Достойный учебник
Не уверен что кто-либо вообще занимается чтением рецензий на литературу жанра Программирование, но вдруг все же читатель найдется
Из достоинств: несмотря на 2019 год издания оригинала, стандартные функции для машинного обучения не поменялись прям так уж и кардинально. Книга дает иногда краткий, иногда подробный экскурс во все популярные на тот момент инструменты и способы обучения, повышения точности модели. Охватывается обучение с учителем и без учителя, ансамбли, нейронные сети, обучение с подкреплением, Ганы, компьютерное зрение. Спорные термины для перевода оставлены в оригинале. Есть код на гитхабе, и даже активный.
Из недостатков: поскольку ценник конский, да и смысла в бумажной версии я не вижу, то здравствуй пиратство. Качество сканов не очень. Не так много матана, как могло бы быть, хотя для новичков это плюс
...Вообще, на мой взгляд, эта книга способна заменить рекламные курсы от всяких контор. Если ты новичок, то эта книга для тебя. Если ты не сможешь дочитать ее до конца, то машинное обучение не для тебя. В ней все понятно написано, обычным повседневным языком.
П.С. Книг, подобной этой не так много. Есть у Себастьяна Рашки версия с TensorFlow и есть версия с Pytorch. Хорошо написанная от fast.ai на Pytorch (Джереми Говард).
5 понравилось
