Скачать
Скачать
Скачать
Kail
Организатор
- Регистрация
- 09.04.2020
- Сообщения
- 449 390
- Реакции
- 44 617
- Монеты
- 1 191
- Оплачено
- 0
- Баллы
- 0
- #SkladchinaVip
- #1
Машинное обучение без лишних слов [Андрей Бурков]
- Ссылка на картинку
-
Тема:Библиотека программиста
Страниц:192
ISBN:978-5-4461-1560-0
формат pdf скан + (pdf + epub от издателя)
Все, что вам действительно нужно знать в машинном обучении может уместиться на сотне страниц.Начнем с простой истины: машины не учатся. Типичное «машинное обучение» заключается в поиске математической формулы, которая при применении к наборувходных данных (называемых «обучающими данными») дает желаемые результаты.Андрей Бурков постарался дать все необходимое, чтобы каждый мог стать отличным современным аналитиком или специалистом по машинному обучению. То, что удалось вместить в пару сотен страниц, в других книгах растянуто на тысячи. Типичные книги по машинному обучению консервативны и академичны, здесь же упор сделан на алгоритмах и методах, которые пригодятся в повседневной работе.
«В наше время очень полезно иметь краткое введение в машинное обучение, на которое всегда можно давать ссылку и после которого можно быть уверенным, что человек говорит на одном с тобой языке. Попытку дать такое введение я вижу в этой книге, и мне кажется, что попытка получилась очень удачной. Книга действительно представляет читателю широкий спектр основных понятий и методов машинного обучения, которые здесь изложены корректно, хоть и по понятным причинам очень кратко.Но если книгу прочитать вдумчиво и действительно освоить то, о чем здесь говорится, этот шаг может превратиться в большой скачок. Чего я и желаю всем читателям: разбирайтесь, познавайте, интересуйтесь новым и не бойтесь трудностей. Удачи!»Сергей Николенко, директор по научным исследованиям (Chief Research Officer) платформы Neuromation, автор бестселлера «Глубокое обучение.
Погружение в мир нейронных сетей» «Бурков взял на себя решение очень важной, но невероятно сложной задачи — уместить знакомство с машинным обучением в маленькую книгу. Он удачно выбрал темы — теоретические и практические — которые будут полезны и для практиков, и для читателей, понимающих, что эти первые сто страниц, которые они прочитают, закладывают прочный фундамент для дальнейшего изучения».Питер Норвиг, директор по исследованиям в компании Google, соавтор книги «Искусственный интеллект. Современный подход»«Широта тем, которые охватывает эта маленькая книга, поражает! Бурков без страха и сомнений приводит математические уравнения, которыми часто пренебрегают авторы небольших книг. Мне очень понравилось, как всего несколькими словами автор объясняет основные понятия.
Книга пригодится новичкам в этой области, а также ”старожилам” — каждый сможет извлечь выгоду из такого широкого взгляда на машинное обучение.»Орельен Жерон, консультант по машинному обучению, старший инженер-программист, автор книги «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow»
Страниц:192
ISBN:978-5-4461-1560-0
формат pdf скан + (pdf + epub от издателя)
Все, что вам действительно нужно знать в машинном обучении может уместиться на сотне страниц.Начнем с простой истины: машины не учатся. Типичное «машинное обучение» заключается в поиске математической формулы, которая при применении к наборувходных данных (называемых «обучающими данными») дает желаемые результаты.Андрей Бурков постарался дать все необходимое, чтобы каждый мог стать отличным современным аналитиком или специалистом по машинному обучению. То, что удалось вместить в пару сотен страниц, в других книгах растянуто на тысячи. Типичные книги по машинному обучению консервативны и академичны, здесь же упор сделан на алгоритмах и методах, которые пригодятся в повседневной работе.
«В наше время очень полезно иметь краткое введение в машинное обучение, на которое всегда можно давать ссылку и после которого можно быть уверенным, что человек говорит на одном с тобой языке. Попытку дать такое введение я вижу в этой книге, и мне кажется, что попытка получилась очень удачной. Книга действительно представляет читателю широкий спектр основных понятий и методов машинного обучения, которые здесь изложены корректно, хоть и по понятным причинам очень кратко.Но если книгу прочитать вдумчиво и действительно освоить то, о чем здесь говорится, этот шаг может превратиться в большой скачок. Чего я и желаю всем читателям: разбирайтесь, познавайте, интересуйтесь новым и не бойтесь трудностей. Удачи!»Сергей Николенко, директор по научным исследованиям (Chief Research Officer) платформы Neuromation, автор бестселлера «Глубокое обучение.
Погружение в мир нейронных сетей» «Бурков взял на себя решение очень важной, но невероятно сложной задачи — уместить знакомство с машинным обучением в маленькую книгу. Он удачно выбрал темы — теоретические и практические — которые будут полезны и для практиков, и для читателей, понимающих, что эти первые сто страниц, которые они прочитают, закладывают прочный фундамент для дальнейшего изучения».Питер Норвиг, директор по исследованиям в компании Google, соавтор книги «Искусственный интеллект. Современный подход»«Широта тем, которые охватывает эта маленькая книга, поражает! Бурков без страха и сомнений приводит математические уравнения, которыми часто пренебрегают авторы небольших книг. Мне очень понравилось, как всего несколькими словами автор объясняет основные понятия.
Книга пригодится новичкам в этой области, а также ”старожилам” — каждый сможет извлечь выгоду из такого широкого взгляда на машинное обучение.»Орельен Жерон, консультант по машинному обучению, старший инженер-программист, автор книги «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow»
Показать больше