10 полезных книг по машинному обучению


Оглавление (нажмите, чтобы открыть):

Книги и учебные ресурсы по машинному обучению

27.06.2020, 02:47

Учебные ресурсы
я бы хотел посоветоваться. я хочу изучать it и у меня такой вопрос — какие направления и учебные.

Книги/учебники/ресурсы
Интересует литература в которой описаны сами принципы устройства оси, система каталогов, консоль и.

Книги и ресурсы по Microsoft XNA
▐ Книги по XNA: Бенджамин Ницчке — Создание приложений на XNA (онлайн версия) С.Г. Горнаков -.

Посоветуйте книги и ресурсы по основам ООП
Уже которую неделю пытаюсь разобраться в ООП, перерыл кучу книг, сайтов.. просмотрел кучу.

Нужны книги и ресурсы по изучению VBA
Доброго Времени форумчане! Скинте книги плиз (ссылки) для начинающих, хочу по больше узнать про.

27.06.2020, 20:28

Ссылки на сторонние форумы запрещены. Тем не менее можно продублировать тоже сообщение здесь

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.
Читать дальше →

15 книг по машинному обучению

Когда мы слышим «машинное обучение», то думаем про нейросети и искусственный интеллект. А есть ли что-то еще? Специально для тех, кто хочет копнуть поглубже, прийти к истокам и разобраться, что к чему — наша сегодняшняя подборка. Не пугайтесь, новинки тоже есть.

Skill level: I’m too young to die

В качестве разминочки первая часть подборки будет на русском, что для общего понимания вроде как пойдет (но это не точно). Если вы с первых строк видите, что это бабское чтиво, скролльте до следующего уровня.

Машинное обучение

Хенрик Бринк — специалист по обработке и анализу данных и разработчик программного обеспечения.

Джозеф Ричардс — старший научный сотрудник в области прикладной статистики и предсказательной аналитики.

Марк Феверолф — основатель и президент компании Numinary Data Science, специализирующейся в области управления данными и предсказательной аналитики.

Тем, кто только начинает, пригодятся главы с первой по пятую: там описаны процессы подготовки и исследования данных, моделирование и оценка моделей. Дальше практика и еще раз практика (шансы на получение таксистом чаевых, предсказание будущих рецензий на фильмы и еще много интересного). Плюс продвинутые темы: проектирование признаков и оптимизация.

Математические основы машинного обучения и прогнозирования

Владимир Вячеславович Вьюгин — доктор физико-математических наук.

Тем, кто хочет познакомиться с основами современной теории машинного обучения и теории игр с предсказаниями, лучше начать с этой книги. В первой части рассказывается об основах статистической теории машинного обучения. Во второй и третьей частях рассматриваются задачи в теоретико-игровой и сравнительной постановках: предсказания с использованием экспертных стратегий и игры с предсказаниями.

Верховный алгоритм

Педро Домингос — профессор Вашингтонского университета, ведущий эксперт по машинному обучению и искусственному интеллекту.

Автор знакомит читателей с пятью основными школами машинного обучения и показывает, как они используют идеи из нейробиологии, эволюционной биологии, физики и статистики, чтобы создавать алгоритмы, помогающие людям. Попутно профессор Домингос рассказывает об идее универсального самообучающегося алгоритма и о том, как он изменит жизнь человека, бизнес, науку и все общество.

The Elements of Statistical Learning. Data Mining, Inference and Prediction

Т. Хэсти, Р. Тибширани, Дж. Фридман

Эта книга представляет собой попытку объединить многие важные новые идеи в обучении и объяснить их в статистической структуре. Авторы подчеркивают методы и их концептуальные основы, а не их теоретические свойства. Эта книга понравится не только статистикам, но и исследователям, практикам в самых разных областях.

Machine Learning, Neural and Statistical >

D. Michie, D.J. Spiegelhalter, C.C. Taylor

Эта книга — современный обзор различных подходов к машинному обучению. Сравнивая эффективность направлений по разным показателям, авторы делают выводы об их применении к реальным проблемам, а также выделяют три основных подхода к исследованиям: статистический, машинное обучение и нейронная сеть.

Introduction to machine learning

Эта книга не является практическим пособием или сборником теоретических доказательств. Это — промежуточное звено между теорией и практикой. Основное внимание уделяется важным идеям машинного обучения. В книге рассмотрены важные темы машинного обучения с 1996 года. Цель книги — подготовить читателя к дальнейшему освоению этой темы.

Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных

Один из самых интересных учебников по машинному обучению. Автор рассказывает о методах построения моделей и алгоритмов. С первых страниц можно погрузиться в машинное обучение в действии без ненужных технических деталей. С каждой главой примеры становятся все сложнее и сложнее. В конце каждой части приводятся ссылки на дополнительную литературу с авторскими комментариями. Начав с основ, автор знакомит читателя с полезными фактами и подробно описывает методы машинного обучения.

Обучение с подкреплением

Ричард С. Саттон, Эндрю Г. Барто


Книга не о машинном обучение, а об одном из способов изучения. Обучение с подкреплением — метод, в ходе которого человек обучается, взаимодействуя с некоторой средой. Ричард Саттон и Эндрю Барто представляют отчет о ключевых идеях и алгоритмах такого обучения. Единственный необходимый навык для читателя — знакомство с элементарными понятиями вероятности.

Bayesian Reasoning and Machine Learning

Эта книга для более профессионального уровня. Она рассчитана на выпускников или студентов магистратуры. Информация последовательно распределена по ходу всей книги от легкого к сложному.

Skill level: Nightmare

Подборка выше была для розовощеких барышень, у которых на уме одни фарфоровые куколки, статные гусары с кручеными усами да витание в эмпиреях — именно так сказал наш технический директор. После чего сделал настоящую подборку, она на английском (и если это вас смущает, то нажмите вот сюда).

Neural Network Design

Martin T Hagan, Howard B Demuth, Mark H Beale, Orlando De Jesús

В книге вы найдете ясный и подробный обзор основных типов архитектуры нейросетей, узнаете все о методах и правилах их обучения, а также о применении на практике.

Deep Learning

Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville

Книга рассказывает о глубоком обучении — о том, как иерархия понятий позволяет искусственному интеллекту изучать сложные концепции, строя их из более простых. Илон Маск назвал Deep Learning единственной всеобъемлющей книгой по этому вопросу.

Neural Networks: A Systematic Introduction

Raul Rojas, J. Feldman

Все законы и модели, объединенные в общую теорию нейронных сетей, под одной обложкой — вот что представляет собой эта книга. В каждой главе куча примеров, иллюстраций и библиография.

Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics)

Christopher M. Bishop

Первый учебник по распознаванию образов, в основе которого лежит Байесовский подход. Предварительных знаний о распознавании образов не требуется, зато пригодится представление о многомерном анализе и основы линейной алгебры.

Make Your Own Neural Network

Очень годное и в то же время очень простое для понимание руководство по нейросетям. Здесь все буквально разжевали, а потом разложили по полочкам. К концу книги вы научитесь программировать на Python и сможете создать собственную нейросеть.

Mahout in Action

Sean Owen, Robin Anil, Robin Anil, Ellen Friedman

Ну вот, мы в конце подборки, а это ее альфа и омега — ведь терпение должно вознаграждаться. Mahout — это java-библиотека, и в книге есть куча примеров, как ее можно использовать для решения реальных задач.

Качайте, заказывайте, изучайте и применяйте. Лайкайте еще эту запись, делитесь и всё такое.

Какие книги на русском стоит почитать для введения в теорию машинного обучения?

Ptolemy_master, я вам очень сочувствую, но научитесь сначала вежливо разговаривать

я вам ничего не должна, как ни странно, уже не говоря о том, что вы требуете ссылки на ворованные копии

к тому же, если вы даже гуглом не умеете пользоваться, то вряд ли вам пригодятся эти книги

Во-первых, с моей точки зрения, невежливо разговариваете вы. Писать с маленькой буквы, и такие фразы, как «вы гуглом не умеете пользоваться» — это хамство, уж извините.

Во-вторых, у вас никто ничего не требует, кроме одного — давать релевантные ответы. Ответы типа «RTFM» или «ищите сами» релевантными не являются, не несут никакой смысловой нагрузки и только отвлекают. У меня есть подозрение, что вы стараетесь засветиться на тостере везде где только можно, только бы хоть что-нибудь ответить.

В-третьих, загрузка книг не равно их воровству. Многие авторы позволяют скачивать свои материалы совершенно бесплатно, как, например, лекции, ссылку на которых я привела. Также, часто книгу можно скачать с ознакомительными целями. Я, например, очень часто скачиваю книгу, начинаю ее читать, и, если она мне нравится, затем покупаю. У меня был опыт, когда я платила за книгу, а получала полный трэш, мне просто жалко моих денег.

AnneSmith, какой именно закон я нарушаю? Если автор выложил книгу для скачивания, где здесь нарушение? Если книга доступна на публичном ресурсе (не торренте) и автор не возражает против ее нахождения там, какой закон я нарушаю?

PS Умоляю, не пишите больше о том, в чем ничего не понимаете. Ну смешно же смотрится.

Книги по машинному обучению

Книги – это замечательная инвестиция. Вы получаете годы опыта всего лишь за несколько десятков долларов.

Мастер Йода рекомендует:  LEGO Creative Play выпустила приложение дополненной реальности LEGO AR-Studio

Я люблю книги и читаю каждую книгу по машинному обучению, которая попадается мне под руку.

Я думаю, что наличие авторитетных источников – это самый быстрый способ получить содержательные ответы на вопросы по машинному обучению, а множество книг может дать множество точек зрения на сложные вопросы.

В этом руководстве вы найдете лучшие книги по машинному обучению.

Желание читать книги по машинному обучению возникает по ряду причин. Поэтому я сгруппировал и перечислил книги по машинному обучению несколькими разными способами, например:

  • Тип: учебники, научно-популярные и т.п.
  • Тема: Python, глубокое обучение и т.п.
  • Издатель: Packt, O’Reilly и т.п.


На все книги есть ссылки на Amazon, так что вы сможете узнать о них больше и даже сразу же купить.

Я буду обновлять это руководство, так что добавляйте его в закладки и регулярно возвращайтесь.

Как пользоваться этим руководством

  1. Найдите тему или вопрос, который наиболее вас интересует.
  2. Просмотрите книги в выбранном вами разделе.
  3. Купите книгу.
  4. Прочтите её от корки до корки.
  5. Повторите.

Иметь книгу – это не то же самое, что и знать её содержание. Читайте книги, которые покупаете.

Читали ли вы когда-нибудь книги по машинному обучению?
Поделитесь прочтённым в комментариях ниже.

Книги по машинному обучению, сортированные по их типу

Научно-популярные книги по машинному обучению

Вот список научно-популярных книг по машинному обучению, предназначенных для общей аудитории.

Они дают возможность узнать о преимуществах машинного обучения или науки о данных без теории или деталей их применения. Также я добавил некоторые научно-популярные книги по статистическому мышлению, которые мне понравились.

Лучшая книга из этого списка: The Signal and the Noise. [«Сигнал и шум»]

Среди этих книг против оптимизации выступает Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy [«Оружие математического поражения: как «большие данные» усугубляют неравенство и угрожают демократии»]

Книги по машинному обучению для начинающих

Существует много книг по машинному обучению, предназначенных для начинающих.

Так же, как и из научно-популярных книг (предыдущий раздел), из этих печатных изделий можно узнать о преимуществах прикладного машинного обучения. Однако вводные книги также дают базовые знания о тонкостях процесса реализации (ниже).

  • Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking [«Наука о данных для бизнеса: Всё, что вам надо знать об интеллектуальном анализе данных и аналитическом мышлении»]
  • Data Smart: Using Data Science to Transform Information into Insight [«Много цифр. Анализ больших данных при помощи Excel»]
  • Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques [«Интеллектуальный анализ данных: практические инструменты и техники машинного обучения»]
  • Doing Data Science: Straight Talk from the Frontline [«Наука о данных: откровенно с передовой»]

Лучшей книгой из этого списка может быть: Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques [«Интеллектуальный анализ данных: практические инструменты и техники машинного обучения»].

Вводные книги по машинному обучению

Далее находится список лучших книг для начинающих, которые могут быть использованы студентами бакалавриата или разработчиками, которые хотят начать работу в данной сфере.

Они охватывают широкий спектр тем по машинному обучению, концентрируясь скорей на вопросе «КАК?», чем на теории, и на мотивации использования тех или иных методов.

  • Machine Learning for Hackers: Case Studies and Algorithms to Get You Started [«Машинное обучение для хакеров: разбор практических примеров и алгоритмы для начинающих»].
  • Machine Learning in Action [«Машинное обучение на практике»]
  • Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 2.0 Applications [«Программируем коллективный разум: создание интеллектуальных приложений для Web 2.0.»]
  • An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R [«Введение в статистическое обучение с примерами на языке R»]
  • Applied Predictive Modeling [«Прикладное прогнозное моделирование»]
  • Лучшей книгой из этого списка может быть: An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R [«Введение в статистическое обучение с примерами на языке R»].

Учебники по машинному обучению

Ниже представлен список лучших учебников по машинному обучению. Это те книги, которые можно использовать во время учебы на магистратуре. Они охватывают широкий спектр методов и теории, стоящей за ними.

  • The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction [«Элементы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, логические выводы и прогнозирование»]
  • Pattern Recognition and Machine Learning [«Распознавание образов и машинное обучение»]
  • Machine Learning: A Probabilistic Perspective [«Машинное обучение с точки зрения вероятностей»]
  • Learning From Data [«Обучение на данных»]
  • Machine Learning [«Машинное обучение»]
  • Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data [«Машинное обучение: Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных»]
  • Foundations of Machine Learning [«Основы машинного обучения»]
  • Лучшей книгой из этого списка может быть: The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction [«Элементы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, логические выводы и прогнозирование»].

Книги по машинному обучению, сортированные по теме

Машинное обучение на R

Список книг по прикладному машинному обучению на языке R

  • R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data [«Платформа R для науки о данных: импорт, упорядочивание, трансформация, визуализация и моделирование данных»]
  • Machine Learning with R. [«Машинное обучение на языке R»]
  • Machine Learning With R Cookbook – 110 Recipes for Building Powerful Predictive Models with R. [«Машинное обучение с книгой рецептов для R – 110 рецептов для создания мощных моделей прогнозирования»]
  • R Machine Learning By Example. [«Машинное обучение на языке R на основе примеров»]
  • R Machine Learning Essentials. [«Основы машинного обучения на языке R»]
  • Mastering Machine Learning with R [«Осваиваем машинное обучение на языке R»]
  • An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R. [«Введение в статистическое обучение с примерами на языке R»]
  • Practical Data Science with R [«Практическая наука о данных на языке R»]
  • Applied Predictive Modeling. [«Прикладное прогнозное моделирование»]
  • R and Data Mining: Examples and Case Studies [«R и интеллектуальный анализ данных: примеры и их разбор»]

Лучшая книга из этого списка: Applied Predictive Modeling. [«Прикладное прогнозное моделирование»]

Машинное обучение на Python

Список лучших книг по машинному обучению на Python и SciPy


  • Python Machine Learning [«Машинное обучение на Python»]
  • Data Science from Scratch: First Principles with Python [«Наука о данных с нуля: первые принципы работы с Python»]
  • Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques for Building Intelligent Systems [«Прикладное машинное обучение на Scikit-Learn and TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем »]
  • Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists [«Введение в машинное обучение на Python: руководство для занимающихся наукой о данных»]
  • Vital Introduction to Machine Learning with Python: Best Practices to Improve and Optimize Machine Learning Systems and Algorithms [«Введение в машинное обучение на Python: как улучшить и оптимизировать системы машинного обучения и алгоритмы»]
  • Machine Learning in Python: Essential Techniques for Predictive Analysis [«Машинное обучение в Python: основные методы прогнозного анализа»]
  • Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data [«Руководство по машинному обучению на Python: инструменты, необходимые для работы с данными»]
  • Introducing Data Science: Big Data, Machine Learning, and more, using Python tools [«Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных»]
  • Real-World Machine Learning [«Машинное обучение для применения на реальных данных»]

Лучший выбор: Python Machine Learning. [«Машинное обучение на Python»]

Глубокое обучение

Список книг по глубокому обучению. На сегодняшний день выбор хороших книг вовсе невелик, так что я решил взять не качеством, а количеством.

  • Deep Learning [«Глубокое обучение»]
  • Deep Learning: A Practitioner’s Approach [«Глубокое обучение: практический подход»]
  • Fundamentals of Deep Learning: Designing Next-Generation Machine Intelligence Algorithms [«Основы глубокого обучения: создание алгоритмов искусственного интеллекта нового поколения »]
  • Learning TensorFlow: A guide to building deep learning systems [«Изучение TensorFlow: руководство по созданию систем глубокого изучения»]
  • Machine Learning with TensorFlow [«Машинное обучение на TensorFlow»]
  • TensorFlow Machine Learning Cookbook [«Книга рецептов по изучению машинного обучения на TensorFlow»]
  • Getting Started with TensorFlow [«Начало работы с TensorFlow»]
  • TensorFlow for Machine Intelligence: A Hands-On Introduction to Learning Algorithms [«TensorFlow для искусственного интеллекта: практическое введение в изучение алгоритмов»]
  • Очевидно лучшая книга из этого списка: Deep Learning. [«Глубокое обучение»]

Прогнозирование временных рядов

Список книг по прогнозированию временных рядов.

На сегодняшний день в прикладном аспекте прогнозирования временных рядов господствующее положение занимает R.

  • Time Series Analysis: Forecasting and Control [«Анализ временных рядов: прогнозирование и контроль»]
  • Practical Time Series Forecasting with R: A Hands-On Guide [«Практическое прогнозирование временных рядов на R: руководство»]
  • Introduction to Time Series and Forecasting [«Введение в теорию временных рядов и прогнозирование»]
  • Forecasting: principles and practice [«Прогнозирование: принципы и практика»]

Лучшая вводная книга – это Forecasting: principles and practice [«Прогнозирование: принципы и практика»].

Лучшая книга о временных рядах – это Time Series Analysis: Forecasting and Control [«Анализ временных рядов: прогнозирование и контроль»].

Книги по машинному обучению, сортированные по издателю

Есть три издательства, которые детально исследуют машинное обучение и буквально пачками печатают книги на эту тему.

Они называются: «O’Reilly», «Manning» и «Packt».

Эти издательства специализируются на прикладных книгах, и их качество в этом списке разнится от хорошо оформленных и отредактированных до нескольких постов из блога, соединенных вместе.

Книги по машинному обучению издательства «O’Reilly»

У «O’Reilly» есть сотни книг, связанных с их инициативой в информационной сфере, большинство из них связаны с машинным обучением.

Перечислить их все здесь невозможно, так что переходите по ссылкам по теме. Ниже приведены несколько бестселлеров.

  • Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 2.0 Applications [«Программируем коллективный разум: создание интеллектуальных приложений для Web 2.0.»]
  • Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists [«Введение в машинное обучение на Python: руководство для занимающихся наукой о данных»]
  • Deep Learning: A Practitioner’s Approach [«Глубокое обучение: практический подход»]
  • Fundamentals of Deep Learning: Designing Next-Generation Machine Intelligence Algorithms [«Основы глубокого обучения: создание алгоритмов искусственного интеллекта нового поколения»]
  • Data Science from Scratch: First Principles with Python [«Наука о данных с нуля: первые принципы работы с Python»]
  • Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data [«Руководство по машинному обучению на Python: инструменты, необходимые для работы с данными»]

Возможно, книга Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 2.0 Applications [«Программируем коллективный разум: создание интеллектуальных приложений для Web 2.0.»] заложила фундамент этого направления. Она популярна уже длительное время.

Ссылки по теме

Книги по машинному обучению издательства «Manning»

Книги издательства «Manning» практичны и имеют достойное качество. У них нет каталога из сотен книг (пока), как у «O’Reilly» и «Packt».

  • Machine Learning in Action [«Машинное обучение на практике»]
  • Real-World Machine Learning [«Машинное обучение для применения на реальных данных»]
  • Introducing Data Science: Big Data, Machine Learning, and more, using Python tools [«Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных»]
  • Practical Data Science with R [«Практическая наука о данных на языке R»]

В каталоге «Manning» особо выделяется Machine Learning in Action [«Машинное обучение на практике»]. Возможно, опять-таки потому, что она была первой в каталоге их книг по машинному обучению.

Ссылки по теме

Книги по машинному обучению издательства «Pact»

Кажется, словно «Packt» не выпускает ничего кроме книг по науке о данных и машинному обучению.

У них есть много книг об эзотерических языках программирования, а также множество книг на такие популярные темы, как R или Python.

Ниже представлены одни из самых популярных книг.

Дополнительные ресурсы

Ниже указаны некоторые ресурсы, которые я использовал для компоновки этого руководства, а также дополнительные списки книг по машинному обучению, которые могут быть вам полезными.

Я попытался составить самый большой и самый полный список книг по машинному обучению.

Читали ли вы какую-либо книгу из этого руководства? Какую? И что вы о ней думаете?

10 лучших проектов по машинному обучению


Обучение искусственного интеллекта — задача непростая, но затраченные усилия сполна окупятся невероятными результатами, которых можно достичь благодаря ИИ. Хотите узнать больше о самых классных проектах по машинному обучению? Читайте нашу подборку.

Мастер Йода рекомендует:  WireGuard создала библиотеку Zinc для быстрого шифрования данных в Linux

Magenta

Magenta — детище компании Google, принцип работы которого основан на технологии машинного обучения. ИИ способен создавать музыкальные композиции, а также умеет работать с изобразительным искусством. Кроме того, инструмент может самообучаться и развиваться. Главная цель Magenta — разработка алгоритмов, которые смогут сочинять музыку и создавать другие произведения искусства, основываясь на уже существующих.

TensorFlow

TensorFlow — это фреймворк для построения нейросетей и работы с ними от команды Google Brain. По своей сути, TensorFlow — огромная нейронная сеть, используя которую, можно не только решать различные задачи, но и обрабатывать данные для поиска правильного решения.

Подробнее о новой версии TF мы писали тут: Обзор TensorFlow 2.0

Deep Photo Style Transfer

Deep Photo Style Transfer будет интересен не только программистам, но и тем, кто занимается фотографией и обработкой изображений. Эта программа способна скопировать особенности стиля одной фотографии и перенести их на другую, при этом сохранив фотореалистичность.

Fast Style Transfer in TensorFlow

Fast Style Transfer in TensorFlow — технология на базе TensorFlow, которая, подобно предыдущей, может переносить стиль одного изображения на другое. Основное отличие состоит в том, что с помощью Fast Style Transfer вы можете преобразовать свои фотографии в картины, выполненные в технике любого художника, или накладывать на них различные визуальные эффекты.

Style2Paints

Style2Paints станет хорошим помощником для тех художников, которые боятся цвета. Искусственный интеллект способен самостоятельно раскрасить изображение, при этом он может не только взять за основу цветовую гамму другой картинки, но и создать свои стили.

Unity Machine Learning Agents

Unity Machine Learning Agents — интересный и полезный продукт для разработчиков и научных сотрудников. Разработанный софт способен симулировать различные ситуации и игры для обучения ИИ — это делается с помощью API Python при использовании Unity Editor. В Unity Machine Learning Agents вы также можете имитировать различные среды для обучения искусственного интеллекта.

Читайте также

Deep-image-prior

Вам нужно реставрировать изображение или повысить его разрешение? Используйте Deep-image-prior. Эта программа использует нейронные сети, чтобы убрать с изображения шумы и улучшить его качество. Одной из самых любопытных особенностей проекта является возможность восстановить утраченные части изображения, используя нейросеть.

GANimation

GANimation — ИИ, который анимирует лица. Чтобы сотворить чудо, технологии нужно лишь одно изображение, при этом анимация не покажется жуткой, а будет максимально приближена к мимике реального человека. Для определении эмоций и при составлении сценария лицевых движений используются двигательные единицы.

Deep voice conversion

Deep voice conversion — это инструмент для работы со звуком. С его помощью можно имитировать голос любого человека, сохраняя при этом тембр, речевые особенности и многое другое. Для синтеза, естественно, понадобятся реальные записи или живой пример.

Face Recognition

Face Recognition — простая, но полезная технология, задействующая машинное обучение. Способна практически со стопроцентной вероятностью распознать лицо человека. При этом нейросеть работает в режиме реального времени и может понять, кто изображен на фотографии.

В SkillFactory есть три специализации для желающих изучать машинное обучение:

10 книг по машинному обучению — 3 книги

Год издания: 2020
Издательство: The MIT Press

Deep learning is a form of machine learning that enables computers to learn from experience and understand the world in terms of a hierarchy of concepts. Because the computer gathers knowledge from experience, there is no need for a human computer operator to formally specify all the knowledge that the computer needs. The hierarchy of concepts allows the computer to learn complicated concepts by building them out of simpler ones; a graph of these hierarchies would be many layers deep. This book introduces a broad range of topics in deep learning.

The text offers mathematical and conceptual background, covering relevant concepts in linear algebra, probability theory and information theory, numerical computation, and machine learning. It describes deep learning techniques used by practitioners in industry, including deep feedforward networks, regularization, optimization algorithms, convolutional networks, sequence modeling, and practical methodology; and it surveys such applications as natural language processing, speech recognition, computer vision, online recommendation systems, bioinformatics, and videogames. Finally, the book offers research perspectives, covering such theoretical topics as linear factor models, autoencoders, representation learning, structured probabilistic models, Monte Carlo methods, the partition function, approximate inference, and deep generative models.

Deep Learning can be used by undergraduate or graduate students planning careers in either industry or research, and by software engineers who want to begin using deep learning in their products or platforms. A website offers supplementary material for both readers and instructors.

Deep learning is a form of machine learning that enables computers to learn from experience and understand the world in terms of a hierarchy of concepts. Because the computer…

DOU Books: 5 книг по машинному обучению, которые советует Артем Чернодуб, Chief Scientist в Clikque Technology

От редакции: в рубрике DOU Books участники сообщества рассказывают о пяти любимых книгах — тех, которые меняют мировоззрение и могут быть полезны читателям-коллегам.

[Артем Чернодуб, Chief Scientist в Clikque Technology. Более 10 лет опыта работы с алгоритмами машинного обучения, распознавания изображений и нейронных сетей. Кандидат технических наук, преподаватель в Украинском католическом университете, член программного комитета нескольких научных конференций IEEE]

— Слушай, а ты, вообще, понимаешь, что делаешь?
— У меня очень точные данные по анатомии человека.
— Ну конечно. Это же помогает тебе эффективнее нас убивать, да?
— Именно так!

© к/ф «Терминатор 2», сцена с зашиванием Т-800 раны Сары Коннор

Машины, как известно, наступают, а врага нужно знать в лицо. И хотя сейчас, чтобы убить робота, достаточно команды kill в консоли, кто знает, что будет завтра? На всякий случай вооружимся знаниями в машинном обучении. Поехали!

Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville «Deep Learning»

Самая свежая и одновременно самая полная книга по нейронным сетям, лидирующей технологии машинного обучения, хайп на которую пока сохраняется. Книга доступна бесплатно онлайн, есть оперативный перевод на русский и китайский языки.

Эта книга хорошо подойдет для любого уровня подготовки. Пробовали ли вы запускать нейронные сети, читали научные статьи или блоги на эту тему и хотите углубить и систематизировать свои знания, или же у вас уже есть своя публикация на NIPS, у вас должна быть эта книга! Она хорошо структурирована, содержит приличное количество математики (хотя, конечно, чем более свежие подходы приводятся, тем меньше становится формул и больше текста) и ссылки на оригинальные статьи. Также книга хороша в роли справочника и источника для цитирования вместо книги С. Хайкина «Нейронные сети: полный курс» (2006), сейчас уже устаревшей. Это must-have книга для каждого, кто работает с нейронными сетями. Как минимум, чтобы класть ее на ночь под подушку, чтобы знания сами впитывались во время сна, поскольку последовательно прочитать более 1000 страниц, конечно, никаких сил и времени нет.

Christopher Bishop «Pattern Recognition and Machine Learning»


На мой взгляд, лучшая книга по машинному обучению всех времен и народов. Байес наше все! Дает фундаментальные объяснения принципов работы методов машинного обучения с точки зрения теории вероятностей. Несмотря на уже немаленький возраст, все еще более чем актуальна. Книга очень цельная и самосогласованная: различные области и методы «переварились» в голове Кристофера Бишопа и вылились в связную математическую теорию, объясняющую различные аспекты машинного обучения строго, в единой терминологии и компактно. Рекомендуется всем, кто устал от эвристик в машинном обучении и хочет понять всю красоту и мощь математики в этой области.

Более свежий конкурирующий аналог — Kevin P. Murphy «Machine Learning: A Probabilistic Perspective», 2012.

Луис Педро Коэльо, Вилли Ричард «Построение систем машинного обучения на языке Python»

Очень практическая книга, написанная специально для новичков. В отличие от двух предыдущих трактатов, математики она почти не содержит. Зато есть быстрое введение в популярные python-библиотеки для машинного обучения и визуализации (numpy/scikit-learn/matplotlib), дается базовая культура работы с данными и интересные задачки-примеры, сделанные на коленке from scratch. А ведь все знают, что нет лучше способа понять, как работает сложная система, чем собрать ее самому на коленке from scratch! Среди примеров для воспроизведения есть: рекомендательная система для онлайн магазина, анализ эмоциональной окраски твитов, классификация музыкальных жанров по аудио, классификация музыкальных изображений и даже есть пример с обсчетом больших данных на AWS. Хотя эта книга немного сыровата и содержит небольшие ошибки, достоинств у нее явно больше, чем недостатков. Рекомендована девелоперам, которые хотят заняться машинным обучением. Достойная альтернатива на ту же тему — Stephen Marsland «Machine Learning: An Algorithmic Perspective, Second Edition», 2014.

arXiv.org

Позволю себе читинг, приведя вместо книги сайт-библиотеку научных статей arXiv.org (произносится как «архив»). Здесь публикуются препринты научных статей с самыми свежими результатами, часто даже перед их публикацией на конференциях или в научных журналах. Я встречал девелоперов, интересующихся AI/ML, которые без проблем читают длинные мануалы на английском и разбирают сложный чужой код, но почему-то стесняются читать научные статьи в оригинале. Напрасно! Во-первых, читать научные статьи (или «пейперы», прилипло к ним такое словечко!) это просто: хорошие научные статьи написаны по принципу «мыльной оперы», когда сценарий изложения материала очень стандартный: обзор существующих решений, мотивация своего решения и его описание, эксперимент и анализ его результатов. Если потренироваться, то читать их на самом деле легче, чем статьи на Хабре или популярные блоги в силу лучшей структурированности. Во-вторых, сейчас к научным статьям в области машинного обучения принято прилагать код на GitHub, который можно попробовать у себя, на своих примерах и для своих задач. Пробуйте! Если вы хотите быть в курсе самых последних новостей в мире машинного обучения, лучше arXiv.org ничего не бывает.

Владимир Лобас «Желтые короли. Записки нью-йоркского таксиста»

Если машины все-таки победят, нам всем придется переквалифицироваться в таксисты. И тут нам на помощь придет очень интересный опыт советского диссидента и киевлянина Владимира Лобаса, который в семидесятых уехал из СССР по еврейской визе и вкусил трудный хлеб нью-йоркского кэбби. Просто классная проза, которая читается на одном дыхании. Рекомендую!

Книги и учебные ресурсы по машинному обучению

Посоветуйте какие-нибудь хорошие книги по математике и машинному обучению. Желательно в доступной для понимания форме.

Дописывайте, если есть что добавить в общий ответ.

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

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

Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвилль А. Глубокое обучение источник, оглавление и отрывки из глав

Мастер Йода рекомендует:  Дизайн-центр «Сбертеха» открыл набор специалистов на двухмесячную стажировку

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

Джулли А., Пал С. Библиотека Keras — инструмент глубокого обучения источник оглавление и отрывки из глав

Шарден Б., Массарон Л., Боскетти А. Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python источник оглавление и отрывки из глав

Шитиков В.К., Мастицкий С.Э. Классификация, регрессия и другие алгоритмы Data Mining с использованием R источник , эл.версия

Дж. Вандер Плас Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение источник

Даррен Кук Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О источник оглавление и отрывки из глав

Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению источник — статьи на Хабрахабре

Слайды лекций по курсу “Машинное обучение” (если нужно быстро пробежаться по нужным темам — самое то) источник

Лекция 2008 года Н.Ю. Золотых Как обучаются машины? источник

Тарик Рашид Создаем нейронную сеть источник


Николенко С. И., Кадурин А. А., Архангельская Е. О. Глубокое обучение источник

С. И. Николенко, А. Л. Тулупьев Самообучающиеся системы источник

Паттерсон Дж., Гибсон А. Глубокое обучение с точки зрения практика источник, оглавление и отрывки из глав

Орельен Жерон Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow. Концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем источник, оглавление, отрывки из глав

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 Р.В. Шамина Машинное обучение и искусственный интеллект в математике и приложениях источник
  • Виктор Кантор МФТИ Машинное обучение источник
  • 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

Искусственный интеллект и машинное обучение (лекции) источник — сайт, ютуб

Канал OpenDataScience по машинному обучению и MLClass источник ютуб

Сергей Николенко Основы байесовского вывода источник ютуб

Технострим Mail.Ru Нейронные сети в машинном обучении (осень 2020) источник

Андрей Созыкин Онлайн курс Программирование глубоких нейронных сетей на Python источник сайт, ютуб

Биофармкластер «Северный» Машинное обучение 11 лекций на тему ML источник ютуб, к сожалению отдельного плейлиста нет, поэтому придется лекции не найденные через поиск искать в общем плейлисте самому.

Курс на 9 недель от ВШЭ и Яндекса Practical Reinforcement Learning (сами видео лекций и практических семинаров на русском языке найдете в разделе Materials каждой недели) источник github

Информационный поиск (осень 2020) источник

Ивахненко А.А. Введение в теорию нейросетей и глубокое обучение источник

  • Высшая школа экономики, курс Линейная алгебра источник Coursera
  • Лекториум Линейная алгебра и аналитическая геометрия источник ютуб
  • Лекторий МФТИ Линейная алгебра источник
  • 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 2020) источник ютуб
  • Computer Science Center Анализ данных на R в примерах и задачах, часть 2 (весна 2020) источник ютуб
  • Канал на ютубе Основы анализа данных источник
  • KhanAcademyRussian Теор. вероятн-ей и комбинаторика источник ютуб
  • Алгебра (133видео) источник KhanAcademyRussian
  • Р.В. Шамин. Математический анализ — лекции источник


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

Стюарт 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 ознакомиться с книгой

  • Саймон Хайкин Нейронные сети. Полный курс источник

Также вы должны уметь производить предварительный анализ данных, чтобы 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

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

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

Анатолий Мышкис Лекции по высшей математике источник

Риxард Курант, Герберт Роббинс Что такое математика? источник

Потом уже можно браться за стандартный учебник математического анализа

  • Фихтенгольц Г.М. Основы математического анализа. источник

Статистика, теория вероятностей:

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

Владимир Савельев Статистика и котики источник, немного почитать

Сара Бослаф Статистика для всех источник

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

Дж. Хей Введение в методы байесовского статистического вывода источник

Перечень будет периодически дополняться.

Топ лучших бесплатных книг по машинному обучению:

The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. В этой книге авторы попытались объединить много важных новых идей, связанных со статистическим обучением. Хотя в книге не хватает математических деталей, авторы неплохо объясняют именно основы концептов. Книга пригодится не только специалистам по статистике, но и людям, работающим в смежных областях.

Introduction To Machine Learning. Цель этой книги — введение в индуктивное логическое программирование, раздел науки на стыке машинного обучения и логического программирования. Книга будет полезна тем, кто изучает принципы работы с базами данных, дата-инжиниринг, ИИ, машинное обучение и логическое программирование.

Reinforcement Learning: An Introduction. Обучение с подкреплением — это один из способов машинного обучения, в ходе которого испытуемая система взаимодействует с некоторой средой и стремится получить максимальную награду за свои действия. В этой книге разбираются ключевые аспекты этого вида обучения, его история и сферы применения. Порогом вхождения в эту книгу является лишь базовый уровень знания принципов вероятностной модели.

Information Theory, Inference, and Learning Algorithms. В этой книге рассказывается о теории информации и о статистическом выводе. Эти темы лежат в основе таких областей современной науки, как коммуникация, теория обработки сигналов, data mining, машинное обучение, биоинформатика, криптография и многих других. Авторы удачно сочетают теоретические объяснения с практическими примерами и заданиями.

Gaussian Processes for Machine Learning. Эта книга посвящена гауссовским процессам и вопросу обучения с учителем. В книге приведено много алгоритмов, также разбираются сферы применения ГП в машинном обучении и статистике, например, в методе опорных векторов, нейронных сетях, сплайнах и прочем.

Bayesian Reasoning and Machine Learning. Эта книга пригодится студентам старших курсов с небольшим багажом знаний по линейной алгебре и матанализу. Материал в книге идёт от простого к сложному, используются графические модели.

A Course in Machine Learning. В этой книге приведен набор вводных материалов по большинству основных аспектов машинного обучения (обучение с учителем и без учителя, вероятностное моделирование, теория обучения и т.д.).

Machine Learning, Neural and Statistical Classification. Цель этой книги — рассказать о современных подходах к классификации. Они сравниваются по производительности и областям применения в реальных случаях. Как видно из названия, таких подходов три: статистический метод, метод машинного обучения и метод нейронных сетей.

Introduction To Machine Learning. В этой книге рассматриваются многие важные вопросы машинного обучения с 2006 года. Это и не учебник, и не задачник: цель книги — подготовить читателя к дальнейшему освоению этой темы.

Real-world Machine Learning. Henri Brink, Joseph W. Richards, Mark Fetherolf в данной книге авторы пытаются показать практическое применение машинного обучения в обыденных задачах, привести примеры их решения и собрать все важные знания для начинающего.

10 лучших проектов по машинному обучению

Обучение искусственного интеллекта — задача непростая, но затраченные усилия сполна окупятся невероятными результатами, которых можно достичь благодаря ИИ. Хотите узнать больше о самых классных проектах по машинному обучению? Читайте нашу подборку.

Magenta

Magenta — детище компании Google, принцип работы которого основан на технологии машинного обучения. ИИ способен создавать музыкальные композиции, а также умеет работать с изобразительным искусством. Кроме того, инструмент может самообучаться и развиваться. Главная цель Magenta — разработка алгоритмов, которые смогут сочинять музыку и создавать другие произведения искусства, основываясь на уже существующих.

TensorFlow

TensorFlow — это фреймворк для построения нейросетей и работы с ними от команды Google Brain. По своей сути, TensorFlow — огромная нейронная сеть, используя которую, можно не только решать различные задачи, но и обрабатывать данные для поиска правильного решения.

Подробнее о новой версии TF мы писали тут: Обзор TensorFlow 2.0

Deep Photo Style Transfer

Deep Photo Style Transfer будет интересен не только программистам, но и тем, кто занимается фотографией и обработкой изображений. Эта программа способна скопировать особенности стиля одной фотографии и перенести их на другую, при этом сохранив фотореалистичность.

Fast Style Transfer in TensorFlow

Fast Style Transfer in TensorFlow — технология на базе TensorFlow, которая, подобно предыдущей, может переносить стиль одного изображения на другое. Основное отличие состоит в том, что с помощью Fast Style Transfer вы можете преобразовать свои фотографии в картины, выполненные в технике любого художника, или накладывать на них различные визуальные эффекты.

Style2Paints

Style2Paints станет хорошим помощником для тех художников, которые боятся цвета. Искусственный интеллект способен самостоятельно раскрасить изображение, при этом он может не только взять за основу цветовую гамму другой картинки, но и создать свои стили.

Unity Machine Learning Agents

Unity Machine Learning Agents — интересный и полезный продукт для разработчиков и научных сотрудников. Разработанный софт способен симулировать различные ситуации и игры для обучения ИИ — это делается с помощью API Python при использовании Unity Editor. В Unity Machine Learning Agents вы также можете имитировать различные среды для обучения искусственного интеллекта.

Читайте также

Deep-image-prior

Вам нужно реставрировать изображение или повысить его разрешение? Используйте Deep-image-prior. Эта программа использует нейронные сети, чтобы убрать с изображения шумы и улучшить его качество. Одной из самых любопытных особенностей проекта является возможность восстановить утраченные части изображения, используя нейросеть.

GANimation

GANimation — ИИ, который анимирует лица. Чтобы сотворить чудо, технологии нужно лишь одно изображение, при этом анимация не покажется жуткой, а будет максимально приближена к мимике реального человека. Для определении эмоций и при составлении сценария лицевых движений используются двигательные единицы.

Deep voice conversion

Deep voice conversion — это инструмент для работы со звуком. С его помощью можно имитировать голос любого человека, сохраняя при этом тембр, речевые особенности и многое другое. Для синтеза, естественно, понадобятся реальные записи или живой пример.

Face Recognition

Face Recognition — простая, но полезная технология, задействующая машинное обучение. Способна практически со стопроцентной вероятностью распознать лицо человека. При этом нейросеть работает в режиме реального времени и может понять, кто изображен на фотографии.

В SkillFactory есть три специализации для желающих изучать машинное обучение:

Добавить комментарий