Подборка книг по машинному обучению
Машинное обучение сейчас везде: нейросети, алгоритмы, прогнозирование и еще много всего интересного. Специально для тех, кто увлекается ML или не знает, с чего начать обучение, мы составили подборку из 5 книг, которые объяснят базу или отполируют твои навыки. Эти книги варьируются от начального до среднего, а затем продвинутого уровня. Лови и не забудь сохранить!
▶️ Машинное обучение без лишних слов. Андрей Бурков. 2020
Это, вероятно, одна из лучших вводных книг по машинному обучению. Ее можно прочитать через пару дней или чуть больше, так как она составляет всего около 180 страниц. Она является идеальным выбором для начинающих или практиков машинного обучения, которые применяют машинное обучение с помощью встроенных инструментов и хотели бы понять, что за ними происходит.
▶ ️ Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных схем. Орельен Жерон. 2018
Орельен Жерон работал менеджером по продуктам на YouTube, где руководил разработкой машинного обучения для классификации видео. Его опыт очевиден в практическом машинном обучении, поскольку каждая глава наполнена практическими советами и реалистичными методами построения моделей машинного обучения в отрасли.
▶ ️ Введение в статистическое обучение с примерами на языке R. Джеймс, Уиттон, Тибширани. 2017
Эта книга предоставляет доступный обзор области статистического обучения, важный набор инструментов для понимания обширных и сложных наборов данных, которые появились в различных областях, начиная от биологии до финансов, маркетинга и астрофизики за последние двадцать лет.
▶ ️ Основы статистического обучения. Интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование. Хасти, Тибришани, Фридман. 2020
Эта книга рассматривается многими как Библия машинного обучения. Чтобы стать серьезным экспертом в теории, лежащей в основе машинного обучения. Это очень концептуальная и теоретическая книга, в которой приводится много примеров, и она поставляется с очень иллюстративными и высококачественными картинками. Она охватывает темы, которые от обучения с учителем и без учителя до искусственных нейронных сетей.
▶ ️ Распознавание образов и машинное обучение. Кристофер Бишоп. 2020
Эта книга представляет собой сборник тем, которые слабо организованы, но обсуждение тем чрезвычайно ясно. Свободная организация тем имеет то преимущество, что можно начать книгу и читать различные разделы без необходимости читать предыдущие главы. Тем не менее, новичок в машинном обучении должен начать с чтения глав 1, 2, 3 и 4 очень внимательно, а затем прочитать начальные разделы оставшихся глав, чтобы получить представление о том, какие типы тем они охватывают.
XOR // #подборка
Машинное обучение сейчас везде: нейросети, алгоритмы, прогнозирование и еще много всего интересного. Специально для тех, кто увлекается ML или не знает, с чего начать обучение, мы составили подборку из 5 книг, которые объяснят базу или отполируют твои навыки. Эти книги варьируются от начального до среднего, а затем продвинутого уровня. Лови и не забудь сохранить!
Это, вероятно, одна из лучших вводных книг по машинному обучению. Ее можно прочитать через пару дней или чуть больше, так как она составляет всего около 180 страниц. Она является идеальным выбором для начинающих или практиков машинного обучения, которые применяют машинное обучение с помощью встроенных инструментов и хотели бы понять, что за ними происходит.
Орельен Жерон работал менеджером по продуктам на YouTube, где руководил разработкой машинного обучения для классификации видео. Его опыт очевиден в практическом машинном обучении, поскольку каждая глава наполнена практическими советами и реалистичными методами построения моделей машинного обучения в отрасли.
Эта книга предоставляет доступный обзор области статистического обучения, важный набор инструментов для понимания обширных и сложных наборов данных, которые появились в различных областях, начиная от биологии до финансов, маркетинга и астрофизики за последние двадцать лет.
Эта книга рассматривается многими как Библия машинного обучения. Чтобы стать серьезным экспертом в теории, лежащей в основе машинного обучения. Это очень концептуальная и теоретическая книга, в которой приводится много примеров, и она поставляется с очень иллюстративными и высококачественными картинками. Она охватывает темы, которые от обучения с учителем и без учителя до искусственных нейронных сетей.
Эта книга представляет собой сборник тем, которые слабо организованы, но обсуждение тем чрезвычайно ясно. Свободная организация тем имеет то преимущество, что можно начать книгу и читать различные разделы без необходимости читать предыдущие главы. Тем не менее, новичок в машинном обучении должен начать с чтения глав 1, 2, 3 и 4 очень внимательно, а затем прочитать начальные разделы оставшихся глав, чтобы получить представление о том, какие типы тем они охватывают.
XOR // #подборка