📚Что почитать по машинному обучению

🔹Грокаем машинное обучение
Автор: Луис Серрано

Автор рассказывает, что такое машинное обучение и показывает его на примере выявления спама и распознавания изображений. Язык программирования — Python. Тут же раскрываются разные методы машинного обучения, освоить которые можно даже со школьным уровнем математики.


🔹Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn
Авторы: Себастьян Рашка, Юси Лю, Вахид Мирджалили

Авторы рассказывают об основах машинного обучения, обработке данных, оценке моделей, классификации и ансамблевом обучении. Раскрываются основы создания нейросетей, причем с использованием таких фреймворков, как PyTorch. В книге расматриваются CNN, RNN, трансформеры, GAN и GNN, даётся понимание прогнозирования непрерывных целевых результатов с помощью регрессионного анализа и особенностей текстовых данных и данных из социальных сетей с помощью тонального анализа.


🔹Математика в машинном обучении
Авторы: Дайзенрот Марк Питер, Фейзал А. Альдо, Он Чен Сунь

В книге читателя знакомят с базовыми математическими концепциями, которые будут полезны любому специалисту. Потом плавно переводят к четырем основным методам МО: линейной регрессии, методу главных компонент, гауссову моделированию и методу опорных векторов.

Чтобы понять эту книгу, читатель должен иметь представление о производных и интегралах, геометрических двумерных и трехмерных векторах.


🔹Машинное обучение. Портфолио реальных проектов
Автор: Алексей Григорьев

В книге приводятся практические сценарии с подробным объяснением результатов анализа поведения клиентов, прогнозирования цен и оценки рисков бизнеса. Предназначена в основном для новичков.

«Машинное обучение» построено на основе реальных кейсов разных компаний и предпринимателей. Авторы помогают читателю разбираться в прогнозировании цен на автомобили и предсказывать отток клиентов. А еще читателя научат развертывать приложения с Kubernetes и Kubeflow.


🔹System Design. Машинное обучение. Подготовка к сложному интервью
Автор: Алекс Сюй

Это практическое пособие по подготовке к собеседованиям по проектированию систем машинного обучения. Предназначено для программистов уровня Junior+ и выше. Авторы приводят примеры реальных вопросов с технических интервью и объясняют, почему интервьюеры все это спрашивают. Всего в книге 10 вопросов собеседований с подробными ответами. Заодно читателя учат решать сложные задачи машинного обучения.


🔹Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей
Авторы: Сергей Николенко, Артур Кадурин, Екатерина Архангельская

Как вы уже поняли, я большой фанат Сергея Николенко. Из всего сообщества российских ученых в области ИИ он отличается огромным дружелюбием и общительностью. А его книга — основа основ для сотен специалистов в области глубокого обучения. В ней описывается история глубокого обучения и его основные идеи. Авторы показывают, как это все работает в современном мире и какие у направления есть перспективы.

#подборка@programmist_of

👉@programmist_of