Машинное обучение давно уже стало синонимом искусственного интеллекта. Оно проникло во многие аспекты нашей жизни и стало одной из важнейших областей современной науки. Эта книга — путеводитель по ключевым идеям машинного обучения. Вы узнаете, как методы машинного обучения получаются из основных принципов теории вероятностей, пройдёте путь от теоремы Байеса до обобщённых линейных моделей и узнаете в лицо тех китов, на которых стоит весь современный искусственный интеллект. Множество увлекательных кейсов, практических примеров и интересных задач — от анализа ретроспективных научных исследований до эффекта "горячей руки" в баскетболе — помогут разобраться в самых сложных концепциях. Кроме того, книга может лечь в основу базовых курсов по машинному обучению.
Николенко Сергей Игоревич
Сергей Николенко — учёный, преподаватель и практик в области машинного обучения и информатики в целом. Доктор физико-математических наук, сотрудник ПОМИ РАН, преподаватель в СПбГУ, Harbour Space University, ИТМО и НИУ ВШЭ, Head of AI в компании Synthesis AI, автор более 200 научных публикаций и нескольких книг, в том числе бестселлера "Глубокое обучение" (Питер, 2018) и монографии "Synthetic Data for Deep Learning" (Springer, 2021). Сергей ведёт исследования в разных областях, от улучшения больших языковых моделей до анализа алгоритмов и теоретической информатики, применяет машинное обучение в реальных проектах, пишет посты и книги, ведет телеграм-канал Sinекура (https://t.me/sinecor), а также стал двукратным чемпионом мира по "Что? Где? Когда?".