📕🤖 ТОП-8 книг по машинному обучению в 2024 году

Восемь ключевых книг для освоения машинного обучения в 2024 году.

Достоинства и недостатки книг сформированы на основе отзывов на маркетплейсах. Иногда они могут противоречить друг другу: кому-то книга покажется излишне сложной, другой же порекомендует ее каждому новичку. Истина, как обычно, где-то посередине. Но если пишут о плохом переводе, неактуальной терминологии — здесь читатели солидарны друг с другом.

Грокаем машинное обучение

Автор: Серрано Луис

Читатели создадут модели для выявления спама и распознавания изображений на Python. Книга раскрывает мощные методы машинного обучения, доступные со школьным уровнем математики.

Достоинства

• Доступность изложения для начинающих
• Практичность и применимость в учебных проектах
• Отсутствие лишней информации
• Понятные объяснения без сложных терминов
• Пошаговое разъяснение сути алгоритмов
• Легкость чтения с примерами и иллюстрациями

Недостатки

• Не выявлены.

Вывод

Книга сочетает доступность изложения с практической ценностью. Идеальна для новичков и тех, кто хочет освежить знания в этой области.

Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn

Раскрываются основы МО, классификации, обработки данных, оценки моделей и ансамблевого обучение. Также описывается создание нейросетей с нуля, демонстрируются продвинутые техники PyTorch. Рассматриваются CNN, RNN, трансформеры, GAN и GNN.

Достоинства

• Широкий охват тем: от базовых до передовых методов ML и DL
• Практический подход с обилием кода и проектов
• Использование современных инструментов, включая PyTorch
• Доступ к дополнительным ресурсам и GitHub-репозиторию

Недостатки

• Значительный объем (около 800 страниц)
• Сложность некоторых тем для новичков
  

Вывод

Издание сочетает теоретическую глубину с практической применимостью, но может быть сложным для начинающих. Идеальна для тех, кто готов к серьезному погружению в тему.

Машинное обучение – основа интеллектуальных систем. Изучайте ML с курсами Proglib Academy.

• Скидка 35% на все курсы
• С 28 августа по 4 сентября

Выберите направление для развития:

• Алгоритмы и структуры данных
• Основы программирования на Python
• Базовые модели ML и приложения
• Frontend Basic
• Математика для Data Science
• Основы IT для непрограммистов
  

Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров

Автор: Просиз Джеф

Книга посвящена использованию искусственного интеллекта и машинного обучения в бизнесе и инженерии. Рассмотрены популярные алгоритмы и их применение. Приведены примеры создания моделей на Python с использованием Scikit-Learn, а также нейронных сетей с Keras и TensorFlow. Описаны принципы оценки регрессионных моделей и классификаций. Примеры включают распознавание лиц, обнаружение объектов и создание языковых моделей для ответов на вопросы и перевода.

Достоинства

• Книга делает акцент на практическом применении технологий машинного и глубокого обучения, избегая излишне сложной математики
• Автор, будучи инженером, ориентирует книгу на инженеров и разработчиков программного обеспечения
• В книге приведены примеры использования прикладных сервисов Microsoft Azure и языка C# для построения моделей
• Охватывает такие области, как обработка сигналов и изображений, задачи обработки естественного языка, промышленная диагностика и автоматизация, что делает книгу полезной для широкого круга специалистов

Недостатки

• Упор на продукты Microsoft
• Ограниченная глубина теоретических знаний: из-за акцента на практическое применение книга может не подойти тем, кто ищет глубокое теоретическое понимание машинного и глубокого обучения
• Специализация на инженерах: хотя это и является достоинством, такая специализация может ограничивать аудиторию книги, делая ее менее полезной для читателей из других областей

Вывод

Книга «Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров» полезна для инженеров и разработчиков, желающих применить технологии на практике, но может не подойти тем, кто хочет поглубже копнуть.

Математика в машинном обучении

Авторы: Дайзенрот Марк Питер, Фейзал А. Альдо, Он Чен Сунь

Книга объединяет ключевые математические дисциплины для машинного обучения, такие как линейная алгебра и статистика, и объясняет методы МО: линейную регрессию, метод главных компонент, гауссово моделирование и метод опорных векторов.

Достоинства

• Отличная книга для изучения математики машинного обучения, особенно для тех, кто не имеет глубокого математического образования.
• Подходит для знакомства с новыми концепциями.
• Качественная бумага и доступное изложение делают книгу приятной в использовании.

Недостатки

• Много ошибок в формулах и опечаток, что требует сверки с оригиналом.
• Иллюстрации в издании черно-белые.
• Материал изложен сжато, примеров недостаточно.

Вывод

Книга полезна для изучения основ математики в машинном обучении, но требует осторожности из-за ошибок и сжатого изложения.

Машинное обучение: основы, алгоритмы и практика применения

Автор: Уатт Дж

Книга предлагает фундаментальные знания и практические инструменты для машинного обучения, включая более 100 упражнений на Python. Она охватывает введение в машинное обучение и математическую оптимизацию, описывает методы градиентного спуска, а также обучение с учителем и без. Книга также объясняет нелинейное обучение, нейронные сети и универсальные аппроксиматоры. В электронном архиве доступны коды примеров и более 300 цветных иллюстраций.

Достоинства

• Книга охватывает множество тем и подробно объясняет различные методы
• Чтение помогает понять внутренние механизмы библиотек, таких как sci-kit learn
• Структурирует тему машинного обучения, требуя базовых знаний в математике

Недостатки

• Отсутствие цветных иллюстраций
• Для новичков в математике может оказаться сложной и вызывать трудности

Вывод

Книга глубоко раскрывает тему машинного обучения, но требует от читателя базовых знаний в математике для полного понимания. Она полезна для тех, кто хочет углубить свои знания и разобраться в деталях.

Машинное обучение. Портфолио реальных проектов

Автор: Григорьев Алексей

Книга предлагает практичные сценарии и четкие объяснения в контексте анализа поведения клиентов, прогнозирования цен и оценки рисков. Вы разберете проекты, такие как прогнозирование цен на авто и оттока клиентов, и узнаете, как развертывать приложения с Kubernetes и Kubeflow.

Достоинства

• Отличная подача материала, идеально подходит для начинающих с базовыми математическими знаниями
• Содержит хорошие примеры для практического изучения

Недостатки

• Недостаточно глубокое содержание
• Простая книга, ориентированная на новичков
• Материал изложен сложно, требует времени для понимания
• Некоторые моменты расписаны чрезмерно подробно

Вывод

Книга отлично подходит для новичков, предлагая практические примеры и понятную подачу, но может показаться недостаточно глубокой.

System Design. Машинное обучение. Подготовка к сложному интервью

Автор: Сюй Алекс

Собеседования по проектированию систем машинного обучения — одни из самых сложных. Внутри издания найдете инсайдерскую информацию о том, что спрашивают на собеседованиях и почему. Книга предлагает 7 шагов для решения задач МО и содержит 10 вопросов из реальных собеседований с подробными ответами. 211 диаграмм помогут наглядно понять работу различных систем.

Достоинства

• Книга полезна как введение в машинное обучение и продолжает предыдущую, с акцентом на ML, предлагая множество иллюстраций и примеров.
• Подходит для программистов уровня Junior+ и выше, помогая в проектировании архитектуры приложений.
• Отлично подходит для тех, кто интересуется backend-разработкой высоконагруженных систем, начиная с базовых понятий и заканчивая сложными системами, такими как лента Facebook или облачное хранилище.

Недостатки

• Книга поверхностно освещает темы, предполагая, что читатель уже знает или принимает многое на веру, без объяснений.
• Сложные темы и базовые понятия смешаны в единое содержание, что может запутать начинающего разработчика.

Вывод

Книга является полезным ресурсом для программистов, стремящихся углубить свои знания в области машинного обучения и backend-разработки. Однако, из-за поверхностного освещения тем, она может потребовать дополнительных источников для полного понимания материала.

Математические основы машинного обучения и прогнозирования

Автор: Вьюгин В. В.

Книга знакомит с математическими основами машинного обучения и теории игр с предсказаниями. В первой части излагаются основы статистической теории машинного обучения, рассматриваются задачи классификации и регрессии с опорными векторами, теория обобщения и алгоритмы построения разделяющих гиперплоскостей. Во второй и третьей частях рассматриваются задачи адаптивного прогнозирования в нестохастических теоретико-игровой и сравнительной постановках: предсказания с использованием экспертных стратегий (Prediction with Expert Advice) и игры с предсказаниями.

Достоинства

• Книга отлично объясняет математические основы машинного обучения, что помогает глубже понять суть методов.
• Описывает известные задачи и методы, такие как классификация и кластеризация, без прямого упоминания нейронных сетей, что делает ее подход уникальным.
• Включает актуальные алгоритмы для анализа текущих ситуаций и предсказания будущего, что полезно для изучения искусственного интеллекта.

Недостатки

• Без университетского уровня знаний математики книга может показаться сложной и трудной для восприятия.

Вывод

Книга полезна для тех, кто готов преодолеть ее сложность ради освоения актуальных алгоритмов искусственного интеллекта.

Какие книги по машинному обучению вы бы добавили в этот список и почему?