Электронная книга Глубокое понимание машинного обучения. Второе издание - Serrano (2026)

[Gatsby]

Глубокое понимание машинного обучения. Второе издание​

Автор: Luis G. Serrano
Язык: английский

Машинное обучение часто выглядит как закрытый клуб для математиков. Формулы, термины и абстрактные графики есть, а понимания того, что происходит внутри модели, нет. Luis G. Serrano предлагает другой путь: разбирать алгоритмы через интуицию, наглядные примеры и живой код. Так каждая идея становится частью общей картины, а не остаётся заученным определением.

Второе издание полностью обновлено. Кроме классики вроде регрессии и деревьев решений, в нём разобраны трансформеры, механизм внимания, большие языковые модели и генеративные нейросети. Книга пригодится и тем, кто только начинает, и тем, кто уже работал с ML-библиотеками и хочет понять, почему они устроены именно так.

Книга на английском языке и написана простым, понятным стилем. Упражнения на Python позволяют сразу проверить теорию на практике, без долгого изучения высшей математики.

Это практическое руководство. Его цель не в том, чтобы научить запускать готовые ML-инструменты, а в том, чтобы помочь разобраться в их внутренней логике и работать с ними осознанно. Второе издание «Grokking Machine Learning» ведёт читателя по шагам и простым языком, сохраняя баланс между теорией и практикой. Главное внимание автор уделяет интуитивному пониманию алгоритмов, а каждое объяснение подкрепляет примерами, визуализациями и практическими заданиями на Python. Поэтому книга полезна и новичкам, и разработчикам, которые уже используют машинное обучение в работе.

Материал идёт от простого к сложному. В машинное обучение вы погружаетесь постепенно, без потока терминов с первых страниц.

Основы машинного обучения:

• Что такое ML, какие задачи он решает и где применяется.
• Как алгоритмы «учатся» находить закономерности в данных.
• Чем машинное обучение отличается от традиционного программирования.

Дальше автор по шагам разбирает базовые инструменты машинного обучения.

Классические алгоритмы и методы:

• Линейная и логистическая регрессия.
• Деревья решений и ансамблевые методы.
• Предобработка данных и feature engineering.
• Основы нейронных сетей и их применение.

Во втором издании, полностью переработанном, разобраны и самые актуальные технологии.

Современные направления ИИ:

• Трансформеры и архитектуры внимания.
• Большие языковые модели (LLM).
• Генеративные модели изображений и текста.

Большая часть книги отведена упражнениям и мини-проектам на Python. Они помогают закрепить материал и получить реальный опыт работы с данными.

Что вы будете делать на практике:

• Строить свои первые модели в несколько строк кода.
• Проводить обработку и анализ данных.
• Создавать ML-прототипы и улучшать их качество.
• Разбираться в устройстве современных нейросетевых архитектур.

Почему стоит выбрать именно это издание:

• Понятное объяснение сложных вещей — без избыточной математики.
• Современные технологии — включая LLM и трансформеры.
• Практика на каждом шаге — упражнения, задания, мини-проекты.
• Визуальный подход — интуитивные иллюстрации помогают быстро усваивать концепции.

Книга подойдёт тем, кто хочет получить прочную базу в машинном обучении и научиться уверенно применять современные алгоритмы в реальных задачах. В ней сочетаются доступная подача, актуальный материал и практическая направленность, поэтому учиться интересно и результативно.

Для кого подойдёт:

• Начинающим разработчикам, делающим первые шаги в ML.
• Специалистам, которые хотят систематизировать разрозненные знания.
• Тем, кто предпочитает визуальный и практический подход к обучению.
• Python-разработчикам и аналитикам, которые хотят понять устройство трансформеров и LLM.
• Студентам технических специальностей, изучающим искусственный интеллект.

Что получите:

• Интуитивное понимание того, как алгоритмы учатся на данных.
• Разбор классических методов: регрессий, деревьев решений, ансамблей и нейросетей.
• Понимание устройства трансформеров, больших языковых моделей и генеративных моделей.
• Упражнения и мини-проекты на Python для закрепления материала.
• Прочную базу для применения машинного обучения в реальных задачах.

Подробнее:

Скачать:

Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.