13 ноября 2017

Будет издана книга «Основы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование», Тревор Хасти, Роберт Тибширани, Джером Фридман, 2 издание, полноцветное издание, твердый переплет, ~800 стр., ISBN , «ДИАЛЕКТИКА», 2019 - выйдет весной 2019 года

Будет издана книга «Основы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование», Тревор Хасти, Роберт Тибширани, Джером Фридман, 2 издание, полноцветное издание, твердый переплет, ~800 стр., ISBN , «ДИАЛЕКТИКА», 2019

Эта книга — подходящий источник знаний для тех, кто хочет лучше разобраться в Data mining, машинном обучении и биоинформатике, используя статистический подход. Четкие определения понятий сопровождаются в книге цветными иллюстрациями

В течение последнего десятилетия произошел стремительный рост вычислительных и информационных технологий. Благодаря этому в различных областях, таких как медицина, биология, финансы и маркетинг, появилась возможность обрабатывать огромные объемы данных. Необходимость понимания этих данных привела к разработке новых инструментов в области статистики и породила новые области, такие как интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и биоинформатика. Многие из этих инструментов имеют общие основы, но часто выражаются с помощью разных терминов

В книге «Основы статистического обучения» описываются важные идеи, существующие в этих областях, на основе общего концептуального подхода. Хотя этот подход является статистическим, акцент делается на концепциях, а не на математике. Авторы приводят много примеров с широким использованием графических иллюстраций

В частности, в книге «Основы статистического обучения» рассматриваются основные понятия и методы статистического обучения: линейная регрессия, нелинейная регрессия, линейные методы классификации, регуляризация, ядерное сглаживание, оценивание и выбор моделей, аддитивные модели, деревья классификации, создание повторных выборок, нейронные сети, случайные леса и многое другое. Авторы приводят множество примеров и цветных иллюстраций применения этих методов на практике

Книга «Основы статистического обучения» представляет собой ценный источник знаний для статистиков и всех, кто интересуется обработкой данных в науке или промышленности. Диапазон тем, охваченных книгой, обширен: от обучения с учителем (прогнозирования) до обучения без учителя, включая нейронные сети, метод опорных векторов, деревья классификации и бустинг

Новое издание книги «Основы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование» (2 издание) содержит множество тем, не охваченных в первом издании, включая графовые модели, случайные леса, ансамблевые методы, метод наименьших углов и LASSO, алгоритмы неотрицательной матричной факторизации и спектральной кластеризации. В книгу включена также глава о методах обработки “широких” данных, включая множественное тестирование и оценивание уровня ложноположительных результатов

на фото Тревор Хасти (Trevor Hastie) соавтор книги «Основы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование» (2-е издание)
Тревор Хасти 
Trevor Hastie
Авторы книги «Основы статистического обучения» - Тревор Хасти, Роберт Тибширани и Джером Фридман работают профессорами статистики в Стэнфордском университете

Они являются выдающимися исследователями в этой области: Хасти и Тибширани разработали обобщенные аддитивные модели и написали популярную книгу на эту тему. Хасти — соавтор большой части программного обеспечения для статистического моделирования в среде R/S-PLUS и изобретатель алгоритма поиска главных кривых и поверхностей

Тибширани предложил метод LASSO и является соавтором очень успешной книги «Introduction to the Bootstrap» (Chapman and Hall/CRC,1994))

Фридман — соавтор многих инструментов для интеллектуального анализа данных, включая CART, MARS, а также методов поиска наилучшей проекции и градиентного бустинга

Книга «Основы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование» представляет огромный интерес для специалистов, применяющих методы статистического обучения (машинного обучения), а также для студентов, изучающих компьютерные науки (информатику)

Оригинал книги: «The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction» by Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman, 2ed Edition, 745 pages, ISBN 9780387848570, 2009

заказать-купить книгу Тревора Хасти, Роберта Тибширани, Джерома Фридмана «Основы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование» (2-е издание) в интернет-магазине DiaMail (Украина) (книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу по «Основы статистического обучения» в интернет-магазине diamail.com.ua)

(книга в производстве)

На русском языке книга выйдет весной 2019 года в издательстве «ДИАЛЕКТИКА» и будет издана ограниченным тиражом


книга Джона Келлехера, Брайана Мак-Нейми и Ифе д’Арси «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования»
Основы машинного
обучения для
аналитического
прогнозирования 


Джон Д. Келлехер 
Брайан Мак-Нейми 
Ифе д’Арси
Будет издана книга «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования», Джон Д. Келлехер, Брайан Мак-Нейми и Ифе д’Арси, бумага офсетная-белая, твердый переплет, 656 стр., ISBN 978-5-6040044-9-4, «ДИАЛЕКТИКА», 2019

Машинное обучение часто используется для построения прогностических моделей путем извлечения шаблонов из больших наборов данных. Эти модели используются в приложениях для предсказания, включая прогнозирование цен, оценку риска, прогнозирование поведения клиентов и классификацию документов

Книга «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования» - это вводный учебник, который предлагает подробное и целенаправленное рассмотрение наиболее важных подходов к машинному обучению, используемых в аналитическом прогнозировании, охватывающих как теоретические концепции, так и практические приложения

В книге формальный математический материал дополняется практическими примерами, а тематические исследования иллюстрируют применение этих моделей в более широком контексте бизнеса

После обсуждения перехода от данных к решению, в книге «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования» описывается четыре подхода к компьютерному обучению: информационное обучение, обучение на основе сходства, вероятностное обучение и обучение на основе ошибок

Каждый из этих подходов сначала описывается неформально, а затем приводятся математические модели и алгоритмы, иллюстрированные подробными практическими примерами. Наконец, в книге рассматриваются методы оценки моделей прогнозирования и предлагаются два тематических исследования, которые описывают конкретные проекты анализа данных на каждом этапе разработки, начиная от формулирования бизнес-задачи и заканчивая реализацией аналитического решения

Книга «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования», написанная авторами, имеющими многолетний опыт преподавания методов машинного обучения и работы над проектами аналитического прогнозирования, предназначена для студентов и аспирантов, специализирующихся в области компьютерных наук, математики или статистики, а также как справочник для профессионалов

Оригинал книги: «Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics: Algorithms, Worked Examples, and Case Studies» by John D. Kelleher, Brian Mac Namee and Aoife D'Arcy, 624 pages, ISBN 9780262029445, 2016. ЗДЕСЬ - отзывы покупателей книги на англ.языке в www.amazon.com

заказать-купить книгу Джона Д. Келлехера, Брайана Макнейми и Ифе дАрси «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования: алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования» в интернет-магазине DiaMail (Украина) (книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу по «Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога


книга Гарета Джеймса, Даниела Уиттон, Тревора Хасти, Роберта Тибширани «Введение в статистическое обучение с примерами на языке R»
Введение в
статистическое 

обучение
 с примерами
 на языке R

Гарет Джеймс 
Даниела Уиттон 
Тревор Хасти 
Роберт Тибширани
В продаже есть книга «Введение в статистическое обучение с примерами на языке R», Гарет Джеймс, Даниела Уиттон, Тревор Хасти, Роберт Тибширани, 450 стр., ISBN 978-5-97060-293-5, «ДМК Пресс», 2016

Книга представляет собой доступно изложенное введение в статистическое обучение - незаменимый набор инструментов, позволяющих извлечь полезную информацию из больших и сложных наборов данных, которые начали возникать в последние 20 лет в таких областях, как биология, экономика, маркетинг, физика и др.

В книге «Введение в статистическое обучение с примерами на языке R» описаны одни из наиболее важных методов моделирования и прогнозирования, а также примеры их практического применения. Рассмотренные темы включают линейную регрессию, классификацию, создание повторных выборок, регуляризацию, деревья решений, машины опорных векторов, кластеризацию и др. Описание этих методов сопровождается многочисленными иллюстрациями и практическими примерами

Поскольку цель учебника «Введение в статистическое обучение с примерами на языке R» заключается в продвижении методов статистического обучения среди практикующих академических исследователей и промышленных аналитиков, каждая глава включает примеры практической реализации соответствующих методов с помощью R - чрезвычайно популярной среды статистических вычислений с открытым кодом

Оригинал книги: «An Introduction to Statistical Learning with Applications in R» by Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani, 426 pages, ISBN 9781461471370, 20013

Книга «Введение в статистическое обучение с примерами на языке R» рассчитана на неспециалистов, которые хотели бы применять современные методы статистического обучения для анализа своих данных. Предполагается, что читатели ранее прослушали лишь курс по линейной регрессии и не обладают знаниями матричной алгебры


Будет издана книга «Искусственный интеллект с примерами на Python», Пратик Джоши, бумага офсетная-белая, мягкий переплет, ~500 стр., ISBN , «ДИАЛЕКТИКА», 2019

Книга «Искусственный интеллект с примерами на Python» — отличное практическое руководство для тех, кто заинтересован в создании приложений на языке программирования Python на основе искусственного интеллекта

Книга содержит множество примеров, охватывающих очень широкий спектр разработок, ведущихся в этой области. Вы узнаете о том, как реализовать алгоритмы, обеспечивающие получение наилучших результатов в зависимости от специфики задачи, и увидите, как они применяются в реальных сценариях

Если ваши приложения связаны с обработкой изображений, текста, оперативной биржевой информации или данных в любой другой форме и Вы хотели бы расширить их возможности за счет использования элементов искусственного интеллекта, то эта книга несомненно станет вашим настольным руководством

Основные темы книги «Искусственный интеллект с примерами на Python»:

— реализация различных методов классификации и регрессии
— концепция кластеризации и ее использование для автоматического сегментирования данных
— создание интеллектуальных рекомендательных систем
— логическое программирование и способы его применения
— создание автоматизированных систем распознавания речи
— основы эвристического поиска и генетического программирования
— разработка игр с использованием искусственного интеллекта
— обучение с подкреплением
— создание интеллектуальных приложений на Python, ориентированных на обработку изображений, текста и последовательных данных
— алгоритмы глубокого обучения и создание приложений на их основе

Оригинал книги: «Artificial Intelligence with Python», Prateek Joshi, 446 pages, ISBN 9781786464392, 2017

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога


книга Орельена Жерона «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем»
Прикладное машинное
обучение с помощью
Scikit-Learn и 

TensorFlow

Орельен Жерон

полноцветное 
издание
В продаже книга «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем», Орельен Жерон, (в переводе Юрия Артёменко), бумага офсетная-белая, твердый переплет, полноцветное издание, 688 стр., ISBN 978-5-9500296-2-2, «ДИАЛЕКТИКА», 2018 - заказать-купить книгу «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow» в интернет-магазине ComBook.ru

Благодаря серии недавних достижений глубокое обучение значительно усилило всю область машинного обучения. В наше время даже программисты, почти ничего не знающие об этой технологии, могут использовать простые и эффективные инструменты для реализации программ, которые способны обучаться на основе данных. В настоящем практическом руководстве - книге «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем», показано, что и как делать

За счет применения конкретных примеров, минимума теории и двух фреймворков Python прикладного уровня – Scikit-Learn и TensorFlow – автор книги Орельен Жерон поможет получить интуитивное представление о концепциях и инструментах, предназначенных для построения современных интеллектуальных систем

Из книги Вы узнаете о ряде приемов, начав с простой линейной регрессии и постепенно добравшись до глубоких нейронных сетей. Учитывая наличие в каждой главе книги «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем» упражнений, помогающих закрепить то, чему вы научились, для начала работы нужен лишь опыт программирования:

• Исследуйте область машинного обучения, особенно нейронные сети
• Используйте Scikit-Learn для отслеживания проекта машинного обучения от начала до конца
• Исследуйте некоторые обучающие модели, включая методы опорных векторов, деревья принятия решений, случайные леса и ансамблевые методы
• Применяйте библиотеку TensorFlow для построения и обучения нейронных сетей
• Исследуйте архитектуры нейронных сетей, включая свёрточные сети, рекуррентные сети и глубокое обучение с подкреплением
• Освойте приемы для обучения и масштабирования глубоких нейронных сетей
• Используйте практические примеры кода, не овладевая чрезмерно теорией машинного обучения или деталями алгоритмов

Отдельная 16 Глава книги посвящена освещению темы Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning — RL), которая на сегодняшний день является одной из наиболее захватывающих областей машинного обучения!

«Эта книга — замечательное введение в теорию и практику решения задач с помощью нейронных сетей. Она охватывает ключевые моменты, необходимые для построения эффективных приложений, а также обеспечивает достаточную основу для понимания результатов новых исследований по мере их появления. Я рекомендую эту книгу всем, кто заинтересован в освоении практического машинного обучения»Пит Уорден, технический руководитель направления TensorFlow в Google

Оригинал книги: «Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques for Building Intelligent Systems», Aurelien Geron, 566 pages, ISBN 9781491962299, March 2017

заказать-купить книгу Орельена Жерона «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем» в интернет-магазине «Библио-Глобус» (книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)
(заказать-купить книгу «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

заказать-купить книгу Орельена Жерона «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем» в интернет-магазине КОМБУК (самая низкая цена в России!) (книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)
(заказать-купить книгу «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow» в интернет-магазине ComBook.ru)

заказать-купить книгу Орельена Жерона «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)
(заказать-купить книгу «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

заказать-купить книгу Орельена Жерона «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем» в интернет-магазине DiaMail (Украина) (книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога


Будет издана книга «Наука о данных: учебный курс», Стивен С. Скиена, бумага офсетная-белая, твердый переплет, полноцветное издание, ~500 стр., ISBN , «ДИАЛЕКТИКА», 2019

Этот увлекательный и ясный учебник содержит необходимое введение в быстро развивающуюся междисциплинарную область - наука о данных (Data Science)

В книге «Наука о данных: учебный курс» основное внимание уделяется принципам, позволяющим стать хорошим специалистом по анализу данных и овладеть ключевыми навыками, необходимыми для создания систем сбора, анализа и интерпретации данных

Книга «Наука о данных: учебный курс» является источником действительно важных практических идей и даёт интуитивное понимание того, как использовать эти иде

В книге «Наука о данных: учебный курс» не отдается предпочтения какому-либо конкретному языку программирования или набору инструментов для анализа данных. Вместо этого основное внимание уделяется обсуждению важных принципов разработки на высоком уровне абстракции

Легко читаемый текст книги «Наука о данных: учебный курс» идеально подходит для студентов и аспирантов, которые изучают курс «Введение в анализ данных». Он показывает, какое место эта дисциплина (наука о данных) занимает на пересечении математической статистики, компьютерных наук (информатики) и машинного обучения (Machine Learning), имея свои особенности

Специалисты, работающие в этих и смежных областях найдут книгу «Наука о данных: учебный курс» идеально подходящей для самостоятельного изучения

Дополнительные инструменты обучения:

* «War Stories» — перспективы использования науки о данных в реальном мире
* «Homework Problems» — широкий спектр упражнений и проектов для самостоятельного изучения
* Полный набор лекционных слайдов и видеолекций на сайте www.data-manual.com
* «Take-Home Lessons» — уроки, подчеркивающие основные концепции каждой главы
* «Kaggle Challenges» — онлайн-платформа Kaggle
* «False Starts» — описание тонких причин, по которым некоторые методы терпят неудачу
* Примеры из телевизионного шоу «The Quant Shop» (www.quant-shop.com)

Оригинал книги: «The Data Science Design Manual», Steven S. Skiena, 446 pages, ISBN 9783319554433, July 2017

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога


Будет издана книга «Python и машинное обучение», Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили, 2-е издание, бумага офсетная-белая, твердый переплет, полноцветное издание, ~700 стр., ISBN , «ДИАЛЕКТИКА», 2019

Машинное обучение (Machine Learning) поглощает мир программного обеспечения, и теперь глубокое обучение (Deep Learning) расширяет машинное обучение

С помощью 2-го издания бестселлера Себастьяна Рашки - книгой «Python и машинное обучение», Вы освоите и сможете использовать передовые технологии машинного обучения, нейронных сетей и глубокого обучения

Будучи основательно обновленной с учетом самых последних версий библиотек для Python с открытым исходным кодом - scikit-learn, TensorFlow и др., эта книга предлагает современные практические знания, приемы и методы, которые необходимы для создания и содействия машинному обучению, глубокому обучению и современному анализу больших данных

В результате комплексного расширения и совершенствования книга теперь охватывает популярную библиотеку глубокого обучения TensorFlow. Код для scikit-learn также был полностью обновлен, чтобы включать последние улучшения и дополнения к этой универсальной библиотеке машинного обучения

Обладающие уникальной проницательностью и знанием дела авторы - Себастьяна Рашки и Вахид Мирджалили, ознакомят Вас с алгоритмами машинного обучения и глубокого обучения с нуля и покажут, как применять их к сложным задачам в отрасли, используя реалистичные и очень интересные примеры. К концу чтения книги «Python и машинное обучение» Вы будете готовы встретиться с новыми перспективами анализа данных в сегодняшнем мире

Если вы читали 1 издание книги, то Вам доставит удовольствие найти новый баланс классических идей и современных знаний о машинном обучении. Каждая глава книги «Python и машинное обучение» была серьезно обновлена, и появились новые главы по ключевым технологиям. У вас будет возможность изучить и поработать с TensorFlow более вдумчиво, нежели ранее, а также получить важнейший охват библиотеки для нейронных сетей Keras наряду с самыми свежими обновлениями библиотеки scikit-learn

Чему вы научитесь?

Освоите основные фреймворки в науке о данных, машинном обучении и глубоком обучении
Задействуете в машинном обучении мощь последних библиотек Python с открытым кодом
Овладеете приемами машинного обучения, используя сложные реальные данные
Научитесь строить реализации глубоких нейронных сетей с применением библиотеки TensorFlow
Зададите новые вопросы своим данным через модели машинного обучения и нейронные сети
Изучите механику алгоритмов классификации для построения лучшего инструмента для работы
Научитесь прогнозировать непрерывные целевые результаты, используя регрессионный анализ
Научитесь раскрывать скрытые паттерны и структуры в данных с помощью кластеризации
Углубитесь в текстовые данные и данные социальных сетей с применением смыслового анализа

С книгой «Python и машинное обучение» Вы откроете для себя современные приемы машинного и глубокого обучения с помощью Python, используя самые последние версии библиотек с открытым исходным кодом - scikit-learn, TensorFlow и др.

Оригинал книги: «Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow», Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili, 622 pages, ISBN 9781787125933, September 20, 2017

заказать-купить книгу Себастьяна Рашка и Вахида Мирджалили «Python и машинное обучение» (2-е издание) в интернет-магазине DiaMail (Украина) (книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу по «Python и машинное обучение» (2 издание) в интернет-магазине diamail.com.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
___________________________________________________
РЕКОМЕНДУЮ ОБРАТИТЬ ВНИМАНИЕ на КНИГИ
___________________________________________________



книга Хэдли Уикема и Гарретт Гроулмунда «Язык R в задачах науки о данных: импорт, подготовка, обработка, визуализация и моделирование данных»
Язык R в задачах
 науки о данных


 
Хэдли Уикем
Гарретт Гроулмунд


полноцветное
издание
В продаже книга «Язык R в задачах науки о данных: импорт, подготовка, обработка, визуализация и моделирование данных», Хэдли Уикем, Гарретт Гроулмунд, полноцветное издание, твердый переплет, 592 стр., ISBN 978-5-9909446-8-8, «ДИАЛЕКТИКА», 2018 - заказать-купить книгу «Язык R в задачах науки о данных» в интернет-магазине ComBook.ru

Книга «Язык R в задачах науки о данных: импорт, подготовка, обработка, визуализация и моделирование данных» задумана как введение в вычислительную среду R, среду разработки RStudio и библиотеку tidyverse — коллекцию пакетов, совместное использование которых обеспечивает быстроту и легкость анализа данных и делает этот вид деятельности чрезвычайно увлекательным занятием

Книга «Язык R в задачах науки о данных» ориентирована на читателей, не имеющих предварительного опыта программирования, и предназначена для того, чтобы помочь им в как можно более короткие сроки подготовиться к самостоятельному анализу данных

Основные темы книги «Язык R в задачах науки о данных»:

* предварительная обработка данных — преобразование наборов данных к виду, удобному для анализа;
* программирование — освоение мощных инструментов R, упрощающих анализ данных и делающих его более понятным;
* разведочный анализ — исследование данных, выдвижение и быстрая проверка гипотез;
* моделирование — предоставление сжатых сводных данных, отражающих истинные "сигналы", посылаемые набором данных;
* обмен информацией — изучение языка R Markdown, обеспечивающего интеграцию описательного текста, кода и результатов анализа

Оригинал книги: «R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data», Hadley Wickham, Garrett Grolemund, 522 pages, ISBN 9781491910399, January 2017

заказать-купить книгу Хэдли Уикем и Гарретт Гроулмундо «Язык R в задачах науки о данных: импорт, подготовка, обработка, визуализация и моделирование данных» в интернет-магазине «Библио-Глобус» (книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)
(заказать-купить книгу «Язык R в задачах науки о данных» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

заказать-купить книгу Хэдли Уикем и Гарретт Гроулмундо «Язык R в задачах науки о данных: импорт, подготовка, обработка, визуализация и моделирование данных» в интернет-магазине КОМБУК (самая низкая цена в России!) (книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)
(заказать-купить книгу «Язык R в задачах науки о данных» в интернет-магазине ComBook.ru)

заказать-купить книгу Хэдли Уикем и Гарретт Гроулмундо «Язык R в задачах науки о данных: импорт, подготовка, обработка, визуализация и моделирование данных» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)
(заказать-купить книгу по «Язык R в задачах науки о данных» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

заказать-купить книгу Хэдли Уикем и Гарретт Гроулмундо «Язык R в задачах науки о данных: импорт, подготовка, обработка, визуализация и моделирование данных» в интернет-магазине DiaMail (Украина) (книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу по «Язык R в задачах науки о данных» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
___________________________________________________
книга Андреаса Мюллера и Сары Гвидо «Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными»
Введение в
машинное обучение
с помощью Python


Андреас Мюллер
Сара Гвидо

полноцветное 
издание
В продаже книга «Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными», Андреас Мюллер, Сара Гвидо, перевод Артёма Груздева, формат 70х100/16, мягкий переплёт, бумага мелованная 115 г матовая, полноцветное издание, 480 стр., ISBN 978-5-9908910-8-1, «ДИАЛЕКТИКА», 2017 - заказать-купить книгу «Введение в машинное обучение с помощью Python» в интернет-магазине ComBook.ru

Машинное обучение стало неотъемлемой частью различных коммерческих и исследовательских проектов, начиная от постановки медицинского диагноза c последующим лечением и заканчивая поиском друзей в социальных сетях. Многие полагают, что машинное обучение могут использовать только крупные компании, обладающие мощными командами аналитиков

В книге «Введение в машинное обучение с помощью Python» описывается как можно самостоятельно и c удивительной легкостью построить модели машинного обучения (Machine Learning, ML). Прочитав эту книгу, вы сможете построить свою собственную систему машинного обучения, которая позволит выяснить настроения пользователей Твиттера или получить прогнозы по поводу глобального потепления

Машинное обучение заключается в извлечении знаний из данных. Это научная область, находящаяся на пересечении статистики, искусственного интеллекта и компьютерных наук и также известная как прогнозная аналитика или статистическое обучение. В последние годы применение методов машинного обучения в повседневной жизни стало обыденным явлением

Книга «Введение в машинное обучение с помощью Python» является вводной и не требует предварительных знаний в области машинного обучения или искусственного интеллекта

Область применения машинного обучения безгранична и, учитывая все многообразие данных, имеющихся на сегодняшний день, ограничивается лишь вашим воображением

Оригинал книги: «Introduction to Machine Learning with Python A Guide for Data Scientists», Andreas C. Müller, Sarah Guido, 394 pages, ISBN 9781491939109, October 2016

ЗДЕСЬ - читайте ОБ АВТОРАХ книги - Андреасе Мюллере и Саре Гвидо
ЗДЕСЬ - читайте ПРЕДИСЛОВИЕ к книге
ЗДЕСЬ - читайте полное СОДЕРЖАНИЕ книги Андреаса Мюллера и Сары Гвидо
ЗДЕСЬ - читайте Главу 6 «Объединение алгоритмов в цепочки и конвейеры» из книги Андреаса Мюллера и Сары Гвидо «Введение в машинное обучение с помощью Python»
ЗДЕСЬ - загрузите ЛИСТИНГИ из книги Андреаса Мюллера и Сары Гвидо «Введение в машинное обучение с помощью Python»

заказать-купить книгу Андреаса Мюллера и Сары Гвидо «Введение в машинное обучение с помощью Python» в интернет-магазине «Библио-Глобус» (книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)
(заказать-купить книгу «Введение в машинное обучение с помощью Python» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

заказать-купить книгу Андреаса Мюллера и Сары Гвидо «Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными» в интернет-магазине КОМБУК (самая низкая цена в России!) (книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)
(заказать-купить книгу «Введение в машинное обучение с помощью Python» в интернет-магазине ComBook.ru)

заказать-купить книгу Андреаса Мюллера и Сары Гвидо «Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)
(заказать-купить книгу «Введение в машинное обучение с помощью Python» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

заказать-купить книгу Андреаса Мюллера и Сары Гвидо «Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными» в интернет-магазине DiaMail (Украина) (книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу по «Введение в машинное обучение с помощью Python» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
___________________________________________________
книга Тарика Рашида «Создаем нейронную сеть»
Создаем
нейронную сеть


Тарик Рашид

полноцветное 
издание
В продаже книга «Создаем нейронную сеть», Тарик Рашид, полноцветное издание, мягкий переплет, 272 стр., ISBN 978-5-9909445-7-2, «ДИАЛЕКТИКА», 2017 - заказать-купить книгу «Создаем нейронную сеть» в интернет-магазине Ozon.ru

Книга «Создаем нейронную сеть» представляет собой введение в теорию и практику создания нейронных сетей. Тарик Рашид, автор этой книги, простым и понятным языком объясняет теоретические аспекты, знание которых необходимо для понимания принципов функционирования нейронных сетей и написания соответствующих программных инструкций

Изложение материала сопровождается подробным описанием процедуры поэтапного создания полностью функционального кода, который реализует нейронную сеть на языке языке программирования Python и способен выполняться даже на таком миниатюрном компьютере, как Raspberry Pi Zero

Основные темы книги «Создаем нейронную сеть»:

— нейронные сети и системы искусственного интеллекта;
— структура нейронных сетей;
— сглаживание сигналов, распространяющихся по нейронной сети, с помощью функции активации;
— тренировка и тестирование нейронных сетей;
— интерактивная оболочка для языка программирования Python - IPython;
— использование нейронных сетей в качестве классификаторов объектов;
— распознавание образов с помощью нейронных сетей

Книга «Создаем нейронную сеть» предназначена для тех, кто хочет узнать, что такое нейронные сети, где они применяются и как самому создать такую сеть, не имея опыта работы в данной области

Оригинал книги: «Make Your Own Neural Network», Tariq Rashid, 222 pages, ISBN 9781530826605, March 2016

ЗДЕСЬ - читайте ПРЕДИСЛОВИЕ из книги Тарика Рашида «Создаем нейронную сеть»
ЗДЕСЬ - читайте ВВЕДЕНИЕ из книги Тарика Рашида «Создаем нейронную сеть»
ЗДЕСЬ - читайте полное СОДЕРЖАНИЕ книги Тарика Рашида «Создаем нейронную сеть»
ЗДЕСЬ - читайте 3 Главу «Несколько интересных проектов» из книги Тарика Рашида «Создаем нейронную сеть»

заказать-купить книгу Тарика Рашида «Создаем нейронную сеть» в интернет-магазине «Библио-Глобус» (книгу можно заказать-купить в Библио-Глобус)
(заказать-купить книгу «Создаем нейронную сеть» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

заказать-купить книгу Тарика Рашида «Создаем нейронную сеть» в интернет-магазине КОМБУК (самая низкая цена в России!) (книгу можно заказать-купить в КОМБУКе - самая низкая цена в России)
(заказать-купить книгу «Создаем нейронную сеть» в интернет-магазине ComBook.ru)

заказать-купить книгу Тарика Рашида «Создаем нейронную сеть» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru(книгу можно заказать-купить в Ozon.ru)
(заказать-купить книгу по «Создаем нейронную сеть» в онлайн-мегамаркете Ozon.ru)

заказать-купить книгу Тарика Рашида «Создаем нейронную сеть» в интернет-магазине DiaMail (Украина) (книгу можно заказать-купить в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу «Создаем нейронную сеть» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
___________________________________________________
книга Стюарта Рассела и Питера Норвига «Искусственный интеллект: современный подход» (2-е издание)
Искусственный
интеллект:
современный подход


Стюарт Рассел
Питер Норвиг
2-е издание
В продаже книга «Искусственный интеллект: современный подход», Стюарт Рассел и Питер Норвиг, 2-е издание, бумага офсетная-белая, твердый переплет, 1408 стр., ISBN 978-5-8459-1968-7, «ВИЛЬЯМС», 2015 - заказать-купить книгу «Искусственный интеллект: современный подход» в интернет-магазине ComBook.ru

Искусственный интеллект - вопрос, которому посвящена книга Стюарта Рассела и Питера Норвига «Искусственный интеллект: современный подход» (AIMA-2). Стержневой темой книги является идея интеллектуального агента (intelligent agent)

На страницах этого издания излагаются основы математической логики, теории вероятностей, теории непрерывных функций; раскрывается суть таких понятий, как «восприятие», «рассуждение», «обучение» и «действие». Стюарт Рассел и Питер Норвиг определяют искусственный интеллект как науку об агентах, получающих из своей среды результаты актов восприятия и выполняющих соответствующие действия

Авторы книги «Искусственный интеллект: современный подход» рассматривают разнообразные способы представления функций, реализуемых агентами, среди которых продукционные системы, реактивные агенты, условные планировщики в реальном масштабе времени, нейронные сети и системы, действующие на основе теории решений. Помимо сугубо теоретической части, в книге представлено множество примеров алгоритмов, версии которых, реализованные на различных языках программирования

Книга «Искусственный интеллект: современный подход» написана понятным и доступным языком и является прекрасным пособием для студентов университетов, учащихся специализированных курсов, аспирантов, программистов, изучающих искусственный интеллект. Кроме того, книга будет весьма полезна для разработчиков интеллектуального ПО и профессионалов, желающих расширить рамки избранной ими специальности

Оригинал книги: «Artificial Intelligence: A Modern Approach» (AIMA-2), Stuart Russel, Peter Norvig, 2 edition

ЗДЕСЬ - читайте ОБ АВТОРАХ книги «AIMA-2»
ЗДЕСЬ - читайте ПРЕДИСЛОВИЕ книги «AIMA-2»
ЗДЕСЬ - читайте СОДЕРЖАНИЕ книги «AIMA-2»
ЗДЕСЬ - читайте 9 главу «Логический вывод в логике первого порядка» из книги «Искусственный интеллект: современный подход»

заказать-купить книгу Стюарта Рассела и Питера Норвига «Искусственный интеллект: современный подход» (2-е издание) в интернет-магазине «Библио-Глобус» (книгу можно заказать в Библио-Глобус)
(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект» в интернет-магазине biblio-globus.ru)

заказать-купить книгу Стюарта Рассела и Питера Норвига «Искусственный интеллект: современный подход» (2-е издание) в интернет-магазине КОМБУК (самая низкая цена в России!) (книгу можно заказать в КОМБУКе - самая низкая цена в России!)
(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект: современный подход» в интернет-магазине ComBook.ru)

заказать-купить книгу Стюарта Рассела и Питера Норвига «Искусственный интеллект: современный подход» (2-е издание) в интернет-магазине ОЗОН(книгу можно заказать в ОЗОНе)
(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект: современный подход» в интернет-магазине ozon.ru)

заказать-купить книгу Стюарта Рассела и Питера Норвига «Искусственный интеллект: современный подход» (2-е издание) в интернет-магазине DiaMail (Украина) (книгу можно заказать в DiaMail Украина)
(заказать-купить книгу «Искусственный интеллект: современный подход» в интернет-магазине diamail.com.ua)

Читайте отдельное сообщение в моем блоге о книге «Искусственный интеллект: современный подход» (2-е издание)
___________________________________________________
Будет издана книга «Компьютерные науки. Базовый курс», Гленн Брукшир, Деннис Брилов, 13 издание, (под общ.редакцией Виктора Штонда), полноцветное издание, твердый переплет, ~800 стр., ISBN , «ДИАЛЕКТИКА», 2019

Книга «Компьютерные науки. Базовый курс» написана для студентов, выбравших компьютерные науки своей профессией, а также для студентов, специализирующихся в любых других дисциплинах. Широкий охват материала вместе с четким изложением делает его доступным для студентов с любым базовым уровнем, обеспечивая практическое и реалистичное понимание предмета

Назначение этой книги — предоставить студентам всестороннее представление о предмете компьютерных наук, охватывающее все его аспекты, от сугубо практических до полностью абстрактных. Такой всесторонний подход к изучению базовых понятий открывает перед студентам, изучающими компьютерные науки, всю необъятную широту того предмета, в котором они решили специализироваться, а студентам любых других дисциплин позволяет получить общее представление о тех возможностях, которые доступны в том современном технократическом обществе, в котором они живут

Оригинал книги: «Computer Science: An Overview», Glenn Brookshear, Dennis Brylow, 13th Edition, 736 pages, ISBN 9780134875460, March 2018

Книга обсуждается в отдельном сообщении моего блога
_______________________________________________
СЛЕДИТЕ ЗА ИЗМЕНЕНИЯМИ В ЭТОМ СООБЩЕНИИ -
последнее обновление - 20 сентября 2018 года
_______________________________________________
на фото Виктор Штонда (Viktor Shtonda) издатель
Виктор Штонда, издатель
Viktor Shtonda, publisher
ВОПРОС - какие еще книги этой тематики Вы можете предложить для оперативного издания на русском языке ?


P.S. Только Ваша активная позиция в столь непростое время будет способствовать появлению новых и нужных Вам книг. А также, способствовать повышению качества книг, издаваемых издательской группой «ДИАЛЕКТИКА-ВИЛЬЯМС»

______________________________________________
Ваши комментарии перед публикацией я просматриваю. Поэтому, я оставляю за собой право публиковать или нет комментарии с подписью Анонимный

25 комментариев:

  1. Анонимный14 ноября, 2017

    Отличная новость!

    ОтветитьУдалить
  2. Анонимный14 ноября, 2017

    Даешь качественное самообразование!

    https://www.amazon.com/Introduction-Probability-2nd-Dimitri-Bertsekas/dp/188652923X/ref=sr_1_cc_1?s=aps&ie=UTF8&qid=1510693293&sr=1-1-catcorr&keywords=bertsekas

    https://www.amazon.com/Dynamic-Programming-Optimal-Control-Vol/dp/1886529434/ref=pd_cp_14_1?_encoding=UTF8&psc=1&refRID=5HXYEKR1QRECQD6JBCVD

    https://www.amazon.com/Dynamic-Programming-Optimal-Control-Vol/dp/1886529086/ref=sr_1_cc_2?s=aps&ie=UTF8&qid=1510693293&sr=1-2-catcorr&keywords=bertsekas

    https://www.amazon.com/Neuro-Dynamic-Programming-Optimization-Neural-Computation/dp/1886529108/ref=pd_sim_14_1?_encoding=UTF8&psc=1&refRID=5HXYEKR1QRECQD6JBCVD

    ОтветитьУдалить
    Ответы
    1. Анонимный16 ноября, 2017

      Добрый вечер. Недавно прошла конференция O’Reilly Strata Artificial Intelligence:

      https://habrahabr.ru/company/lanit/blog/339874/

      Хотелось бы отметить некоторые моменты из этого материала. Позволю себе несколько выдежржек:
      1."Обучение с учителем – стандартный подход сегодня, однако он все чаще критикуется. Несколько раз звучала интересная мысль о том, что будущее машинного обучения за обучением без учителя, или по крайней мере роль учителя будет уменьшаться."
      2."Поэтому одно из направлений развития ИИ, которым сейчас активно занимается сообщество, – продвижение подхода One-shot Learning – вида обучения, при котором алгоритм способен делать обобщения, анализируя очень небольшое количество обучающих кейсов (в идеале один). В перспективе машины при принятии решения должны будут моделировать возможные ситуации, а не просто повторять решение на основе опыта. Способность обобщать – неотъемлемая черта любого интеллекта."
      3."Далее был интересный блок про обучение с подкреплением (reinforcment learning). С появлением глубокого обучения данный подход получил всплекс интереса. Новые алгоритмы также пытаются задействовать механизм памяти."
      Представленные выше книги, профессора Bertsekas - известного специалиста в области reinforcment learning, как раз и посвящены этим современным направлениям машинного обучения и AI в целом.
      К этим книгам, хотелось бы добавить 2-е книги по Deep Reinforcement Learning:
      https://www.amazon.com/Reinforcement-Learning-Complete-Self-Assessment-Guide/dp/1976283221/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1510846781&sr=1-1&keywords=Deep+Reinforcement+Learning
      и
      https://www.amazon.com/Practical-Reinforcement-Learning-self-evolving-intelligent/dp/1787128725/ref=pd_sbs_14_4?_encoding=UTF8&psc=1&refRID=83YBQ4W7P2E5BSS97SD6

      Удалить
    2. Интересный материал на ХАБРе, благодарю - изучаю.... ну и благодарю, что обратили на еще 2 книги - изучаю )))

      Удалить
    3. Анонимный17 ноября, 2017

      Добрый день. В статье о конференции O’Reilly Strata Artificial Intelligence есть раздел "Покер и теория игр". По сути игры (теория игр), уже стала базовой платформой для исследований по AI. Может быть издательство решится и опубликует уникальный сборник по теории комбинаторных игр?

      https://www.amazon.com/Winning-Ways-Your-Mathematical-Plays/dp/1568811306/ref=sr_1_fkmr0_1?s=books&ie=UTF8&qid=1510927167&sr=1-1-fkmr0&keywords=Berlekamp+E.R.%2C+Conway+J.H.%2C+Guy+R.K.+Winning+Ways

      https://www.amazon.com/Winning-Ways-Your-Mathematical-Plays/dp/156881142X/ref=sr_1_fkmr0_4?s=books&ie=UTF8&qid=1510927167&sr=1-4-fkmr0&keywords=Berlekamp+E.R.%2C+Conway+J.H.%2C+Guy+R.K.+Winning+Ways

      https://www.amazon.com/Winning-Ways-Your-Mathematical-Plays/dp/1568811438/ref=sr_1_fkmr0_3?s=books&ie=UTF8&qid=1510927167&sr=1-3-fkmr0&keywords=Berlekamp+E.R.%2C+Conway+J.H.%2C+Guy+R.K.+Winning+Ways

      https://www.amazon.com/Winning-Ways-Your-Mathematical-Plays/dp/1568811446/ref=sr_1_fkmr0_2?s=books&ie=UTF8&qid=1510927167&sr=1-2-fkmr0&keywords=Berlekamp+E.R.%2C+Conway+J.H.%2C+Guy+R.K.+Winning+Ways

      Он будет интересен не только математикам, специалистам по AI, но разработчикам компьютерных игр, да и всем любителям математики.

      Удалить
    4. Анонимный18 ноября, 2017

      > https://www.amazon.com/Introduction-Probability-2nd-Dimitri-Bertsekas/dp/188652923X/ref=sr_1_cc_1?s=aps&ie=UTF8&qid=1510693293&sr=1-1-catcorr&keywords=bertsekas
      Сейчас бы в 2017-м году агитировать за издание еще одного учебника по ТВ, коих на русском языке вагон и маленькая тележка, написанных математиками (Ширяев, Боровков, Феллер etc.), физиками, инженерами и кем угодно. Абсолютно бессмысленная затея.

      Книжек о динамическом программировании на русском тоже хватает, как свежих, так и не очень. Остальное можно уже в статьях почитать.

      > Он будет интересен не только математикам, специалистам по AI, но разработчикам компьютерных игр, да и всем любителям математики.
      Странно, я математик и мне абсолютно эта тематика неинтересна. Не стоит свои "хотелки" экстраполировать на всех.

      Ни одна их этих книг НЕ СТОИТ того, чтобы ее переводить! Человек высказывает свои личные "хотелки" по переводу книг, но это только его "хотелки", коммьюнити в целом эти книги "до лампочки".

      Удалить
    5. Анонимный19 ноября, 2017

      А, что такая, не прикрытая неприязнь сквозит в вашем комментарии, математик? Если, ты математик и тебе эти темы не интересны, то было бы разумно предлагать к переводу книги, которые тебя, математика, интересуют. И это было бы правильно, реализуй свои личные "хотелки", может они и другим интересны, а не брюзжи слюной. Математику, такое поведение, не к лицу.
      Теперь, по существу. Роль теории вероятностей и теории игр в науке, особенно в AI, сейчас, играет повышенную роль и она только возрастает. В последние годы появились новые направления в AI, например, вероятностное программирование. Отдельно, о динамическом программирование. Известно, что оно лежит в основе такого направления AI, как обучение с подкреплением. По этому книги, предложенные выше, и по ТВ, и по динамическому программированию, написанные известным специалистом в области AI будут многим и интересны, и полезны. Ведь область машинного обучения и AI в целом, сейчас на подъеме. Ну, и последнее, динамическое программирование начинает играть все более важную роль и в теории алгоритмов. Недавно, в издательстве "Питер" вышла книга: "Клейнберг Д., Тардос Е. Алгоритмы: разработка и применение. Классика Computers Science, 2018". Небольшая выдержка из этой книги: "... мы обратимся к более мощному и нетривиальному методу разработки алгоритмов — динамическому программированию."
      Вот, такие, личные "хотелки" у нас получаются, математик.

      Удалить
    6. Анонимный20 ноября, 2017

      > А, что такая, не прикрытая неприязнь сквозит в вашем комментарии, математик?
      Никакой неприязни, чистые факты.

      > Если, ты математик и тебе эти темы не интересны, то было бы разумно предлагать к переводу книги, которые тебя, математика, интересуют.
      Во-первых, не "ты", а "Вы". Во-вторых, для издательства главное это прибыль, если книгу(-и) не будут покупать, то смысла ее издавать нет! Под перевод научной литературы обычно получают гранты (см., например, РФФИ) и уже с полученным финансированием начинают перевод книги (чаще всего книгу переводят те, кто грант на нее получал).

      > И это было бы правильно, реализуй свои личные "хотелки", может они и другим интересны, а не брюзжи слюной.
      Научную литературу, после получения гранта на перевод, переводят долго, обычно срок от получения гранта до выхода книги из печати 5-10 лет.
      Пруф: http://www.rfbr.ru/rffi/ru/project_search/o_284493 — грант получен в 2006-м году, книга издана в 2016-м году. Через 10 лет.
      Проще английский язык выучить, чем ждать по 5-10 лет. :)

      > Роль теории вероятностей и теории игр в науке, особенно в AI, сейчас, играет повышенную роль и она только возрастает. В последние годы появились новые направления в AI, например, вероятностное программирование.
      Я понимаю, что читать сложное занятие, поэтому повторю еще раз вопрос: "Почему нужно переводить именно эту книгу по ТВ? В чем ее преимущество по сравнению с учебниками Феллера, Ширяева, Боровкова, Гихмана-Скорохода-Ядренко и еще сотни других, что есть на русском языке?". Типичная книга по ТВ, ничего оригинального по содержанию не заметил.
      А вот книга Хейсти-Тибширани-Фридмана поистине знаковая и перевод на русский язык можно только поприветствовать!


      Я позволю себе еще раз повториться:
      > Книжек о динамическом программировании на русском тоже хватает, как свежих, так и не очень. Остальное можно уже в статьях почитать.

      Хотите именно эти книги? Без проблем — получите финансовую поддержку от какой-нибудь компании, ВУЗа, НИИ, РФФИ etc. и займитесь ее переводом.
      А если так не хотите, то учите английский, так будет гораздо быстрее и проще. :)

      Удалить
    7. Анонимный20 ноября, 2017

      Нет никакого желания продолжать этот балаган. Причем здесь гранты и т. д. и т. п. Книги, вынесенные на рассмотрение, написаны известным специалистом в области машинного обучения и AI. Приведена аргументация(конференция O’Reilly Strata Artificial Intelligence), почему именно такие книги сейчас интересны для тех кто занимается или собирается заниматься AI. Что вызвало такую агрессию? Ведь она на грани хамства, которое представляется, как "голые факты". Основной аргумент, что книг по ТВ и динамическому программированию предостаточно. К сожалению, в мире, где создается современная наука, так не считают. Поэтому до сих пор издают такие книги. Видимо там не хватает учебников Феллера, Ширяева, Боровкова, Гихмана-Скорохода-Ядренко. Им можно только посочувствовать. И бизнесмены они никудышные, до сих пор издают такую никчемную литературу себе в убыток. А читать книги на английском или русском языке я решу уж как-нибудь сам, как и называть тебя на "ты" или на "Вы".

      Удалить
  3. Анонимный20 ноября, 2017

    > Нет никакого желания продолжать этот балаган.
    Это не балаган, а клоунада, причем исключительно с Вашей стороны. Видимо, адекватных аргументов я так и не дождусь.

    > Причем здесь гранты и т. д. и т. п.
    Я Вам объяснил, как научную литературу издают, чтобы не было каких-то иллюзий. Вы хотите от издательства "Вильямс", чтобы они издали 10 (ДЕСЯТЬ!!!) книжек, которые лично Вы хотите увидеть на русском языке. Так вот, я Вас расстрою, это так не работает. Издательство не будет работать себе в убыток, исключительно из-за того, что Вы там что-то "хотите"! Если на книги не будут получены гранты, то издательство может рассчитывать только на высокие продажи книг, если их не будет, то книга будет убыточной. Я крайне сомневаюсь, что четырехтомник по "комбинаторной теории игр" будет раскупаться как горячие пирожки — это нишевая литература.

    > Книги, вынесенные на рассмотрение, написаны известным специалистом в области машинного обучения и AI. Приведена аргументация(конференция O’Reilly Strata Artificial Intelligence), почему именно такие книги сейчас интересны для тех кто занимается или собирается заниматься AI.
    А какие-нибудь еще аргументы кроме "написаны известным специалистом" или "конференция O'Reilly" будут? Потому что ни разу не "весомые аргументы".

    > Что вызвало такую агрессию? Ведь она на грани хамства, которое представляется, как "голые факты".
    Это замечательно! Пожалуй, возьму на вооружение. Впредь, когда коллеги по работе или другие научные сотрудники будут высказывать конструктивную критику в мой адрес — я буду орать про "агрессию" и "хамство" с их стороны. :)

    > Основной аргумент, что книг по ТВ и динамическому программированию предостаточно.
    Да, на русском языке книжек по ТВ и ДП достаточно.

    > К сожалению, в мире, где создается современная наука, так не считают.
    Сейчас мне научному сотрудники про "современную науку" расскажут.

    > Поэтому до сих пор издают такие книги. Видимо там не хватает учебников Феллера, Ширяева, Боровкова, Гихмана-Скорохода-Ядренко. Им можно только посочувствовать.
    Приведу цитату из предисловия Джана-Карло Роты к замечательной книге "Перечислительная комбинаторика" Ричарда Стенли:
    "Большинство учебников, написанных в наше время, имеют короткую жизнь. Опубликованные для удовлетворения запросов приносящего прибыль, но изменчивого рынка, составленные с помощью оглавления какого-нибудь давно не выходившего классического издания, украшенные цветными таблицами, наполненные малосодержательными сводками результатов, снабженные упражнениями сомнительной практической применимости, они ежегодно украшают полки университетских книжных магазинов в сентябре. Неразошедшиеся в начале учебного года, они будут уничтожены к Рождеству, не найдя спроса даже на распродаже. Эта история повторяется каждый год с появляющимися на тех же полках учебниками новых авторов (или с новыми изданиями книг прежних авторов), настолько похожими на предыдущие, насколько это возможно без нарушения авторских прав.
    Изредка появляется учебник, который заслуживает того, чтобы именоваться лишь по имени автора; это неизменно свидетельствует о его долговечности: Вебер, Бертини, ван дер Варден, Феллер, Данфорд и Шварц, Альфорс, Стенли."

    Возьмем упомянутый Вами начальный учебник Берцекаса по ТВ. Видимо про пространства элементарных исходов я не смогу прочитать нигде, кроме как в этой книге, или про дискретные/непрерывные распределения, или про предельные теоремы, или про цепи Маркова, или про байесовский вывод etc. Я Вас разочарую, весь этот материал можно прочесть и в Гихмане-Скороходе-Ядренко, и в Феллере, и в Ширяеве, и в Заксе, и в куче других книжек, что есть на русском языке.

    Я не против издания книжек на русском языке, но эти книги должны быть СТОЯЩИМИ.

    ОтветитьУдалить
    Ответы
    1. Анонимный20 ноября, 2017

      Спасибо, за столь аргументированный и развернутый ответ. Вы достаточно ловко увели от темы AI, в контексте которой были предложены эти, уже "несчастные" книги, к банальному обсуждению учебников по ТВ и ДП. Меня постоянно мучает вопрос: "Ваши научные интересы как-то связаны с машинным обучением и AI?" Судя по переписке, ответ будет нет, т. к. Вами не разу эти темы не были упомянуты. Мне не интересно осуждать с Вами общие вопросы о необходимости учебников по ТВ и ДП. Хотя, одну ремарку вставлю. В 2010 году в издательстве МЦНМО был переведен и издан т. н. "Математический треножник" Кембриджкого университета: "М. Я. Кельберг, Ю. М. Сухов Вероятность и статистика в примерах и задачах". Издание вышло в 3-х томах. Особенно популярным стал т. 2: "Марковские цепи как отправная точка теории случайных процессов и их приложений". Все эти 3-и тома, конечно представлют, замечательный учебник по ТВ, где представлена как теория, так и множество подробно разобранных примеров. Если бы издательство МЦНМО руководствовалось Вашими мантрами о достаточности книг по ТВ, то русский читатель никогда бы не получил русский перевод этого современного, охватывающего многие темы учебника.
      Но, вернемся к нашей теме. Вот читаю Ваши строки: "Возьмем упомянутый Вами начальный учебник Берцекаса по ТВ. Видимо про пространства элементарных исходов я не смогу прочитать нигде, кроме как в этой книге, или про дискретные/непрерывные распределения, или про предельные теоремы, или про цепи Маркова, или про байесовский вывод etc. Я Вас разочарую, весь этот материал можно прочесть и в Гихмане-Скороходе-Ядренко, и в Феллере, и в Ширяеве, и в Заксе, и в куче других книжек, что есть на русском языке." Читаю и думаю, как было бы хорошо для специалитса по машинному обучению/AI, чтобы все эти темы были изложены в одной книге, а сама книга была бы написана известным специалистом по AI. Поставь такого инженера перед выбором Ширяев, Боровков, Гихман-Скороход-Ядренко или учебник Берцекаса, можно с большой долей вероятности утверждать, что свой выбор он сделал бы в пользу Берцекаса. Вот здесь Вам и ответ, почему до сих пор издают такую литературу. И потом, к рассмотрению, были предложены 4-и книги этого автора, но это не означает, что я требую от издательства "Вильямс", чтобы оно издало все 4. Зачем же так буквально это понимать?
      Читаем далее: "Я крайне сомневаюсь, что четырехтомник по "комбинаторной теории игр" будет раскупаться как горячие пирожки — это нишевая литература." Хотелось бы обсудить размер этой ниши. Если это разработка компьютерных игр, то это ниша довольно большая. Скажите, что у программистов нет такого уровня математической подготовки, чтобы читать книги Conway J.H. Ошибаетесь, почувствовав, что тренд программных разработок поворачивается в сторону Big Data и Machine Learning они начинают "грызть гранит науки": изучают линейную алгебру и матричные исчисления, теорию оптимизации, ТВ, мат. статистику и т. п. Если к программистам прибавить специалитов по AI и всех заинтересованных в комбинаторной теории игр, то ниша получается не такая уж и маленькая. Правда, и здесь без вских категорических требований. Читаем: "Может быть издательство решится и опубликует уникальный сборник по теории комбинаторных игр?"
      И последне: "Это замечательно! Пожалуй, возьму на вооружение. Впредь, когда коллеги по работе или другие научные сотрудники будут высказывать конструктивную критику в мой адрес — я буду орать про "агрессию" и "хамство" с их стороны. :)". Здесь "... я буду орать..." - это уже по Фрейду. Ладно, не обижайтесь, просто к слову пришлось.
      Будем закруглятся, правда остались такие темы как байесовские методы обработки данных, байесовские сети доверия и скрытые маркоские процессы. На мой взгляд темы актуальные и требуют рассмотрения.

      Удалить
    2. Анонимный21 ноября, 2017

      > Спасибо, за столь аргументированный и развернутый ответ.
      Не за что. Ваш дальнейший текст уже больше похож на неэмоциональную аргументацию.

      > Вы достаточно ловко увели от темы AI, в контексте которой были предложены эти, уже "несчастные" книги, к банальному обсуждению учебников по ТВ и ДП.
      Почему-то мне казалось, что тред именно про книжки или это не так?

      > Меня постоянно мучает вопрос: "Ваши научные интересы как-то связаны с машинным обучением и AI?"
      Мои научные интересы связаны с теорией представлений (representation theory) и дифференциальной геометрией (differential geometry), что от ML&AI, согласитесь, весьма далеко. Но моя непосредственная работа связана с ML и я выпускник ШАД, так что какое-никакое представление все же имею. Но, думаю, до Вашего уровня мне бесконечно далеко. ;)

      > Вами не разу эти темы не были упомянуты.
      А зачем обсуждать темы, что сейчас на хайпе? Вот 5-10 лет пройдет, спадет пелена и посмотрим, что останется от нынешнего гигантского мыльного пузыря. Я по 5-7 конференций в год смотрю (в этом году, каюсь, пока только 3 посмотрел), как академических (ICML etc.), так и более прикладных (MLConf etc.) и лично для меня стоящего там крайне мало.

      > В 2010 году в издательстве МЦНМО был переведен и издан т. н. "Математический треножник" Кембриджкого университета: "М. Я. Кельберг, Ю. М. Сухов Вероятность и статистика в примерах и задачах".
      Прежде чем такое писать, Вы бы сначала поинтересовались, а что такое "Математический треножник" (он же Mathematical Tripos). Весьма забавляет такое читать, но раз Вам было лень поискать, сделаю это за Вас: https://www.maths.cam.ac.uk/undergrad/course

      > Все эти 3-и тома, конечно представлют, замечательный учебник по ТВ, где представлена как теория, так и множество подробно разобранных примеров.
      Соглашусь, замечательный трехтомник, все три тома имеются у меня дома. :)

      > Если бы издательство МЦНМО руководствовалось Вашими мантрами о достаточности книг по ТВ, то русский читатель никогда бы не получил русский перевод этого современного, охватывающего многие темы учебника.
      На издание этого трехтомника был получен ГРАНТ (и не один, а несколько, например грант на 2-й том №08-01-07121 от РФФИ). Поэтому издательство МЦНМО уже получило финансирование до выхода книги из печати. Вы мне какие-то сказки пытаетесь сейчас рассказывать. Вся переводная литература, выпускаемая МЦНМО, поддержана грантами! У издательства "Вильямс" совсем другая ситуация, поэтому и книги у них заметно дороже, чем у тех же МЦНМО. Вы подумайте, сколько может стоить учебник по ТВ Берцекаса, если его будут выпускать без грантовой поддержки? Вам нужен еще один ничем не примечательный учебник по ТВ, но уже за 1500 рублей?

      > Читаю и думаю, как было бы хорошо для специалитса по машинному обучению/AI, чтобы все эти темы были изложены в одной книге, а сама книга была бы написана известным специалистом по AI.
      Это что-то поменяет в изложении базовых понятий ТВ, которым сто лет в обед? Думаю, что нет! И да, почти все эти темы будут изложены в любом из перечисленных мною учебников.

      > Поставь такого инженера перед выбором Ширяев, Боровков, Гихман-Скороход-Ядренко или учебник Берцекаса, можно с большой долей вероятности утверждать, что свой выбор он сделал бы в пользу Берцекаса.
      Вопрос спорный, в том же ШАДе рекомендуют все тех же Феллера, Ширяева, Кельберта-Сухова.
      Или Вы хотели этим сказать, что "специалисты по машинному обучению/AI" такие неженки, что стандартные учебники для них слишком сложные? :)

      > Вот здесь Вам и ответ, почему до сих пор издают такую литературу.
      Ответ другой: Потому что люди могут писать эти книги и могут их издавать. Даже в каком-нибудь провинциальном ВУЗе найдется доцент (или профессор), что напишет и издаст свою книгу.

      Удалить
    3. Анонимный21 ноября, 2017

      > Если это разработка компьютерных игр, то это ниша довольно большая.
      Вы слишком переоцениваете людей, что в геймдеве работают, а точнее степень их математической компетентности.

      > Скажите, что у программистов нет такого уровня математической подготовки, чтобы читать книги Conway J.H.
      Да, так и есть. Люди часто себя переоценивают, а потом книжки годами на полке стоят и пыль собирают. :)

      > Ошибаетесь, почувствовав, что тренд программных разработок поворачивается в сторону Big Data и Machine Learning они начинают "грызть гранит науки": изучают линейную алгебру и матричные исчисления, теорию оптимизации, ТВ, мат. статистику и т. п.
      Думаю, что ошибаетесь как раз Вы. Уж так сильно они начинают "грызть гранит науки", что через пару-тройку месяцев от "зубов" ничего не остается. :D
      Мне, профессионалу, такие перлы доставляют "линейную алгебру и матричные исчисления". ;)

      > Будем закруглятся, правда остались такие темы как байесовские методы обработки данных, байесовские сети доверия и скрытые маркоские процессы. На мой взгляд темы актуальные и требуют рассмотрения.
      Согласен. Есть несколько очень хороших книжек, но их вряд ли кто будет переводить, увы-увы. :(

      Удалить
    4. Анонимный21 ноября, 2017

      Ну, если Вы выпускник ШАД, о которой Вы с такой гордостью заявляете(я, право даже не знаю, смеятся мне или плакать от этого признания), то мне, конечно, до Вашего уровня бесконечно далеко. Умерте свои амбиции, молодой человек. Думаю, себя Вы уже переоценили (Мне, профессионалу, такие перлы ...). Профессионалы так себя не ведут. Тебе до профессионала еще расти и расти. Научитесь быть толерантным к мнению оппонента и вести себя корректно. Да, интуиция меня не подвела, называя тебя на "ты". Как говорится, Фрейд здесь отдыхает.

      Удалить
    5. Анонимный21 ноября, 2017

      На прощание приведу Вам слова М. Булгакова:
      "Вы стоите на самой низкой ступени развития… Вам нужно молчать и слушать, что вам говорят. Учиться и стараться стать хоть сколько-нибудь приемлемым членом социального общества".
      Больше для Вас, я ничего сделать не могу. Шариков непобедим.

      Удалить
    6. Анонимный22 ноября, 2017

      > Ну, если Вы выпускник ШАД, о которой Вы с такой гордостью заявляете(я, право даже не знаю, смеятся мне или плакать от этого признания), то мне, конечно, до Вашего уровня бесконечно далеко.
      Да, я выпускник ШАДа. Но никакой гордости в моем "заявлении" не было. Всего лишь обозначил, что я тоже что-то понимаю и щи лаптем не хлебаю.

      > Мне, профессионалу, такие перлы
      Да, я профессиональный математик и да, меня забавляет, когда люди, далекие от математики, употребляют терминологию, которую не очень понимают.

      > Умерте свои амбиции, молодой человек.
      > Тебе до профессионала еще расти и расти.
      > Да, интуиция меня не подвела, называя тебя на "ты". Как говорится, Фрейд здесь отдыхает.
      > На прощание приведу Вам слова М. Булгакова:
      "Вы стоите на самой низкой ступени развития… Вам нужно молчать и слушать, что вам говорят. Учиться и стараться стать хоть сколько-нибудь приемлемым членом социального общества".
      > Больше для Вас, я ничего сделать не могу. Шариков непобедим.

      Как говорится, "культурного человека" видно за версту. Если Вы взрослый человек (а это, видимо, так и есть), то такое поведение Вас нисколько не красит.

      Удалить
  4. Анонимный24 апреля, 2018

    Добрый вечер. Приведу лишь ссылку на статью
    https://habr.com/post/353304/
    и выдержку:
    "... могут сделать 2048 полезным испытательным стендом для таких методов — это может стать интересной темой для исследований в будущем."
    Так вот, предложенные выше книги:

    https://www.amazon.com/Winning-Ways-Your-Mathematical-Plays/dp/1568811306/ref=sr_1_fkmr0_1?s=books&ie=UTF8&qid=1510927167&sr=1-1-fkmr0&keywords=Berlekamp+E.R.%2C+Conway+J.H.%2C+Guy+R.K.+Winning+Ways

    https://www.amazon.com/Winning-Ways-Your-Mathematical-Plays/dp/156881142X/ref=sr_1_fkmr0_4?s=books&ie=UTF8&qid=1510927167&sr=1-4-fkmr0&keywords=Berlekamp+E.R.%2C+Conway+J.H.%2C+Guy+R.K.+Winning+Ways

    https://www.amazon.com/Winning-Ways-Your-Mathematical-Plays/dp/1568811438/ref=sr_1_fkmr0_3?s=books&ie=UTF8&qid=1510927167&sr=1-3-fkmr0&keywords=Berlekamp+E.R.%2C+Conway+J.H.%2C+Guy+R.K.+Winning+Ways

    https://www.amazon.com/Winning-Ways-Your-Mathematical-Plays/dp/1568811446/ref=sr_1_fkmr0_2?s=books&ie=UTF8&qid=1510927167&sr=1-2-fkmr0&keywords=Berlekamp+E.R.%2C+Conway+J.H.%2C+Guy+R.K.+Winning+Ways

    могут стать не просто полезным испытательным стендом, а целым испытательным полигоном для задач AI.
    Всего доброго.

    ОтветитьУдалить
    Ответы
    1. Благодарю за предложение - в обсуждении, отпишусь )))

      Удалить
    2. Анонимный23 мая, 2018

      Опять у Вас клянчат этот четырехтомник. :)

      А когда, ориентировочно, ожидать книгу Хейсти-Тибширани-Фридмана? Оригинал у меня имеется, хотелось бы приобрести и перевод, заодно поддержав финансово Вашу деятельность.

      Удалить
  5. Анонимный11 июня, 2018

    Витя,

    Что-то нет ответа про сроки выхода Основ Статистического обучения...

    ОтветитьУдалить
    Ответы
    1. книга в плане на июнь - в продаже с июля )))

      Удалить
    2. Анонимный01 августа, 2018

      Шёл август...

      Удалить
    3. книга в августе 2018 уходит в типографию, будет в продаже либо в конце августа, либо уже в сентябре )))

      Удалить
    4. Анонимный12 сентября, 2018

      Здравствуйте.
      Скажите, есть ли на данный момент информация о том, в каких примерно числах данная книга появится в продаже?

      Удалить
    5. книга «Основы статистического обучения» Тревора Хасти и др. выйдет в цвете весной 2019 года )))

      Удалить