Machine Learning Algorithms in Depth

Книга "Machine Learning Algorithms in Depth" представляет собой глубокое погружение в алгоритмы машинного обучения с акцентом на их математические основы и практическую реализацию. Автор Вадим Смоляков последовательно раскрывает фундаментальные концепции, начиная с базовых принципов байесовского вывода, методов Монте-Карло и вариационного вывода.

В книге подробно рассматриваются алгоритмы обучения с учителем, включая классификацию, регрессию и специализированные методы, а также алгоритмы обучения без учителя. Особое внимание уделяется современным алгоритмам глубокого обучения, их архитектуре и применению. Каждый алгоритм сопровождается математическим обоснованием и примерами программной реализации.

Издание структурировано в четыре части: введение в алгоритмы машинного обучения, обучение с учителем, обучение без учителя и глубокое обучение. Такой подход позволяет читателям систематизировать знания и понять взаимосвязи между различными классами алгоритмов. Книга предназначена для разработчиков и исследователей, стремящихся к глубокому пониманию внутренней работы алгоритмов машинного обучения.