9 бесплатных книг по машинному обучению


Оглавление (нажмите, чтобы открыть):

10 бесплатных книг по машинному обучению

С чего начать использование или хотя бы понимание машинного обучения? Предлагаем вам подборку из 10 бесплатных книг, с помощью которых вы сможете узнать, могут ли компьютеры учиться.

Машинное обучение – новое модное направление в информационных технологиях. Машинное обучение стоит за распознаванием речи, биржевыми роботами, управлением транспортом. С чего начать использование или хотя бы понимание машинного обучения? Предлагаем вам подборку из 10 бесплатных книг (она опубликована на сайте thepixelbeard.com и переведена каналом “Библиотека программиста”), с помощью которых вы сможете узнать, могут ли компьютеры учиться.

Книга позволит получить концептуальные основы в машинном обучении. Авторами данной книги являются T.Hastie, R. Tibshirani, J.Friedman.

Индуктивная логика является темой машинного обучения. Она используется в области исследований на пересечении машинного обучения и логического программирования.

С помощью этой книги пользователь сможет получить основные знания в машинном обучении.

Это электронная книга David J.C. Mackay, в которой вы найдете арифметическое кодирование для сжатия данных, разреженные графовы коды коррекции ошибок и многое другое.

С помощью этой книги можно узнать принципиальный, практический, вероятностный подход в обучении ядра машин в довольно простым способом.

Авторы данной книги Roberto Battiti и Mauro Brunato. Данная книга была написана таким образом, что она помогает пользователям в машинном обучении и интеллектуальной оптимизации.

Это книга написана David Barber и содержит такие темы, как линейная алгебра и исчисление. Эта книга помогает пользователям узнать передовые технологии в рамках графических моделей.

Эта книга включает в себя вводный материал, охватывающий различные аспекты современного машинного обучения.

Книга направлена на обзор различных современных подходов и классификаций.

Книга включает в себя различные темы машинного обучения, которые помогают людям проводить золотую середину между теорией и практикой.

Дополнительно о машинном обучении

Записи лекций Школы Анализа Данных Яндекса.

Книги по машинному обучению

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

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»]
Мастер Йода рекомендует:  RGB цвета на наших экранах

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?

16 бесплатных онлайн-курсов по машинному обучению

Популярная тенденция в сфере онлайн-образования — массовые открытые онлайн-курсы (Massive open online-courses, MOOC). Появились бесплатные курсы по машинному обучению и data science. Они доступны каждому и основаны на образовательных программах от ведущих университетов, например, МФТИ.

Большинство MOOC по машинному обучению доступны на английском языке и представлены на известных платформах онлайн-образования, таких как Coursera, Udacity, World Education University и edX.

Отдельно стоит отметить, что курсы Coursera доступны бесплатно только для прослушивания лекций. Для того, чтобы выполнять задания или получить сертификат по окончании курса, нужно оформить подписку или оплатить курс.

Видео-материалы и лекции курса можно получить бесплатно, для этого на странице курса внизу нужно нажать кнопку «прослушать курс», как показано на картинке:

Как бесплатно прослушать курсы по машинному обучению

В этой статье собраны бесплатные курсы по машинному обучению и Data Science на русском языке или с русскими субтитрами.

Введение в машинное обучение

Авторы: ВШЭ и Яндекс
Платформа: Coursera
Язык: русский

На курсе Константина Воронцова Введение в машинное обучение рассматриваются популярные задачи, решаемые с помощью машинного обучения — классификация, регрессия, кластеризация. Слушателю нужно знать об основных понятиях математики: функциях, производных, векторах, матрицах, желательно иметь базовые навыки программирования и быть знакомым с python.

Продолжительность: 35 часов

Машинное обучение и анализ данных

Авторы: МФТИ и Яндекс
Платформа: Coursera
Язык: русский

Специализация Машинное обучение и анализ данных включает 6 курсов. Осваиваются основные инструменты, необходимые в работе с большим массивом данных: современные методы классификации и регрессии, поиск структуры в данных, проведение экспериментов, построение выводов, фундаментальная математика, основы программирования на python.

Продолжительность: 8 месяцев (7 часов в неделю)


Python для анализа данных

Авторы: МФТИ, ФРОО, Mail.ru Group
Платформа: Coursera
Язык: русский

Курс Python для анализа данных ориентирован на решение практических задач. Студенты будут применять свои навыки программирования для построения предиктивных моделей, визуализации данных и работы с нейросетями.

Продолжительность: 25 часов

Введение в науку о данных

Автор: СПбГУ
Платформа: Coursera
Язык: русский

Курс Введение в науку о данных рассматривает постановку и решение типичных задач, с которыми может столкнуться в своей работе data scientist, подходы к сбору, анализу, обработке и визуализации массивов данных.

Продолжительность: 17 часов

Глубокое обучение в творчестве с TensorFlow

Автор: Google Magenta
Платформа: Kadenze
Язык: английский, русские субтитры

MOOC Использование глубокого обучения в творчестве с помощью TensorFlow расскажет о том, как строить алгоритмы глубокого обучения на основе сверточных, рекуррентных, генеративных нейросетей и применять их для создания творческих приложений.

Продолжительность: 60 часов

Data Science

Автор: Johns Hopkins University
Платформа: Courserа
Язык: английский, русские субтитры

В специализацию Data Science университета John Hopkins входят 10 курсов, включая сбор и сортировку данных, программирование на языке R, регрессионные модели, разработку продуктов для обработки данных и другие.

Продолжительность: 8 месяцев (5 часов в неделю)

Data science для руководителей

Автор: Johns Hopkins University
Платформа: Courserа
Язык: английский, русские субтитры

Data Science для руководителей — это ускоренная обучающая программа — 5 курсов, которые дают базовое понимание о том, что такое data science и как работать с проектами в этой сфере, собирать и развивать команду и даже лидерские качества.

Продолжительность: 40 часов

Нейронные сети

Автор: Институт биоинформатики
Платформа: Stepic
Язык: русский

Бесплатный курс Нейронные сети дает основы теории нейронных сетей и практики применения. Детальный разбор процесса создания и применения нейронных сетей. Алгоритмы, лежащие в основе нейросетей и множество практических задач.

Продолжительность: 33 часа

Программирование на Python

Автор: Институт биоинформатики
Платформа: Stepic
Язык: русский

На курсе Программирование на Python представлены базовые понятия программирования на python и большое количество практических задач. Решения будут проверяться автоматической системой.

Продолжительность: 22 часа

Алгоритмы: теория и практика. Методы

Автор: Computer Science Center
Платформа: Stepic
Язык: русский

Рассматриваются теоретические основы создания алгоритмов и особенности реализации на языках C++, Java и Python.

Продолжительность: 35 часов

Основы программирования на R

Автор: Институт биоинформатики
Платформа: Stepic
Язык: русский

На курсе Основы программирования на R изучаются основные типы данных и семантические правила, анализ и обработка данных.

Продолжительность: 19 часов

Анализ данных в R

Автор: Институт биоинформатики
Платформа: Stepic
Язык: русский

На курсе рассматриваются этапы статистического анализа на R — предварительная обработка данных, применение статистических методов анализа и визуализация данных.


Продолжительность: 21 час

Базы данных

Автор: СПбГУ
Платформа: Coursera
Язык: русский

В основе курса Базы данных изучение и применение языка SQL для создания, модификации объектов и управления данными в реляционных базах данных. Рассматриваются сферы применения NoSQL баз данных и современные подходы к обработке big data.

Мастер Йода рекомендует:  Как в Java округлить число до n знаков после запятой

Продолжительность: 20 часов

От Excel до MySQL: способы анализа бизнес-данных

Автор: Duke University
Платформа: Coursera
Язык: английский, русские субтитры

В специализацию входят 5 курсов, которые демонстрируют, как использовать Excel, Tableau и MySQL для анализа данных, прогнозирования, создания моделей и визуализации данных для решения задач и улучшения бизнес-процессов.

Продолжительность: 8 месяцев (5 часов в неделю)

Линейная регрессия

Автор: СПбГУ
Платформа: Coursera
Язык: русский

В курсе Линейная регрессия разбираются основные методы описания взаимосвязей между количественными признаками, регрессионный анализ и построение моделей. Специальное место отводится операциям с матрицами. Курс ориентирован на людей, которые уже знакомы с базовыми понятиями анализа данных.

Продолжительность: 22 часа

Анализ данных

Автор: НГУ
Платформа: Coursera
Язык: русский

В специализацию Анализ данных Новосибирского государственного Университета входят 4 курса. Курсы содержат материалы по основам теории вероятностей и математической статистики, исследованию связей между признаками, построению прогнозов на основе регрессионных моделей, кластерному и статистическому анализу. Курсы разработаны совместно с 2GIS.

Продолжительность: 4 месяца (3 часа в неделю)

Машинное обучение — 9 книг

ISBN: 978-5-97060-273-7, 978-1-107-09639-4
Год издания: 2015
Издательство: ДМК пресс
Язык: Русский

Перед вами один из самых интересных учебников по машинному обучению — разделу искусственного интеллекта, изучающего методы построения моделей, способных обучаться, и алгоритмов для их построения. Автор воздал должное невероятному богатству предмета и не упустил из вида объединяющих принципов. Читатель с первых страниц погружается в машинное обучение в действии, но без не нужных на первых порах технических деталей. По мере изучения предмета тщательно подобранные примеры, сопровождаемые иллюстрациями, постепенно усложняются. В книге описан широкий круг логических, геометрических и статистических моделей, затрагиваются и такие находящиеся на переднем крае науки темы, как матричная факторизация и анализ РХП. Особое внимание уделено важнейшей роли признаков. Устоявшаяся терминология дополняется введением в рассмотрение новых полезных концепций. В конце каждой главы приводятся ссылки на дополнительную литературу с авторскими комментариями. Книга ясно написана и хорошо организована. Начав с основ, автор умело ведет читателя, знакомя его с полезными фактами и подробно описывая ряд методов машинного обучения. Приводится также псевдокод ключевых алгоритмов. Благодаря всему этому книга задает новый стандарт изучения такой сложной дисциплины как машинное обучение.

Перед вами один из самых интересных учебников по машинному обучению — разделу искусственного интеллекта, изучающего методы построения моделей, способных обучаться, и алгоритмов…

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.

Шалев-Шварц, Бен-Давид: Идеи машинного обучения

Understanding Machine Learning. From Theory to Algorithms

Мы пришлем письмо о полученном бонусе, как только кто-то воспользуется вашей подборкой. Проверить баланс всегда можно в «Личном пространстве»

Мы пришлем письмо о полученном бонусе, как только кто-то воспользуется вашей ссылкой. Проверить баланс всегда можно в «Личном пространстве»

Аннотация к книге «Идеи машинного обучения»

Машинное обучение — один из самых быстро развивающихся разделов информатики, с приложениями в самых разных областях. Цель этой книги — познакомить читателя с фундаментальными принципами машинного обучения и характерными для него алгоритмическими парадигмами. Книга содержит обширный свод основополагающих теоретических идей машинного обучения и математические выкладки, благодаря которым эти идеи становятся практическими алгоритмами. Вслед за изложением базовых основ дисциплины рассматривается широкий спектр тем, не нашедших достаточного отражения в предшествующих учебниках: вычислительная сложность обучения, понятия выпуклости и устойчивости, важные алгоритмы, включая стохастический градиентный спуск, нейронные сети и обучение структурированному выводу, а также совсем недавние теоретические концепции, например, PAC-байесовский подход и границы сжатия.
Книга задумывалась как повышенный курс для студентов средних и старших курсов, фундаментальные основы и алгоритмы машинного обучения.

Машинное обучение — один из самых быстро развивающихся разделов информатики, с приложениями в самых разных областях. Цель этой книги — познакомить читателя с фундаментальными принципами машинного обучения и характерными для него алгоритмическими парадигмами. Книга содержит обширный свод основополагающих теоретических идей машинного обучения и математические выкладки, благодаря которым эти идеи становятся практическими алгоритмами. Вслед за изложением базовых основ дисциплины рассматривается широкий спектр тем, не нашедших достаточного отражения в предшествующих учебниках: вычислительная сложность обучения, понятия выпуклости и устойчивости, важные алгоритмы, включая стохастический градиентный спуск, нейронные сети и обучение структурированному выводу, а также совсем недавние теоретические концепции, например, PAC-байесовский подход и границы сжатия.
Книга задумывалась как повышенный курс для студентов средних и старших курсов, фундаментальные основы и алгоритмы машинного обучения излагаются в форме, доступной студентам и читателям, не являющимся специалистами в области математической статистики, информатики, математики и технических дисциплин.
Важнейшие алгоритмы машинного обучения
Когда необходимо машинное обучение
Вычислительная сложность обучения
Обучение нейронных сетей
Оценка максимального правдоподобия
Инструмент для извлечения информации из больших наборов данных

Мастер Йода рекомендует:  Искусственный интеллект основные задачи и методы на примерах из жизни


Python и машинное обучение. Себастьян Рашка

Книга предоставит вам доступ в мир прогнозной аналитики и продемонстрирует, по­ чему Python является одним из лидирующих языков науки о данных. Охватывая широкий круг мощных библиотек Python, в том числе scikit-learn, Theano и Keras, предлагая руко­водство и советы по всем вопросам, начиная с анализа мнений и заканчивая нейронными сетями, книга ответит на большинство ваших вопросов по машинному обучению. Издание предназначено для специалистов по анализу данных, находящихся в поисках более широкого и практического понимания принципов машинного обучения.

Если вам понравилась эта книга поделитесь ею с друзьями, тем самым вы помогаете нам развиваться и добавлять всё больше интересных и нужным вам книг!

OtherMedia

Информация должна принадлежать людям

15 книг по машинному обучению для начинающих

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.

3. «Машинное обучение» Хенрик Бринк, Джозеф Ричардс, Марк Феверолф.

Эта книга 2020 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.

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.

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.

6. «Методы обработки и распознавания изображений лиц в задачах биометрии» Георгий Кухарев, Екатерина Каменская, Юрий Матвеев, Надежда Щеголева

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.

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.

8. «Обучение с подкреплением» Ричард С. Саттон, Эндрю Г. Барто.

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.

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.

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.

О чем

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.

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.

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.

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.

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.

15. «Learning From Data» Yaser S. Abu-Mostafa, Malik Magdon-Ismail, Hsuan-Tien Lin.

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.

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

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.

Добавить комментарий