Книги для новичков по машинному обучению

Книги для новичков по машинному обучению

Что читать, если вы начинаете карьеру в machine learning
4 минуты50849

При всём многообразии литературы по программированию и IT есть темы, где найти книги для новичков очень сложно. Одна из таких тем ー искусственный интеллект, в нашем случае ー машинное обучение. Подавляющее большинство книг требует от читателя знаний Python, теории математического анализа и статистики, хотя бы базового умения создавать алгоритмы для обработки массивов данных.

В этом материале мы решили восполнить пробел и собрать лучшие книги по машинному обучению на русском языке — те, которые может прочитать и понять даже человек, лишь косвенно связанный с программированием и большими данными.  

Книги по машинному обучению на русском языке

«Введение в машинное обучение с помощью Python», Андреас Мюллер, Сара Гвидо

Так как большинство разработок в сфере сегодня ведётся на языке Python, то в первую очередь следует штурмовать именно его. В нашем контексте новичкам лучше всего подойдёт вот эта книга по machine learning, поскольку акцент в ней сделан на теоретическую часть обработки данных, а библиотеки и операции в Python ー лишь прикладная иллюстрация. Всё в соответствии с названием.

«Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных», Петер Флах

Если вы ищете базовый учебник по машинному обучению в принципе, обратите внимание на эту книгу. В ней вы не найдёте ответы на все свои вопросы, но зато узнаете, где их искать. По сути, перед нами теоретический справочник, охватывающий всё многообразие машинного обучения, сдобренный ссылками на полезную литературу по каждой теме. Примеры кода на каком-либо языке отсутствуют — но в этом и нет необходимости, учитывая уровень материала.

«Машинное обучение без лишних слов», Андрей Бурков

Автор поставил перед собой цель в ста страницах описать все основные алгоритмы и принципы машинного обучения. Утопическая задача вылилась в одну из лучших книг по machine learning, с множеством восторженных отзывов как со стороны рядовых покупателей, так и известных людей IT-отрасли. И пусть в русском переводе толщина выросла вдвое – насыщенность информацией от этого не пострадала.

«Python и машинное обучение», Себастьян Рашка

Эта книга уже требует от читателя хотя бы элементарных навыков работы с Python, необходимых, чтобы шагнуть на новую ступень знаний в machine learning. Здесь рассматриваются профильные библиотеки языка по машинному обучению, в частности scikit-learn, Keras, Theano. Перечень задач широкий: обработка простых баз данных, анализ текста и визуальной информации, нейронные сети и многое другое. У книги есть два издания, но для вводной части не важно, какое именно попадётся вам в руки. 

«Идеи машинного обучения», Шалев-Шварц Шай, Бен-Давид Шай

«Идеи машинного обучения» ставит перед собой цель донести до читателя фундаментальные принципы машинного обучения и основные применяемые в отрасли алгоритмы. Этому посвящена значительная вступительная часть, но затрагиваются и более сложные вопросы, например стохастический градиентный спуск, нейронные сети и структурированный ввод, PAC-байесовский подход, границы сжатия и многое другое.

«Машинное обучение и TensorFlow», Шакла Нишант

TensorFlow ー одна из базовых библиотек машинного обучения, поэтому, если у вас есть хотя бы незначительные познания в Python и желание развиваться в этом направлении, данная книга обязательно поможет. Здесь приведено очень много кода для базовых задач ML и в этом плане книга качественно отличается от аналогичных изданий по машинному обучению. Незначительный минус заключается как раз в том, что использовать книгу для погружения в тему сложно ー необходимо под рукой иметь компьютер.

«Грокаем глубокое обучение», Эндрю Траск

Эта книга посвящена машинному обучению с использованием нейронных сетей, на примере библиотеки NumPy языка Python. Рассчитана она на аудиторию с базовыми представлениями о программировании и искусственном интеллекте, но при этом наполнена большим числом теории и практики. Всё растолковано буквально на пальцах, так что новичкам строго рекомендуется.

Книги по machine learning на английском языке

Если английский язык вас не отпугивает или параллельно с машинным обучением вы хотите увеличить свой словарный запас, то мы подготовили ещё один полезный список. 

Machine Learning For Absolute Beginners: A Plain English Introduction, Oliver Theobald

Наверняка однажды эту книгу переведут на русский язык, но пока можете оценить её лишь на английском. Это не шедевр печатного программирования, но для тех, у кого нет вообще никакого понимания, что такое машинное обучение, она подойдёт идеально. Здесь разъясняются базовые принципы очень простым языком (иногда даже слишком), а навыки программирования не требуются. Вообще.

Machine Learning For Dummies, John Paul Mueller, Luca Massaron

Как и в любой книге «...для чайников», здесь имеется обширная вступительная часть, призванная показать читателю всё многообразие возможностей машинного обучения. Но плюс этой книги ещё и в примерах на R и Python. И пускай они носят общий характер, в качестве вводной книга подойдёт отлично.

Machine Learning In Action, Peter Harrington

Как и у многих участников этого списка, акцент здесь сделан на подаче идей машинного обучения через практические примеры на Python. Главная особенность здесь в том, что книга содержит минимум общих слов, хоть и рассчитана на любой уровень подготовки. Буквально со второй страницы начинается погружение в тему инструментов и приёмов машинного обучения, что порадует тех, кто не желает тратить лишнее время на вступительные речи.

Python Machine Learning: A Technical Approach to Machine Learning for Beginners, Leonard Eddison

Оригинальность этой книги по machine learning в том, что с её помощью читатель просто учит язык Python. На первый взгляд, разницы мало, однако если знаний нет ни в МО, ни в программировании – то это именно то, что нужно. Однако помните, что это издание есть смысл дополнить какой-нибудь другой, более глубокой книгой из нашего списка.

Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall

Работа с огромными объёмами данных — это одна из наиболее частых причин,  почему сторонние специалисты начинают интересоваться машинным обучением. В этой книге есть для таких людей есть ответы на все вопросы. Как? Зачем? С чьей помощью? Насколько это долго и сложно? Можно ли обойтись без машинного обучения? Если вам тоже требуется погружение в принципы обработки данных с использованием искусственного интеллекта, а английский язык не смущает — тогда это та книга по machine learning вам точно не помешает. 

Как видите, представленные в этом списке издания охватывают разные подходы к изложению материала и обучению, имеют разный формат подачи материала. А это значит, что каждый сможет найти что-то себе по душе и кошельку. 

А чтобы гарантированно получить системные знания в области машинного обучения с самого нуля, можно поступить на факультет искусственного интеллекта GeekBrains. Здесь от вашего внимания точно не ускользнёт ничего существенного.

программированиеdata-science
Нашли ошибку в тексте? Напишите нам.
Спасибо,
что читаете наш блог!
Posts popup