Prvý kurz strojového učenia

Recenzie čitateľov

Kniha je dobre hodnotená pre svoje intuitívne vysvetlenie techník strojového učenia, vďaka čomu je prístupná aj pre tých, ktorí poznajú základné notácie. Čitatelia však zaznamenali niekoľko problémov, najmä s preklepmi a formátovaním v elektronickej verzii, ako aj s nedostatočným pokrytím niektorých tém.

⬤ Silná intuícia a prístupné matematické vysvetlenia.
⬤ Dobré na budovanie základných znalostí v oblasti strojového učenia.
⬤ Jasná organizácia a logický tok obsahu.
⬤ Vynikajúca ako prvá kniha pre tých, ktorí sa so strojovým učením začínajú zaoberať.
⬤ Príjemné rozprávanie a porovnávanie metód.

⬤ Početné preklepy a chyby v celej knihe.
⬤ Elektronická verzia má problémy s formátovaním matematických vzorcov.
⬤ Niektorí čitatelia zistili, že príklady sú v MATLABe namiesto v Pythone.
⬤ Stránky sú tenké, takže čítanie je menej pohodlné.
⬤ Niekoľko recenzentov uviedlo, že je potrebná väčšia znalosť kalkulu a lineárnej algebry.

(na základe 21 čitateľských recenzií)

Pôvodný názov:

A First Course in Machine Learning

Obsah knihy:

"Prvý kurz strojového učenia od Simona Rogersa a Marka Girolamiho je najlepšia úvodná kniha pre ML, ktorá je v súčasnosti k dispozícii. Spája v sebe prísnosť a precíznosť s prístupnosťou, začína podrobným vysvetlením základných základov bayesovskej analýzy v najjednoduchších nastaveniach a prechádza až k hraničným témam, ako sú modely nekonečných zmesí, GP a MCMC.".

--Devdatt Dubhashi, profesor, Katedra informatiky a inžinierstva, Chalmers University, Švédsko.

"Táto učebnica dokáže byť ľahšie čitateľná ako iné porovnateľné knihy v tejto oblasti a zároveň si zachováva všetky potrebné rigorózne spracovania. Vďaka novým kapitolám sa dostáva na popredné miesto v tejto oblasti tým, že pokrýva témy, ktoré sa v poslednom desaťročí stali hlavným prúdom v strojovom učení.".

--Daniel Barbara, George Mason University, Fairfax, Virginia, USA.

"Nové vydanie knihy A First Course in Machine Learning od Rogersa a Girolamiho je vynikajúcim úvodom do používania štatistických metód v strojovom učení. Kniha predstavuje pojmy, ako je matematické modelovanie, odvodzovanie a predpovedanie, pričom "práve včas" poskytuje základné poznatky z lineárnej algebry, kalkulu a teórie pravdepodobnosti, ktoré čitateľ potrebuje na pochopenie týchto pojmov.".

--Daniel Ortiz-Arroyo, docent, Aalborg University Esbjerg, Dánsko.

"Bol som ohromený tým, ako úzko sa materiál zhoduje s potrebami úvodného kurzu strojového učenia, čo je jeho najväčšia sila... Celkovo ide o pragmatickú a užitočnú knihu, ktorá je dobre prispôsobená potrebám úvodného kurzu a ktorú budem v najbližších mesiacoch vyhľadávať pre svojich vlastných študentov.".

--David Clifton, Oxfordská univerzita, Spojené kráľovstvo.

"Už prvé vydanie tejto knihy bolo vynikajúcim úvodným textom o strojovom učení pre pokročilých bakalárov alebo pre vyučovaný magisterský kurz, alebo pre každého, kto sa chce dozvedieť o zaujímavej a dôležitej oblasti informatiky. Dodatočné kapitoly s pokročilým materiálom o Gaussovom procese, MCMC a modelovaní zmesí poskytujú ideálny základ pre praktické projekty, pričom nenarušujú veľmi jasný a čitateľný výklad základov obsiahnutý v prvej časti knihy.".

--Gavin Cawley, vedúci lektor, School of Computing Sciences, University of East Anglia, Spojené kráľovstvo.

"Táto kniha by mohla slúžiť študentom nižších/vyšších ročníkov bakalárskeho štúdia alebo študentom prvého ročníka magisterského štúdia, ako aj jednotlivcom, ktorí chcú preskúmať oblasť strojového učenia... Kniha predstavuje nielen koncepty, ale aj základné myšlienky o implementácii algoritmov z pohľadu kritického myslenia.".

--Guangzhi Qu, Oakland University, Rochester, Michigan, USA.