Приёмная комиссия 2025

Книги по машинному обучению для начинающих

Книги по машинному обучению для начинающих
Содержание

Машинное обучение — перспективный подраздел искусственного интеллекта, основной целью которого является решение задачи с помощью выявления закономерностей во множестве входных данных. Метод МО применим в науке, бизнесе, здравоохранении, производстве и других общественных сферах. В подборке представлены книги по машинному обучению, ориентированные на разных читателей: от новичков, незнакомых с понятием ИИ, до профессионалов IT-отрасли.

Подберите программу обучения и начните учиться бесплатно

Оставьте заявку и мы откроем бесплатный доступ к вводной части обучения

Х.Брикс, Дж. Ричардс, М. Феверолф «Машинное обучение»

Учебник содержит теоретические основы по сбору данных, моделированию, регрессии и классификации. Пособие хорошо подойдёт для самостоятельного изучения — в конце каждого раздела подробно разобраны примеры математических заданий и приведены вопросы для самоконтроля.

А.Мюллер, С. Гвидо «Введение в машинное обучение с помощью PYTHON»

Пособие издательства «Вильямс» подходит как новичкам, так и профессионалам IT-отрасли. В отличие от предыдущего руководства авторы оставили за рамками теоретическое обоснование методов построения алгоритмов и всё внимание уделили практическому аспекту. Основная цель книги — научить читателя выполнению реальных задач в любой коммерческой или научной сфере.

А.Бурков «Машинное обучение без лишних слов»

Хит 2020 года от издательского дома «Питер», который уже успел собрать множество восторженных отзывов IT-специалистов. В произведении относительно небольшого объёма корректно описано большинство тезисов и основных идей концепции. На 200 страницах А. Бурков уместил всю информацию, которая может пригодиться в повседневной работе.

П.Домингос «Верховный алгоритм»

Произведение известного учёного-практика предназначено для людей, не знакомых с нейротехнологиями и понятием ИИ. П. Домингос рассказывает о роли ИИ в нейробиологии, биологии, физике и статистике, о технологиях, призванных облегчить повседневную жизнь людей.

Р.Саттон, Э. Барто «Обучение с подкреплением»

Авторы подробно описывают идею МО с подкреплением — одного из основных подразделов в ИИ. Книга написана довольно простым языком, может быть интересна как профессионалу, так и рядовому пользователю, аспирантам и студентам соответствующих направлений подготовки.

О.Жерон «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow»

Пособие хорошо подойдёт новичкам в IT-сфере. О. Жерон повествует читателю об азах МО и базовых инструментах построения систем. В книге описано множество способов решения задач с помощью нейронных сетей, основные знания, примеры кода, концепции и инструменты для программ, способных учиться на данных.

С.Рашка «Python и машинное обучение»

По содержанию пособие схоже с учебным творением О. Жерона, однако рассчитано на более продвинутого пользователя. Для понимания материала необходимы знания Python на среднем уровне. Автор описывает принципы основных профильных библиотек языка (Theano, Keras, Scikit-Learn). Пособие подходит для выполнения заданий в области нейросетей, анализа визуальной информации, обработке баз данных и много другого.

Ф.Шолле «Глубокое обучение на Python»

Книга посвящена глубокому МО. Пособие состоит из двух частей. Первая часть — теория. Автор повествует о том, то такое ИИ и какой потенциал использования у данного метода. Во второй части описаны реальные задания из самых разных областей, которые можно выполнить, используя полученные знания.

Н.Гифт «Прагматичный ИИ»

Пособие от издательства «Прогресс книга» известного популяризатора Python предназначено для разработчиков и аналитиков в области ИИ. В книге поэтапно описана последовательность создания приложений ИИ с нуля, также присутствует описание искусственного интеллекта в облаке. Все примеры Н. Гифт приводит на языке Python.

Н.Шакла «Машинное обучение и TensorFlow»

Руководство посвящено архитектуре нейросетей в TensorFlow. Пособие предназначено для начинающих программистов. Автор подробно разбирает базовые алгоритмы, процессы регрессии, классификации и прогнозирования.

Книги, представленные в подборке, затрагивают все важные аспекты МО. Ознакомившись с их содержанием, вы поймёте принцип работы базовых процессов и алгоритмов, узнаете об основных методах машинного обучения и научитесь применять полученные знания на практике. Все пособия содержат исчерпывающую информацию по теме и хорошо подходят для самостоятельного изучения.

Подберите программу обучения и начните учиться бесплатно

Оставьте заявку и мы откроем бесплатный доступ к вводной части обучения

alt

Всё для учебы доступно онлайн

Расписание, зачётку и домашние задания смотрите в приложении
Подберите программу обучения

ответьте на пять вопросов и узнайте, где будете учиться

Образование для карьеры
К каким профессиям вы более склонны?
ТехническимГуманитарнымТворческимМедицинским
Какой у вас уровень образования?
Без образованияШкола 9-11 классКолледжБакалавриатМагистратураАспирантура
Какой формат обучения вам подходит?
ОчноЗаочноОнлайнПо выходным дням
Интересует ли вас кредит на образование по ставке 3% в год?
ДаНет

Мы подобрали для вас программу обучения

Заполните форму, чтобы узнать больше о программе и наших предложениях

Подобрать программу и поступить

Политика конфиденциальности

Ваша конфиденциальность очень важна для нас. Мы хотим, чтобы Ваша работа в Интернет по возможности была максимально приятной и полезной, и Вы совершенно спокойно использовали широчайший спектр информации, инструментов и возможностей, которые предлагает Интернет. Персональные данные, собранные при регистрации (или в любое другое время) преимущественно используется для подготовки Продуктов или Услуг в соответствии с Вашими потребностями. Ваша информация не будет передана или продана третьим сторонам. Однако мы можем частично раскрывать личную информацию в особых случаях, описанных в данной Политике конфиденциальности.

Рамки Политики конфиденциальности

Настоящая Политика конфиденциальности (далее — «Политика») применяется к информации, полученной через данный сайт, иные сайты, виджеты и другие используемые интерактивные средства, на которых есть ссылка на данную Политику (далее — «Сайт») от пользователей Сайта (далее — «Пользователи»).

Нижеследующие правила описывают, как Университет «Синергия» обращается с любой информацией, относящейся к прямо или косвенно определенному или определяемому физическому лицу (субъекту персональных данных) (далее — «Персональные данные»), для целей оказания услуг с использованием Сайта.

Пользователи включают в себя всех физических лиц, которые подключаются к Сайту и используют Сайт.

Пользователи прямо соглашаются на обработку своих Персональных данных, как это описано в настоящей Политике. Обработка означает любое действие (операцию) или совокупность действий (операций), совершаемых с использованием средств автоматизации или без использования таких средств с Персональными данными, включая сбор, запись, систематизацию, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передачу (распространение, предоставление, доступ), блокирование, удаление, уничтожение Персональных данных.

Настоящая Политика конфиденциальности вступает в силу с момента ее размещения на Сайте, если иное не предусмотрено новой редакцией Политики конфиденциальности.

Контролирующие и обрабатывающие лица

Пользователи соглашаются с тем, что:

  • Пользуясь Сайтом, и принимая условия использования, опубликованные на Сайте, пользователь заявляет о своем однозначном согласии с обработкой его Персональных данных способами, описанными в настоящей Политике.
  • Обработка Персональных данных Пользователей осуществляется Оператором персональных данных — Университет «Синергия» (ИНН: 7729152149, ОГРН: 1037700232558).

С какой целью собираются эти данные

Имя используется для обращения лично к вам, а ваш e-mail для отправки вам писем рассылок, новостей тренинга, полезных материалов, коммерческих предложений. Вы можете отказаться от получения писем рассылки и удалить из базы данных свои контактные данные в любой момент, кликнув на ссылку для отписки, присутствующую в каждом письме.

Сбор Персональных данных

При регистрации на Сайте Пользователи подтверждают свое согласие с условиями настоящей Политики и свое согласие на обработку своих Персональных данных в соответствии с условиями настоящей Политики, кроме того они соглашаются на обработку своих Персональных данных на серверах Университета «Синергия», расположенных на территории Российской Федерации.

Обработка Персональных данных осуществляется не дольше, чем этого требуют цели обработки Персональных данных, изложенные в настоящей Политике (за исключением случаев, предусмотренных законодательством Российской Федерации). Университет «Синергия» может обрабатывать следующие Персональные данные:

  • «Как к Вам обращаться» в форме обратной связи, в случае если посетитель указывает свои полные ФИО или только часть;
  • Электронный адрес;
  • Номер телефона;
  • Также на сайте происходит сбор и обработка обезличенных данных о посетителях (в т. ч. файлов «cookie») с помощью сервисов интернет-статистики (Яндекс Метрика и других).
  • Вышеперечисленные данные далее по тексту Политики объединены общим понятием Персональные данные.

Как эти данные используются

На сайте используются куки (Cookies) и данные о посетителях сервисов (Яндекс Метрика и других). При помощи этих данных собирается информация о действиях посетителей на сайте с целью улучшения его содержания, улучшения функциональных возможностей сайта и, как следствие, создания качественного контента и сервисов для посетителей. Вы можете в любой момент изменить настройки своего браузера так, чтобы браузер блокировал все файлы cookie или оповещал об отправке этих файлов. Учтите при этом, что некоторые функции и сервисы не смогут работать должным образом.

Как эти данные защищаются

Для защиты Вашей личной информации мы используем разнообразные административные, управленческие и технические меры безопасности. Наша Компания придерживается различных международных стандартов контроля, направленных на операции с личной информацией, которые включают определенные меры контроля по защите информации, собранной в Интернет. Наших сотрудников обучают понимать и выполнять эти меры контроля, они ознакомлены с нашим Уведомлением о конфиденциальности, нормами и инструкциями. Тем не менее, несмотря на то, что мы стремимся обезопасить Вашу личную информацию, Вы тоже должны принимать меры, чтобы защитить ее. Мы настоятельно рекомендуем Вам принимать все возможные меры предосторожности во время пребывания в Интернете. Организованные нами услуги и веб-сайты предусматривают меры по защите от утечки, несанкционированного использования и изменения информации, которую мы контролируем. Несмотря на то, что мы делаем все возможное, чтобы обеспечить целостность и безопасность своей сети и систем, мы не можем гарантировать, что наши меры безопасности предотвратят незаконный доступ к этой информации хакеров сторонних организаций.

В случае изменения данной политики конфиденциальности вы сможете прочитать об этих изменениях на этой странице или, в особых случаях, получить уведомление на свой e-mail.

Политика в отношении обработки персональных данных.pdf

В случае изменения данной политики конфиденциальности вы сможете прочитать об этих изменениях на этой странице или, в особых случаях, получить уведомление на свой e-mail.

Jivo

DMCA.com Protection Status