Мастерство машинного обучения: лучшие книги для начинающих

14 ресурсов и книг по ai и ml | dev.by

Математические основы машинного обучения и прогнозирования

Описание книги: 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.

Python Deep Learning

Авторы: Ivan Vasilev, Daniel Slater, Gianmario Spacagna, Peter Roelants, Valentino Zocca. Язык: английский.

Эта книга поможет вам исследовать сферу глубокого обучения и начать применять машинное обучение в своих проектах. Вы познакомитесь с различными архитектурами нейронных сетей, научитесь решать задачи в области компьютерного зрения, обработки естественного языка и распознавания речи.

Книга предназначена для практикующих специалистов data science, разработчиков систем машинного обучения и всех, кто интересуется глубоким обучением. Предполагается, что читатель имеет базовые знания по машинному обучению и имеет некоторый опыт работы с Python. Наибольшую пользу эта книга принесет тем, у кого также есть бэкграунд в математике и понимание концепций вычислений и статистики.

Нейросетевые методы в обработке естественного языка

Описание книги: Это классическое руководство посвящено применению нейросетевых моделей к обработке данных естественного языка (Natural Language Processing – NLP). Рассматриваются основы машинного обучения с учителем на лингвистических данных и применение векторных, а не символических представлений слов. Обсуждается абстракция графа вычислений, которая позволяет легко определять и обучать произвольные нейронные сети и лежит в основе современных программных нейросетевых библиотек. Также даются обзорные сведения специализированных нейросетевых архитектур, включая одномерные сверточные сети, рекуррентные нейронные сети, модели условной генерации и модели с механизмом внимания. Издание предназначено студентам вузов, а также специалистам в области машинного перевода и нейронных сетей. Предполагается знание теории вероятностей, алгебры и математического анализа, а также базовое владение алгоритмами и структурами данных.

Релевантный поиск с использованием Elasticsearch и Solr

Описание книги: Данная книга поможет вам раскрыть суть и механику релевантного поиска на базе библиотеки Apache Lucene. На примере поисковых систем Elasticsearch и Solr вы научитесь строго контролировать ранжирование результатов поиска на основе четких критериев. Вы поймете, как программировать релевантность, как подключить вторичные источники данных, классификаторы, организовать анализ текста. Наконец вы узнаете, как можно улучшить релевантность поиска за счет применения приемов машинного обучения, персонализации и семантического поиска. Издание предназначено разработчикам, стремящихся создавать интеллектуальные поисковые приложения на основе Elasticsearch или Solr.

Искусственный интеллект: современные методы и задачи

В данном разделе мы представляем вам список лучших книг по искусственному интеллекту и машинному обучению, которые помогут вам разобраться в современных методах и задачах этих областей. Эти книги предназначены для разных уровней подготовки, от начинающих до опытных специалистов, и позволят вам углубить свои знания и навыки.

1. «Deep Learning» – Иан Гудфеллоу, Йошуа Бенжио, Аарон Курвилль. Данная книга является обязательным пособием для изучения глубокого обучения, а также предлагает фундаментальные знания по методам машинного обучения.

2. «Pattern Recognition and Machine Learning» – Кристоф Бишоп. Эта книга покрывает основы статистического классификатора и методов обработки данных, используемых в машинном обучении. Она также содержит много примеров и упражнений для практики.

3. «Machine Learning: A Probabilistic Perspective» – Кевин Мерфи. В этой книге вы найдете подробное изложение вероятностной интерпретации машинного обучения. Автор охватывает широкий спектр методов и задач, а также предлагает интуитивное объяснение математических концепций.

4. «Artificial Intelligence: A Modern Approach» – Стюарт Рассел, Питер Норвиг. Эта книга представляет систематический обзор основных концепций и методов искусственного интеллекта. Она содержит много примеров и практических задач для углубленного понимания материала.

5. «Reinforcement Learning: An Introduction» – Ричард Саттон, Эндрю Барто. В этой книге авторы рассказывают о методе обучения с подкреплением, который позволяет создавать агентов с способностью обучаться от своего опыта и получать вознаграждение. Она содержит как практические, так и теоретические материалы.

6. «The Hundred-Page Machine Learning Book» – Андреас Мюллер. Эта книга представляет собой компактное руководство для начинающих, представленное в виде ста страниц. Автор объясняет основы машинного обучения и применяемые методы на простом и интуитивном уровне.

7. «Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow» – Орельен Жерон. В этой книге вы найдете множество практических примеров, использующих библиотеки Scikit-Learn и TensorFlow, а также обучающие задачи, которые помогут вам применить полученные знания на практике.

8. «Mathematics for Machine Learning» – Марк Филькин, Мартин Гудфеллоу, Аарон Курвилль. Эта книга рассматривает математические концепции, необходимые для понимания основ машинного обучения. Она представляет информацию в доступном и интересном формате.

9. «The Book of Why: The New Science of Cause and Effect» – Джуда Перл, Данте Ж. Румбейера. Авторы этой книги предлагают новый взгляд на причинно-следственные связи и демонстрируют, как эти связи могут быть применены в контексте искусственного интеллекта и машинного обучения.

10. «Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies» – Ник Бостром. В этой книге автор рассматривает вопросы связанные с появлением суперинтеллекта и его влиянием на человечество. Он также предлагает возможные стратегии для обеспечения безопасности в развитии искусственного интеллекта.

Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов

Справочник с практическими советами для специалистов, создающих системы машинного обучения. Предполагается, что читатель уже хорошо знаком с теорией машинного обучения, а также владеет Python на достойном уровне и умеет управлять его пакетами.

Рецепты выглядят следующим образом. Сначала озвучивается задача (например «Имеются данные с очень малым количеством ненулевых значений, которые требуется эффективно представить»). Затем предлагается готовое рабочее решение (код), после чего идет раздел с обсуждением этого решения и ссылки на дополнительные материалы по теме. Всего в книге около 200 рецептов.

Глубокое обучение без математики. Том 1. Основы PDF

Описание книги: Эта книга не похожа на большинство других учебников и руководств по глубокому обучению – в ней нет ни детального алгоритмического анализа, сопровождаемого обширной математикой, ни развернутых листингов программного кода. Автор выбрал золотую середину – благодаря дружелюбному подходу, сопровождаемому огромным количеством цветных иллюстраций, а также детальному и скрупулезному описанию он глубоко освещает основополагающие идеи и фундаментальные основы глубокого обучения и нейронных сетей. Издание предназначено для всех читателей, кто хочет использовать глубокое обучение и нейронные сети в своей работе.

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”:

Аннотированный Тьюринг Чарльза Петцольда

Алан Тьюринг считается отцом-основателем искусственного интеллекта.

Еще до того, как появились компьютеры, Тьюринг исследовал, что значит быть вычислимым, и задал вопрос: «Могут ли машины думать?».

В этой книге Чарльз Петцольд развивает 36-страничную статью Тьюринга, давая читателю больше контекста для понимания его работы.

Наряду с этим обзором Петцольс погружается в собственную биографию Тьюринга: его годы в академических кругах, усилия по взлому кодов во время Второй мировой войны и его несправедливое преследование как гомосексуалиста.

Не пропустите эту книгу, если вы большой поклонник компьютерной истории и хотите узнать больше о рождении искусственного интеллекта.

Внедрение Splunk 7

Описание книги: Среди систем, созданных для агрегации, систематизации и прочей автоматизации работы с логами, Splunk – один из самых мощных. Он позволит следить за тонкостями жизни всех ваших систем, особенно если их много и они достаточно распределенные. Splunk – ведущая платформа, реализующая эффективные методологии поиска, мониторинга и анализа больших данных с постоянно растущим объемом. Эта книга позволит вам реализовать новые услуги и использовать их для быстрой и эффективной обработки машинных данных. Вы познакомитесь со всеми возможностями и улучшениями в Splunk 7, включая новые модули Splunk Cloud и Machine Learning Toolkit, научитесь эффективно использовать поисковые запросы и метасимволы, а также работать с полями и расширениями диаграмм. Издание будет полезно всем, кто занимается информационной безопасностью в организации и выявлением инцидентов ИБ.

Статистический вывод: алгоритмы и методы для машинного обучения

Статистический вывод играет важную роль в машинном обучении, позволяя исследователям делать выводы о данных и решать задачи на основе статистической информации. В данной статье представлены некоторые из лучших книг по статистическому выводу и его применению в машинном обучении.

  • «The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction» — эта книга представляет обширный обзор методов машинного обучения и статистического вывода. Она охватывает широкий спектр алгоритмов и подходов, которые могут быть использованы для анализа данных и решения проблем прогнозирования и классификации.
  • «Pattern Recognition and Machine Learning» — книга, которая представляет собой комплексное руководство по понятию, разработке и применению алгоритмов машинного обучения и статистического вывода. Она достаточно техническая, но в то же время предлагает практические примеры исследований в области машинного обучения.
  • «Bayesian Data Analysis» — эта книга представляет собой введение в Байесовский подход к анализу данных. Она охватывает различные статистические методы, основанные на теории вероятностей, и дает читателям практические инструменты для понимания и применения этих методов в машинном обучении.
  • «Statistical Inference» — эта книга представляет собой классическое введение в статистический вывод. Она охватывает основы статистики и предлагает читателям теоретический фундамент для понимания и применения статистического вывода в машинном обучении.
  • «Statistical Models: Theory and Practice» — книга, которая представляет собой обзор различных статистических моделей и их применение в машинном обучении. Она предоставляет читателям инструменты для разработки статистических моделей и их применения в реальных задачах.

Эти книги помогут вам разобраться в статистическом выводе и его применении в машинном обучении. Они предлагают технические и теоретические материалы, а также практические примеры исследований в этой области. Чтение данных материалов поможет вам получить глубокое понимание статистического вывода и развить навыки для применения этих методов в реальных задачах машинного обучения.

Like this post? Please share to your friends: