсы, описывающие конкретные задачи и методы их решения. Рассмотрение таких кейсов позволит не только применить полученные знания, но также развить аналитические и алгоритмические навыки.

В итоге, изучение учебных материалов и кейсов от опытных специалистов является важным шагом в освоении искусственного интеллекта. Эти материалы позволяют получить более глубокое понимание теоретических аспектов и преобразовать их в практические навыки, что является ключевым фактором для успешного применения искусственного интеллекта в различных сферах деятельности.

«Python. Большая книга примеров» Антона Марченко

Гайд от преподавателя МГУ, в котором есть часть основ для подготовки к собеседованию на позицию Junior Python Developer. Книга знакомит с основной терминологией языка на доступных примерах. В ней много иллюстраций и примеров. А код будет понятен новичкам.

Вот роскошно раскомментированный пример создания анимированной диаграммы на Matplotlib:

Если честно, не ожидала от Matplotlib возможности анимироваться!

Если посмотреть требования к Junior Python Developer в вакансии, то окажется, что книга хорошо знакомит со следующими компетенциями:

  • Алгоритмы и анализ сложности;
  • Архитектура вычислительных систем;
  • Компьютерные сети;
  • Математическая логика и теория алгоритмов;
  • Математический анализ;
  • Методы реализации СУБД;
  • Моделирование информационных процессов;
  • Операционные системы;
  • Основы программирования;
  • Программная инженерия;
  • Тестирование программного обеспечения;
  • Технологии Интернет и веб-программирования

Кафедра автора Антона Леонардовича — сейсмология, так что опытным разработчикам материал тоже может быть интересен — как взгляд необычного для сферы профессионала.

Джейк Вандер Плас: Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение

Книга описывает инструменты, необходимые для выполнения практических задач в науке о данных в Python. Входит в список “Бестселлеры o’Reilly” – ту самую “звериную” подборку книг по самым разнообразным технологиям, среди которых, кстати, найдется еще несколько интересных изданий про Машинное / Глубокое обучение.

Особенный интерес для меня представил подробнейший раздел про визуализацию с помощью инструмента Matplotlib. Казалось бы, через нее проходит 99% новичков в ML, и сказать что-то новое трудно, но нет. Больше 100 страниц Вандер Плас посвящает самым тонким нюансам dataviz (визуализации данных). Вот яркий пример “закрытого гештальта” для меня – визуализация графиков разного размера на одном прямоугольном “полотне”:

Бенджио Иошуа, Гудфеллоу Ян, Курвилль Аарон: Глубокое обучение

Эта книга описывает глубокое обучение и охватывает теорию, алгоритмы и приложения. Книга разработана для тех, кто уже имеет некоторый опыт в машинном обучении и хочет расширить свои знания.

В книге представлены основы линейной алгебры, теории вероятности и теории информации, а также основы численных расчетов и машинного обучения, которые необходимы для полного понимания материала. При этом в книге содержится описание различных методов глубокого обучения, применяемых на практике, включая глубокие сети прямого распространения, алгоритмы оптимизации, сверточные сети, а также моделирование последовательностей. Помимо этого, книга охватывает множество областей применения глубокого обучения, таких как обработка естественных языков, распознавание речи, компьютерное зрение, онлайновые рекомендательные системы, биоинформатика и видеоигры.

Заключение

Это все книги по работе с данными, о которых мы хотели рассказать в этой статье. Мы конечно понимаем, что онлайн-курсы могут казаться более активным и увлекательным способом для обучения, в частности, мы нисколько не отговариваем вас от их использования

Но и книги занимают важное место в процессе самообразования. Они являются наиболее авторитетным и полным источником для изучения абсолютно любой технологии

А сочетание онлайн-курсов и хороших книг может дать идеальный результат и поможет поднять ваши навыки на новый уровень.

Перевод статьи javinpaul “6 Best Python Books for Data Science and Machine Learning in 2022”.

Like this post? Please share to your friends: