Машинное обучение: вероятностный подход (серия «Адаптивные вычисления и машинное обучение») на русском

Современный поток электронных данных, распространяемый через Интернет, требует автоматизированных методов анализа данных. Машинное обучение предоставляет такие методы, разрабатывая способы автоматического выявления закономерностей в данных и последующего использования обнаруженных закономерностей для прогнозирования будущих данных. Этот учебник предлагает всестороннее и самодостаточное введение в область машинного обучения, основанное на едином вероятностном подходе.

Книга сочетает в себе широту и глубину охвата, предлагая необходимый справочный материал по таким темам, как теория вероятностей, оптимизация и линейная алгебра, а также обсуждение последних разработок в этой области, включая условные случайные поля, L1-регуляризацию и глубокое обучение. Книга написана в неформальном, доступном стиле, с псевдокодом для наиболее важных алгоритмов. Все темы обильно иллюстрированы цветными изображениями и примерами из таких областей применения, как биология, обработка текста, компьютерное зрение и робототехника. Вместо того чтобы предлагать сборник различных эвристических методов, книга делает акцент на принципиальном подходе, основанном на моделях, часто используя язык графических моделей для краткого и интуитивно понятного описания моделей. Почти все описанные модели реализованы в программном пакете MATLAB — PMTK (инструментарий вероятностного моделирования), который свободно доступен онлайн. Книга подходит для студентов старших курсов с базовым уровнем университетской математики и начинающих аспирантов.