Машинне навчання: Посібник з найкращих книг для вивчення
В останні роки спостерігається стрімке зростання популярності машинного навчання. Експерти галузі сходяться на думці, що машинне навчання та штучний інтелект загалом матимуть революційний вплив на суспільство, подібний до появи Інтернету або центрального процесора.
Якщо ви зацікавлені у вивченні машинного навчання, ви потрапили за правильною адресою. Ця стаття стане вашим гідом у світі найкращих книг для студентів, що бажають опанувати цю дисципліну.
Що таке машинне навчання?
Машинне навчання – це процес розробки та застосування алгоритмів, які дозволяють комп’ютерам навчатися виконувати певні завдання без явного програмування для кожного окремого випадку. Іншими словами, комп’ютери самостійно виявляють закономірності та вчаться на даних.
Машинне навчання є підгалуззю штучного інтелекту, який у більш широкому контексті займається створенням інтелектуальних систем. Машинне навчання ж фокусується конкретно на здатності комп’ютерів навчатися.
Де застосовується машинне навчання?
Комп’ютери завжди перевершували людей у швидкості та обсязі обробки даних. Однак, раніше їхні можливості були обмежені лише тими завданнями, які люди могли детально описати через код. Ми були своєрідним «вузьким місцем», яке обмежувало можливості комп’ютерів.
З появою машинного навчання комп’ютери перестали залежати від людського розуміння. Тепер вони здатні виконувати завдання, які раніше вважалися неможливими або надто складними. Ось лише кілька прикладів:
- Керування автомобілем (автопілот Tesla, Waymo)
- Розпізнавання об’єктів на зображеннях (SAM)
- Створення ілюстрацій (DALL-E)
- Генерування тексту (ChatGPT)
- Переклад тексту (Google Translate)
- Гра в ігри (MindGo)
Чому варто вивчати ШІ за книгами?
Книги мають особливу цінність в процесі навчання, адже вони забезпечують значно глибше занурення в тему, ніж інші ресурси. Процес створення книги включає в себе ретельне опрацювання тексту, перевірку точності та чіткості викладу.
Результатом є структурований та зрозумілий матеріал, де ідеї представлені в найкращому вигляді. Особисто я віддаю перевагу текстовим ресурсам за легкість пошуку та повторного перегляду конкретних концепцій, що є складнішим у випадку відеоматеріалів. Тож, давайте розглянемо список чудових книг для вивчення машинного навчання.
«Стосторінкова книга про машинне навчання»
Ця книга є саме тим, чим здається з назви: вона навчає вас основам машинного навчання всього на 100 сторінках. З огляду на обмежений обсяг, вона пропонує загальний огляд теми, не заглиблюючись у деталі.
Вона ідеально підходить для початківців, оскільки охоплює найважливіші концепції, такі як навчання з учителем і без учителя, ансамблеві методи, метод опорних векторів та градієнтний спуск.
Автором книги є Андрій Бурков, фахівець з обробки природної мови, доктор філософії в галузі штучного інтелекту.
«Машинне навчання для абсолютних початківців»
Написана Олівером Теобальдом, ця книга є одним з найдоступніших і найлегших вступів у світ машинного навчання.
Книга знайомить вас з машинним навчанням, не вимагаючи попереднього досвіду програмування. Пояснення подані простою мовою, а для кращого розуміння використовуються ілюстрації.
Хоча ви і не станете експертом з машинного навчання, ви отримаєте базові знання, навчитеся кодувати та скористаєтеся безкоштовними вправами та додатковими відеоуроками. Для глибшого вивчення теми, знадобляться додаткові ресурси.
«Глибоке навчання»
Ця книга є, мабуть, найповнішим виданням про глибоке навчання. Вона написана командою експертів, включаючи Яна Гудфеллоу, дослідника, що розробив генеративні змагальні мережі.
Вона навчає вас математичним концепціям, необхідним для розуміння глибокого навчання, таким як лінійна алгебра, теорія ймовірностей, теорія інформації та чисельні обчислення.
У книзі розглядаються різні типи мереж, що використовуються в глибокому навчанні, включно з мережами прямого поширення, згортковими нейронними мережами та оптимізаційними мережами. Ілон Маск відзначив її як єдину вичерпну книгу з цієї теми.
«Вступ до статистичного навчання»
«Вступ до статистичного навчання» знайомить читачів з методами статистичного навчання – підмножини машинного навчання, що включає такі методи як лінійна регресія, класифікація та метод опорних векторів.
Усі ці методи детально описані в книзі та підкріплені прикладами з реального життя. Основна увага приділена практичному застосуванню концепцій у R – популярній мові програмування для статистичних обчислень та машинного навчання.
Авторами книги є Тревор Хасті, Роберт Тібширамі, Даніела Віттен і Гартем Джеймс, що є професорами статистики. Книга підходить як для статистиків, так і для тих, хто не має досвіду в цій сфері.
«Програмування колективного розуму»
Ця книга є корисним ресурсом для розробників програмного забезпечення, які хочуть навчитися створювати програми, що використовують аналіз даних і машинне навчання.
Тут ви знайдете пояснення принципів роботи систем рекомендацій, кластеризації, пошукових систем і алгоритмів оптимізації. Книга містить лаконічні приклади коду та практичні вправи.
Автором книги є Тобі Сегаран, також відомий як автор книг «Програмування семантичної мережі» та «Красиві дані».
«Основи машинного навчання для прогнозного аналізу даних»
Книга знайомить читачів з основними методами машинного навчання, що використовуються для прогнозування. Вона починається з огляду теоретичних концепцій, а потім переходить до практичних підходів.
Ви дізнаєтеся про те, як застосовувати машинне навчання для прогнозування цін, оцінки ризиків, передбачення поведінки клієнтів та класифікації документів.
У книзі розглядаються чотири підходи: навчання на основі інформації, навчання на основі помилок, навчання на основі подібності та навчання на основі ймовірностей. Авторами є Джон Д. Келлехер, Брайан Мак Неймі та Аойф Д’Арсі.
«Зрозумійте машинне навчання: від теорії до алгоритмів»
Ця книга представляє машинне навчання і алгоритми, які його підтримують. Вона містить огляд основних теоретичних концепцій та математики машинного навчання.
Книга показує, як ці принципи перетворюються на алгоритми та код, зокрема, стохастичний градієнтний спуск, нейронні мережі та структуроване навчання виведення.
Автори, Шай Шалев-Шварц і Шай Бен-Девід, призначили книгу для випускників і студентів старших курсів. Фізичну копію можна придбати на Amazon, а безкоштовна онлайн-версія доступна для завантаження та некомерційного використання.
«Машинне навчання для хакерів»
Ця книга написана спеціально для досвідчених програмістів та знайомить їх з машинним навчанням через практичні приклади. Ви вивчатимете концепції через тематичні дослідження, а не заглиблюючись у складну математику, як в інших книгах.
Книга містить розділи, присвячені конкретним сферам машинного навчання, таким як класифікація, прогнозування, оптимізація та рекомендації.
Основна увага приділяється реалізації моделей на мові програмування R. Вона включає в себе цікаві проєкти, як-от класифікатор спаму, передбачення переглядів сторінок веб-сайту та розшифровка однолітерних слів. Авторами є Дрю Конвей і Джон Майлз Вайт.
«Практичне машинне навчання з R»
Ця книга розповідає, як реалізовувати різноманітні алгоритми, такі як алгоритми кластеризації, автокодувальники, випадкові ліси, глибокі нейронні мережі, за допомогою мови програмування R та різних пакетів.
Важливо зазначити, що книга не є посібником з мови R, тому читачам слід мати базові знання про цю мову. Фізичну копію можна придбати на Amazon, а онлайн-версія доступна безкоштовно.
«Машинне навчання Python»
Книга розкриває концепції машинного навчання та способи його реалізації за допомогою Python. Вона починається з огляду основних бібліотек, таких як NumPy для числових обчислень і Pandas для роботи з табличними даними.
Потім вводить такі бібліотеки як scikit-learn для створення моделей машинного навчання. Книга також охоплює візуалізацію даних за допомогою Matplotlib та пояснює алгоритми регресії, кластеризації та класифікації. Вона також розкриває, як розгортати моделі.
Загалом, ця книга є вичерпним вступом до машинного навчання, що допоможе вам почати створювати власні моделі та впроваджувати їх у свої програми. Автором є Венг Мен Лі, засновник Developer Learning Solutions.
«Інтерпретоване машинне навчання за допомогою Python»
Ця книга є вичерпним посібником з машинного навчання, що надає огляд моделей машинного навчання, способів зменшення ризиків прогнозування та покращення інтерпретації на основі практичних прикладів і покрокової імплементації коду.
Розглядаючи основи інтерпретації, різні типи моделей, методи інтерпретації та методи налаштування, книга надає читачам знання та навички для ефективного вдосконалення моделей машинного навчання. Автором є Серг Масіс, спеціаліст із кліматичних та агрономічних даних.
На завершення
Цей список, звичайно, не вичерпний, але він включає одні з найкращих книг для вивчення машинного навчання на рівні випускника. Хоча більшість рішень ШІ реалізовано через код, вам не завжди потрібно його писати. Існує багато інструментів No Code AI, які спрощують розробку.
Далі ознайомтеся з платформами машинного навчання з низьким і безкодовим використанням.