Книги по машинному обучению

От вводного машинного обучения до глубокого обучения, вероятностных методов и современных больших языковых моделей

Машинное обучение приобрело огромное значение за последнее десятилетие. Эти книги охватывают классическую теорию машинного обучения, глубокое обучение, вероятностные методы, обучение с подкреплением и последние работы по моделям оснований и LLM.

Основные учебники по машинному обучению

Комплексные учебники, охватывающие все аспекты машинного обучения.

КнигаАвторГодУровеньОписание
Распознавание образов и машинное обучение
Springer		Кристофер М. Бишоп2006ПродвинутыйБайесовский учебник по машинному обучению - строгая математическая обработка, которая по-прежнему широко используется в аспирантских курсах более чем через 15 лет.
Элементы статистического обучения
2-е издание, Springer		Тревор Хасти, Роберт Тибширани, Джером Фридман2009ПродвинутыйОпределяющая справочная книга по статистическому обучению от факультета статистики Стэнфорда. Охватывает регрессию, классификацию, деревья, SVM, бустинг и многое другое. Доступна бесплатно в формате PDF.
Введение в статистическое обучение
2-е издание, Springer		Гарет Джеймс, Даниэла Уиттен, Тревор Хасти, Роберт Тибширани, Джонатан Тейлор2021Средний'Учебник начального уровня ESL' - доступное введение с кодом на R и Python. Лучший старт для машинного обучения.
Машинное обучение: вероятностная перспектива
MIT Press		Кевин П. Мерфи2012ПродвинутыйЕдиная вероятностная обработка машинного обучения. Обновлено в двух томах в 2022-2023 годах как 'Вероятностное машинное обучение'.

Глубокое обучение

Нейронные сети, архитектуры глубокого обучения и современные методы.

КнигаАвторГодУровеньОписание
Глубокое обучение
MIT Press		Иэн Гудфеллоу, Йошуа Бенгио, Аарон Курвилл2016ПродвинутыйОпределяющий учебник по глубокому обучению от трех пионеров, доступный бесплатно онлайн. Комплексное освещение теории и практики.
Погружение в глубокое обучение
Cambridge University Press		Астон Чжан, Закари С. Липтон, Му Ли, Александр Дж. Смола2023СреднийИнтерактивный учебник с исполняемым кодом в нескольких фреймворках. Постоянно обновляется.
Глубокое обучение с Python
2-е издание, Manning		Франсуа Шолле2021СреднийОт создателя Keras. Практическое введение с отличным построением интуиции.

Обучение с подкреплением

Агенты, обучающиеся через взаимодействие с окружающей средой.

КнигаАвторГодУровеньОписание
Обучение с подкреплением: введение
2-е издание, MIT Press		Ричард С. Саттон, Эндрю Г. Барто2018Средний-ПродвинутыйКанонический учебник по RL от основателей области. Доступен бесплатно в формате PDF.
Глубокое обучение с подкреплением
Springer		Аске Плат2022ПродвинутыйСовременное исследование глубокого RL с охватом методов в стиле AlphaGo.
Алгоритмы для обучения с подкреплением
Morgan and Claypool		Чаба Шепешвари2010ПродвинутыйКраткая теоретическая обработка алгоритмов RL.

Практическое машинное обучение и специализированные темы

Прикладное машинное обучение и специализированные подсферы.

КнигаАвторГодУровеньОписание
Практическое машинное обучение с Scikit-Learn, Keras и TensorFlow
3-е издание, O'Reilly		Ореллен Жерон2022Начальный-СреднийСамая популярная практическая книга по машинному обучению. Охватывает scikit-learn, Keras и TensorFlow с отличными примерами кода.
Проектирование систем машинного обучения
O'Reilly		Чип Хуен2022СреднийПроектирование систем машинного обучения для производства, включая обработку данных, развертывание и мониторинг.
Вероятностное машинное обучение: введение
MIT Press		Кевин П. Мерфи2022ПродвинутыйОбновленный учебник по машинному обучению Мерфи. Доступен бесплатно в формате PDF.

Современные темы: LLM, модели оснований, безопасность

Текущие области исследований и производственное машинное обучение.

КнигаАвторГодУровеньОписание
Обработка естественного языка с помощью трансформеров
O'Reilly		Льюис Тунстал, Леандро фон Верра, Томас Вольф2022СреднийПрактическое руководство по трансформерам и LLM от команды Hugging Face.
Инженерия ИИ: создание приложений с использованием моделей оснований
O'Reilly		Чип Хуен2024СреднийСовременное руководство по созданию производственных систем на основе моделей оснований.
Интерпретируемое машинное обучение
Онлайн		Кристоф Мольнар2020СреднийБесплатная книга о интерпретируемости и объяснимости машинного обучения.