Все
Дизайн
Код
Геймдев
Бизнес
Маркетинг
Управление
Кино и музыка
Фотография
Развитие
Здоровье
Деньги
Образование
EdTech
Корп. обучение
Блог Skillbox
Спецпроекты
Профориентация
15 книг по машинному обучению для начинающих
Data Science — оверхайповое направление IT. Мы сделали подборку книг по Machine Learning для тех, кто хочет разобраться, что да как.
IT стали толчком развития новых профессиональных областей: Data Mining, машинного обучения (Machine Learning) и других. Чтобы погрузиться в тему, читайте книги из нашей подборки.
Книги по машинному обучению на русском
Владимир Вьюгин
«Математические основы машинного обучения и прогнозирования»
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.
Педро Домингос
«Верховный алгоритм»
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.
Хенрик Бринк, Джозеф Ричардс, Марк Феверолф
«Машинное обучение»
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.
Бастиан Шарден, Лука Массарон, Альберто Боскетти
«Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python»
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.
Себастьян Рашка
«Python и машинное обучение»
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.
Георгий Кухарев, Екатерина Каменская, Юрий Матвеев, Надежда Щеголева
«Методы обработки и распознавания изображений лиц в задачах биометрии»
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.
Ричард С. Саттон, Эндрю Г. Барто
«Обучение с подкреплением»
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.
Петер Флах
«Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных»
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.
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.
David Barber
«Bayesian Reasoning and Machine Learning»
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.
Nils J. Nilsson
«Introduction to machine learning»
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.
Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman
«The Elements of Statistical Learning. Data Mining, Inference and Prediction»
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.
D. Michie, D.J. Spiegelhalter, C.C. Taylor
«Machine Learning, Neural and Statistical Classification»
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.
Tariq Rashid
«Make Your Own Neural Network»
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.
Stuart Russell, Peter Norvig
«Artificial Intelligence: A Modern Approach»
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.
Yaser S. Abu-Mostafa, Malik Magdon-Ismail, Hsuan-Tien Lin
«Learning From Data»
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.
Заключение
По data science и технологиям машинного обучения книг издано много, мы выбрали наиболее подходящие для новичков. Если вас интересует это направление информационно-вычислительных технологий, рекомендуем записаться на курс «Профессия Data Scientist». Даже без опыта программирования вы сможете освоить профессию на базовом уровне. После прохождения курса начнете создавать собственные алгоритмы, получите портфолио проектов и возможность стажировки с последующим трудоустройством.
