Андрей Бурков – Инженерия машинного обучения. Машинное обучение без лишних слов

Автор: Андрей Бурков
Название: Инженерия машинного обучения. Машинное обучение без лишних слов
Формат: PDF
Тема: Компьютеры
Количество страниц: 308+150
Качество: Компьютерное, издательское

1. Андрей Бурков – Инженерия машинного обучения
Книга представляет собой подробный обзор передовых практик и паттернов
проектирования в области прикладного машинного обучения. В отличие от мно-
гих учебников, уделяется внимание инженерным аспектам МО. Рассматриваются
сбор, хранение и предобработка данных, конструирование признаков, а также
тестирование и отладка моделей, развертывание и вывод из эксплуатации, сопро-
вождение на этапе выполнения и в процессе эксплуатации. Главы книги можно
изучать в любом порядке.
Издание будет полезно тем, кто собирается использовать машинное обучение
в крупномасштабных проектах. Предполагается, что читатель знаком с основами
МО и способен построить модель при наличии подходящим образом отформати-
рованного набора данных

2. Андрей Бурков – Машинное обучение без лишних слов
Все, что вам действительно нужно знать о машинном обучении, может уместиться на паре сотен страниц.
Начнем с простой истины: машины не учатся. Типичное «машинное обучение» заключается в поиске
математической формулы, которая при применении к набору входных данных (называемых «обучающими
данными») даст желаемые результаты. Андрей Бурков постарался дать все необходимое, чтобы каждый
мог стать отличным современным аналитиком или специалистом по машинному обучению. То, что удалось
вместить в пару сотен страниц, в других книгах растянуто на тысячи. Типичные книги по машинному
обучению консервативны и академичны, здесь же упор сделан на алгоритмах и методах, которые
пригодятся в повседневной работе. «В наше время очень полезно иметь краткое введение в машинное
обучение, на которое всегда можно давать ссылку и после которого можно быть уверенным, что человек
говорит на одном с тобой языке. Попытку дать такое введение я вижу в этой книге, и мне кажется, что
попытка получилась очень удачной. Книга действительно представляет читателю широкий спектр основных
понятий и методов машинного обучения, которые здесь изложены корректно, хоть и по понятным
причинам очень кратко. Но если книгу прочитать вдумчиво и действительно освоить то, о чем здесь
говорится, этот шаг может превратиться в большой скачок. Чего я и желаю всем читателям: разбирайтесь,
познавайте, интересуйтесь новым и не бойтесь трудностей. Удачи!» Сергей Николенко, директор по
научным исследованиям (Chief Research Officer) платформы Neuromation, автор бестселлера «Глубокое
обучение. Погружение в мир нейронных сетей» «Бурков взял на себя решение очень важной, но
невероятно сложной задачи — уместить знакомство с машинным обучением в маленькую книгу. Он удачно
выбрал темы — теоретические и практические — которые будут полезны и для практиков, и для читателей,
понимающих, что эти первые сто страниц, которые они прочитают, закладывают прочный фундамент для
дальнейшего изучения». Питер Норвиг, директор по исследованиям в компании Google, соавтор книги
«Искусственный интеллект. Современный подход» «Широта тем, которые охватывает эта маленькая книга,
поражает! Бурков без страха и сомнений приводит математические уравнения, которыми часто
пренебрегают авторы небольших книг. Мне очень понравилось, как всего несколькими словами автор
объясняет основные понятия. Книга пригодится новичкам в этой области, а также ”старожилам” — каждый
сможет извлечь выгоду из такого широкого взгляда на машинное обучение.» Орельен Жерон, консультант
по машинному обучению, старший инженер-программист, автор книги «Прикладное машинное обучение с
помощью Scikit-Learn и TensorFlow»