12+
текст

Объем 480 страниц

2015 год

12+

Верховный алгоритм

Как машинное обучение изменит наш мир
текст
4,0
94 оценки
Нет в продаже

О книге

Машинное обучение преображает науку, технологию, бизнес и позволяет глубже узнать природу и человеческое поведение. Программирующие сами себя компьютеры – одна из самых важных современных технологий, и она же – одна из самых таинственных. Ученый-практик Педро Домингос приоткрывает завесу и впервые доступно рассказывает о машинном обучении и о поиске универсального обучающегося алгоритма, который сможет выуживать любые знания из данных и решать любые задачи. Чтобы заглянуть в будущее и узнать, как машинное обучение изменит наш мир, не нужно специального технического образования – достаточно прочитать эту книгу. На русском языке публикуется впервые.

В последнее время жизнь все чаще и чаще подбрасывает задачи, решения которых предполагает использование машинного обучения (МО). Увы, к данной теме весьма сложно подступиться, поскольку в виду своей обширности и многогранности она очень похожа на кроличью нору – без начала и без конца. В подходе к таким «снарядам», обычно не остается ничего иного, как начать распутывание клубка знаний с первой попавшейся ниточки, а дальше уже своими силами подвергать их уточнению, классификации, обобщению и т.п. Однако, согласитесь, что куда как приятнее перед сражением окинуть взором поле боя целиком с высоты птичьего полета, чтобы сразу понимать всю его географию. Мне повезло.


В отпуск я взял с собой книгу Педро Домингеса «Верховный алгоритм». Она оказалась именно таким высокоуровневым введением в предметную область, с которого комфортно начинать погружение. Автор имеет профильную научную степень, работает на кафедре информатики и инженерии Вашингтонского университета, ведет популярный курс на Coursera, имеет богатый практический опыт. В научно-популярной форме без лишней математики он проводит подробный экскурс по всем значимым школам машинного обучения. В отличие от технической литературы, книга очень живая. Она изобилует историческими зарисовками, личностями, а само накопление знаний рассматривается в динамике со взлетами и падениями разных подходов, их взаимным влиянием и соперничеством. Не останавливаясь на рассмотрении технических аспектов предметной области, Домингес идет гораздо глубже – в ее философские основания. Он в лицах повествует, каким образом современное многообразие форм машинного обучения явилось результатом борьбы приверженцев эмпиризма и рационализма. Рассмотрев сильные стороны и врожденные ограничения каждой из школ, автор подводит нас к мысли, что будущее в их синергии. В кульминационной части книги Домингес демонстрирует свою версию «Верховного алгоритма», полученного путем их скрещивания с символическим названием Alchemy.


В книге освещаются пять школ. Каждая из них имеет свой ответ на вопрос английского мыслителя Юма «…как в принципе можно оправдать экстраполяцию того, что мы видели, на то, чего мы не видели?» В качестве ответа каждый подход предъявляет свою базовую модель представления знаний и сопутствующие ей методы оценки и оптимизации. Представления – формальный язык, на котором алгоритм машинного обучения выражает свои модели. Формальный язык символистов – логика, частные случаи которой – правила и деревья решений. Для коннекционистов это нейронные сети. Для эволюционистов – генетические программы, включая системы классификации. Для байесовцев – графические модели, общий термин для байесовских и марковских сетей. Для аналогизаторов – частные случаи, возможно, с весами, как в методе опорных векторов.


Не менее ценным материалом, чем собственно содержание книги, является библиография в её конце. Домингес за ручку проводит читателя по залежам доступной литературы, рассказывая, в какой последовательности её лучше изучать и какие предварительные знания подразумеваются в том или ином случае. Более того, рекомендуемый материал состоит отнюдь не только из технических книг. Среди них есть и научно-популярные, рассматривающие вызовы, встающие перед человечеством на пути к созданию искусственного интеллекта.

Переходный период окажется бурным, но благодаря демократии все кончится хорошо. (см. глава 10)

Если кратко, то книга понравилась и уже расходится на цитаты используемых при обсуждении ии, бигдаты и машинного обучения…иногда в шутку, а иногда всерьез :)


В книге много фактов из реального мира на которые ссылаются по тексту для примеров, это позволяет погуглить неизвестные факты и расширить знания о вещах которых раньше не знали. Причем факты не очень старые.


Также затрагивается работа многих современных технологических компаний


В книге два основных вектора, которые переплетаются:


1) раскрываются как сами пути по которым шли и идут разработчики машинного обучения

2) области применения в которых применение машинного обучения уже пробовали, используют и планируется использовать


Читается легко, а так как диаграмм мало, то можно порекомендовать купить электронную книгу и загнать в любую «говорилку», чтобы слушать в машине или в транспорте. К сожалению оригинальной аудио книги нет пока.


В конце есть список литературы разбитый по главам книги, те это не просто общий список. К примеру вам хочется раскопать какую-то главу глубже, то именно по нужной главе собрана вся рекомендуемая литература. Этот удобно, но это редкий вид заботы о читателях.


В конце книги вас ждет приглашение от автора принять участие в создании самого «верховного алгоритма».


"Спасибо, что взяли меня своим проводником. На прощание у меня есть для вас подарок. Ньютон говорил, что чувствует себя мальчишкой, играющим на берегу: он берет то камушек, то ракушку, а перед ним лежит

огромный, неизведанный океан истины. Прошло три столетия, и мы собрали удивительную коллекцию гальки и раковин, но великий неизведанный океан все так же простирается перед нами и играет лучиками надежды. Мой подарок – это лодка машинного обучения, и пришло время поднять паруса."

Вроде бы она написана специально без формул в научпоп стиле, но в ней есть есть достаточно продолжительные куски со сложными концепциями.


В целом, можно порекомендовать как специалистам в области ml, как несложное развлекательное чтиво, так и людям, которые хотят на каком-то уровне войти в мир этих знаний (менеджеры, разработчики без ml знаний).


Первые могут что-то разложить для себя по полочкам, порефлексировать, что-то освежить, или открыть с новой стороны.

Вторые начнут ориентироваться в зоопарке моделей, где и что можно применять. В конце есть хорошая глава про рекомендуемую литературу и курсы для тех, кто хочет развиваться в этой области

Очень полезное чтение для всех интересующихся вопросами искусственного интеллекта и машинного обучения. Рекомендую для прочтения

Очень хорошее научно популярное введение в машинное обучение. Есть моменты, которые будет тяжело понять не специалисту, но общую картину это никак не испортит. Наверное, будет полезна как интересующимся ML, так и специалистам ML, которые хотят преподавать или просто рассказывать близким про свою работу

Оставьте отзыв

Войдите, чтобы оценить книгу и оставить отзыв

Описание книги

Машинное обучение преображает науку, технологию, бизнес и позволяет глубже узнать природу и человеческое поведение. Программирующие сами себя компьютеры – одна из самых важных современных технологий, и она же – одна из самых таинственных.

Ученый-практик Педро Домингос приоткрывает завесу и впервые доступно рассказывает о машинном обучении и о поиске универсального обучающегося алгоритма, который сможет выуживать любые знания из данных и решать любые задачи. Чтобы заглянуть в будущее и узнать, как машинное обучение изменит наш мир, не нужно специального технического образования – достаточно прочитать эту книгу.

На русском языке публикуется впервые.

Книга Педро Домингоса «Верховный алгоритм» — скачать в fb2, txt, epub, pdf или читать онлайн. Оставляйте комментарии и отзывы, голосуйте за понравившиеся.
Возрастное ограничение:
12+
Дата выхода на Литрес:
07 июля 2016
Дата перевода:
2016
Последнее обновление:
2015
Объем:
480 стр. 34 иллюстрации
ISBN:
9785001001720
Переводчик:
Правообладатель:
Манн, Иванов и Фербер (МИФ)
Формат скачивания:
epub, fb2, fb3, html, ios.epub, mobi, pdf, txt, zip