Анонс книги «Машинное обучение без лишних слов»

^[1] Привет, Хаброжители!

Готовится к сдаче в типографию полноцветная новинка «Машинное обучение без лишних слов» ^[2]
#1 in Data Mining
#2 in Programming Algorithms
#3 in Machine Theory

Эту книгу рекомендуют к прочтению Питер Норвиг, Джеймс Гаррет и Орельен Жерон. Предисловие к русскоязычному изданию написал Сергей Николенко, автор нашей культовой книги «Глубокое обучение» ^[3]

В ближайшее время мы выложим отрывок и откроем предзаказ, а пока предоставляем слово Сергею Николенко и благодарим его за бесценные рекомендации, которые позволили улучшить русскоязычное издание книги.

«Машинное обучение, наверное, самая горячая и быстроразвивающаяся дисциплина в современной информатике, если не в современной науке вообще. Каждый день появляются новые модели и выходят новые статьи, раз в пару месяцев происходит очередной прорыв, который попадает в новости и открывает новые возможности, а раз в год-два происходит переворот в целой отрасли. Вот уже десять лет, после революции глубокого обучения, мы живем на новой (третьей) волне хайпа искусственного интеллекта, и пока ничто не предвещает, что она скоро закончится.

Неудивительно, что сейчас машинное обучение привлекает множество людей, которые никогда раньше им не занимались. Кто-то узнал о заработках в индустрии и хочет «разрабатывать искусственный интеллект за 300К/сек», кто-то хочет узнать, не пора ли «перевести свой бизнес с big data на machine learning», а кто-то приходит в AI с глубокими идеями о том, как сделать этичным общий искусственный интеллект, который не поработит и не убьет людей, а будет помогать им (в целом это вполне серьезный разговор, но любому профессионалу очевидно, что до практики или содержательных исследований этого еще очень, очень, очень далеко).

Поэтому в наше время действительно 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 именно такое введение я вижу в этой книге, и мне кажется, что эта 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 освоить эту книгу, дальше самообразование может пойти куда проще и быстрее, ведь вы уже сможете читать более специальные источники. Кроме того, вам будет куда понятнее, что именно делает код библиотек машинного обучения — для специалиста в этом не должно оставаться никакой магии.

Не стоит обольщаться: царского пути нет ни в геометрии, ни в машинном обучении, ни вообще где бы то ни было. На свете нет и не может быть волшебного способа «обучиться разрабатывать искусственный интеллект за 30 дней без sms и регистрации». И эта книга тоже, конечно, такого способа не дает. С одной стороны, вам потребуется некоторая математическая квалификация, чтобы понять изложенное здесь (хотя глава 2 начинается буквально с того, что такое «множество», ее, конечно, следует рассматривать скорее как напоминание для тех, кто когда-то это уже изучал). С другой стороны, эта книга — только самое начало пути в интересный и разнообразный мир машинного обучения; прочитав ее, вы не станете профессионалом — вы сделаете первый маленький шаг.

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,
автор книги «Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей»,
сотрудник лаборатории математической логики Санкт-Петербургского отделения Математического института РАН,
директор по научным исследованиям (Chief Research Officer) платформы Neuromation

Автор: ph_piter

Источник ^[4]