Машинное обучение, наверное, самая горячая и быстроразвивающаяся дисциплина в современной информатике, если не в современной науке вообще. Каждый день появляются новые модели и выходят новые статьи, раз в пару месяцев происходит очередной прорыв, который попадает в новости и открывает новые возможности, а раз в год-два происходит переворот в целой отрасли. Вот уже десять лет, после революции глубокого обучения, мы живем на новой (третьей) волне хайпа искусственного интеллекта, и пока ничто не предвещает, что она скоро закончится.

Все, что вам действительно нужно знать о машинном обучении, может уместиться на паре сотен страниц. Начнем с простой истины: машины не учатся. Типичное «машинное обучение» заключается в поиске математической формулы, которая при применении к набору входных данных (называемых «обучающими данными») даст желаемые результаты. Андрей Бурков постарался дать все необходимое, чтобы каждый мог стать отличным современным аналитиком или специалистом по машинному обучению. То, что удалось вместить в пару сотен страниц, в других книгах растянуто на тысячи. Типичные книги по машинному обучению консервативны и академичны, здесь же упор сделан на алгоритмах и методах, которые пригодятся в повседневной работе.

Неудивительно, что сейчас машинное обучение привлекает множество людей, которые никогда раньше им не занимались. Кто-то узнал о заработках в индустрии и хочет «разрабатывать искусственный интеллект за 300 К/сек», кто-то хочет узнать, не пора ли «перевести свой бизнес с big data на machine learning», а кто-то приходит в AI с глубокими идеями о том, как сделать этичным общий искусственный интеллект, который не поработит и не убьет людей, а будет помогать им (в целом это вполне серьезный разговор, но любому профессионалу очевидно, что до практики или содержательных исследований этого еще очень, очень, очень далеко).

Поэтому в наше время действительно 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 именно такое введение я вижу в этой книге, и мне кажется, что эта 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 освоить эту книгу, дальше самообразование может пойти куда проще и быстрее, ведь вы уже сможете читать более специальные источники. Кроме того, вам будет куда понятнее, что именно делает код библиотек машинного обучения — для специалиста в этом не должно оставаться никакой магии.

Скачать Машинное обучение без лишних слов