Машинное обучение без лишних слов, Бурков А., 2020.
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.

Проектирование признаков.
Когда менеджер по продукту говорит вам: «Нужно предсказать, останется ли у нас конкретный клиент. Вот вам журналы, фиксирующие взаимодействия клиента с нашим продуктом за пять лет», — вы не сможете просто взять эти данные, передать их библиотеке и получить прогноз. Вы должны сначала сконструировать набор данных.
Оглавление.
Предисловие к русскому изданию.
Предисловие из оригинального издания.
Вступление.
Глава 1.Введение.
Глава 2.Обозначения и определения.
Глава 3.Фундаментальные алгоритмы.
Глава 4.Анатомия алгоритмов обучения.
Глава 5.Практические основы.
Глава 6.Нейронные сети и глубокое обучение.
Глава 7.Проблемы и решения.
Глава 8.Продвинутые методики.
Глава 9.Обучение без учителя.
Глава 10.Другие формы обучения.
Глава 11.Заключение.
Алфавитный указатель.
Купить .
Теги: Бурков :: книги по информатике :: машинное обучение :: педагогика