Купить книгу Введение в машинное обучение, четвертое издание (серия «Адаптивные вычисления и машинное обучение») на русском [PDF, EPUB, FB2, MOBI]

Цель машинного обучения — запрограммировать компьютеры на использование примеров данных или прошлого опыта для решения заданной задачи. Машинное обучение лежит в основе таких захватывающих новых технологий, как беспилотные автомобили, распознавание речи и приложения для перевода. Это существенно переработанное четвертое издание всеобъемлющего, широко используемого учебника по машинному обучению предлагает новый обзор последних достижений в этой области как в теории, так и на практике, включая разработки в области глубокого обучения и нейронных сетей.

Книга охватывает широкий спектр тем, обычно не включаемых во вводные учебники по машинному обучению, в том числе контролируемое обучение, байесовскую теорию принятия решений, параметрические методы, полупараметрические методы, непараметрические методы, многомерный анализ, скрытые марковские модели, обучение с подкреплением, ядерные машины, графические модели, байесовскую оценку и статистическое тестирование. Четвертое издание включает новую главу о глубоком обучении, в которой обсуждаются обучение, регуляризация и структурирование глубоких нейронных сетей, таких как сверточные и генеративно-состязательные сети; новый материал в главе об обучении с подкреплением, охватывающий использование глубоких сетей, методы градиента политики и глубокое обучение с подкреплением; новый материал в главе о многослойных перцептронах на автокодировщиках и сети word2vec; а также обсуждение популярного метода уменьшения размерности, t-SNE. Новые приложения содержат справочные материалы по линейной алгебре и оптимизации. Упражнения в конце глав помогают читателям применять изученные концепции. «Введение в машинное обучение» может использоваться в курсах для студентов старших курсов и аспирантов, а также в качестве справочника для профессионалов.