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."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"
Vse, chto vam dejstvitelno nuzhno znat o mashinnom obuchenii, mozhet umestitsja na pare soten stranits. Nachnem s prostoj istiny: mashiny ne uchatsja. Tipichnoe "mashinnoe obuchenie" zakljuchaetsja v poiske matematicheskoj formuly, kotoraja pri primenenii k naboru vkhodnykh dannykh (nazyvaemykh "obuchajuschimi dannymi") dast zhelaemye rezultaty.Andrej Burkov postaralsja dat vse neobkhodimoe, chtoby kazhdyj mog stat otlichnym sovremennym analitikom ili spetsialistom po mashinnomu obucheniju. To, chto udalos vmestit v paru soten stranits, v drugikh knigakh rastjanuto na tysjachi. Tipichnye knigi po mashinnomu obucheniju konservativny i akademichny, zdes zhe upor sdelan na algoritmakh i metodakh, kotorye prigodjatsja v povsednevnoj rabote."V nashe vremja ochen polezno imet kratkoe vvedenie v mashinnoe obuchenie, na kotoroe vsegda mozhno davat ssylku i posle kotorogo mozhno byt uverennym, chto chelovek govorit na odnom s toboj jazyke. Popytku dat takoe vvedenie ja vizhu v etoj knige, i mne kazhetsja, chto popytka poluchilas ochen udachnoj. Kniga dejstvitelno predstavljaet chitatelju shirokij spektr osnovnykh ponjatij i metodov mashinnogo obuchenija, kotorye zdes izlozheny korrektno, khot i po ponjatnym prichinam ochen kratko.No esli knigu prochitat vdumchivo i dejstvitelno osvoit to, o chem zdes govoritsja, etot shag mozhet prevratitsja v bolshoj skachok. Chego ja i zhelaju vsem chitateljam: razbirajtes, poznavajte, interesujtes novym i ne bojtes trudnostej. Udachi!"Sergej Nikolenko, direktor po nauchnym issledovanijam (Chief Research Officer) platformy Neuromation, avtor bestsellera "Glubokoe obuchenie. Pogruzhenie v mir nejronnykh setej" "Burkov vzjal na sebja reshenie ochen vazhnoj, no neverojatno slozhnoj zadachi - umestit znakomstvo s mashinnym obucheniem v malenkuju knigu. On udachno vybral temy - teoreticheskie i prakticheskie - kotorye budut polezny i dlja praktikov, i dlja chitatelej, ponimajuschikh, chto eti pervye sto stranits, kotorye oni prochitajut, zakladyvajut prochnyj fundament dlja dalnejshego izuchenija".Piter Norvig, direktor po issledovanijam v kompanii Google, soavtor knigi "Iskusstvennyj intellekt. Sovremennyj podkhod"Shirota tem, kotorye okhvatyvaet eta malenkaja kniga, porazhaet! Burkov bez strakha i somnenij privodit matematicheskie uravnenija, kotorymi chasto prenebregajut avtory nebolshikh knig. Mne ochen ponravilos, kak vsego neskolkimi slovami avtor objasnjaet osnovnye ponjatija. Kniga prigoditsja novichkam v etoj oblasti, a takzhe "starozhilam" - kazhdyj smozhet izvlech vygodu iz takogo shirokogo vzgljada na mashinnoe obuchenie."Orelen Zheron, konsultant po mashinnomu obucheniju, starshij inzhener-programmist, avtor knigi "Prikladnoe mashinnoe obuchenie s pomoschju Scikit-Learn i TensorFlow"
