Напредак машинског учења и његов утицај
Машинско учење је у последњим годинама и месецима доживело огроман пораст популарности. Индустријски аналитичари предвиђају да ће ова област, заједно са вештачком интелигенцијом уопште, имати револуционарни утицај на човечанство, сличан оном који су имали интернет и процесори.
Ако сте заинтересовани да се упустите у свет машинског учења, на правом сте месту. Овај чланак је преглед најквалитетнијих књига о машинском учењу намењених студентима.
Шта заправо представља машинско учење?
Машинско учење је грана рачунарства која се бави развојем алгоритама који омогућавају рачунарима да уче из података и извршавају задатке без експлицитног програмирања за сваки појединачни задатак. Другим речима, уместо да им се директно каже како да обаве посао, машине саме уче на основу узорака и информација које им се пружају.
Машинско учење је узак специјалитет у оквиру ширег концепта вештачке интелигенције. Док се вештачка интелигенција уопште бави стварањем интелигентних система, машинско учење се фокусира искључиво на процесе учења тих система.
У које сврхе се користи машинско учење?
Рачунари су одувек били супериорнији од људи када је реч о обради великих количина података. Они могу брзо и прецизно да обаве огромне количине задатака. Међутим, традиционално, рачунари су били ограничени на обављање само оних задатака које су људи довољно разумели да би написали код који им даје конкретна упутства. Људски фактор је, дакле, представљао уско грло у способностима рачунара.
Захваљујући машинском учењу, рачунари више нису ограничени само на оно што људи могу експлицитно да им кажу. Ово им омогућава да извршавају задатке које смо раније сматрали немогућим, или превише компликованим за програмирање, као што су:
- Управљање возилима (Тесла аутопилот, Ваимо)
- Препознавање објеката на сликама (САМ)
- Креирање уметничких дела (ДАЛЛ-Е)
- Генерисање текста (ЦһатГПТ)
- Превођење текста (Гоогле преводилац)
- Играње игара (МиндГо)
Зашто учити вештачку интелигенцију уз помоћ књига?
У процесу учења, књиге нуде предност у виду детаљне анализе и дубљег уласка у материју у односу на друге изворе. Књиге пролазе кроз ригорозан процес писања и преправљања, у циљу постизања јасноће и прецизности.
Резултат је прегледан и пажљиво обликован текст који изражава идеје на најефикаснији начин. Један од кључних разлога зашто лично више волим изворе засноване на тексту је лакоћа референцирања и прегледавања конкретних концепата. То је знатно теже изводљиво код видео ресурса, попут туторијала и курсева. Зато, хајде да погледамо неке од најбољих књига за учење машинског учења.
Књига о машинском учењу на сто страна
Као што наслов и говори, „Књига о машинском учењу на сто страна“ је управо то – књига која вас уводи у основе машинског учења у свега 100 страница. Због оваквог ограничења обима, књига пружа само општи преглед теме, без превише залажења у детаље.
Идеална је за почетнике, јер покрива најважније основе ове области, као што су надзирано и ненадзирано учење, методе ансамбла, машине са подршком вектора и градијентни пад.
Књигу је написао Андреј Бурков, стручњак за обраду природног језика са докторатом у области вештачке интелигенције.
Машинско учење за почетнике
Аутор Оливер Теобалд нуди један од најлакших и најприступачнијих увода у машинско учење.
Из ове књиге ћете стећи основно разумевање машинског учења, а аутор претпоставља да немате претходно искуство у кодирању. Уместо тога, објашњења су дата једноставним језиком, уз додатне графичке прилоге за лакше разумевање.
Научићете и кодирање, а књига укључује бесплатне вежбе кодирања које можете преузети, као и додатне видео туторијале. Међутим, само читање ове књиге вас неће учинити стручњаком у машинском учењу. Биће потребно додатно учење из других извора.
Дубинско учење
Ова књига је можда најобимнија коју ћете пронаћи о дубинском учењу. Аутор је тим стручњака, укључујући Иана Гудфелоуа, научника који је развио Генеративне Адверсариал Нетворкс (ГАН).
Научиће вас математичким концептима неопходним за разумевање дубоког учења, укључујући линеарну алгебру, теорију вероватноће, теорију информација и нумеричко рачунање.
Књига покрива различите типове мрежа које се користе у дубинском учењу, укључујући дубоке мреже са прослеђивањем, конволуцијске неуронске мреже и мреже за оптимизацију. Елон Маск ју је прогласио за најсвеобуһватнију књигу о овој теми.
Увод у статистичко учење
„Увод у статистичко учење“ нуди преглед области статистичког учења. Статистичко учење је подскуп машинског учења који укључује методе учења попут линеарне регресије, класификације и машина за подршку вектора.
Све ове технике су обрађене у књизи. За учвршћивање концепата користе се примери из стварног света. Књига се фокусира на имплементацију научених концепата у Р-у, популарном програмском језику за статистичко рачунарство у машинском учењу.
Књигу су написали Тревор Хасти, Роберт Тибсһирами, Даниела Виттен и Гартеһм Јамес, који су сви професори статистике. Упркос чврстој основи у статистици, књига је погодна и за статистичаре и за оне који нису стручњаци у овој области.
Програмирање колективне интелигенције
“Програмирање колективне интелигенције” је корисна књига која подучава програмере како да изграде апликације које користе рударење података и машинско учење.
Између осталих алгоритама, покрива како функционишу системи препорука, кластеризација, претраживачи и алгоритми за оптимизацију. Укључује сажете примере кода и вежбе за вежбање.
Књигу је написао Тоби Сегаран, аутор књига “Програмирање семантичког веба” и “Прелепи подаци”.
Основе машинског учења за предвиђање анализе података
Ова књига вас упознаје са основним приступима машинском учењу који се користе за предвиђања. Пре него што обради практичне приступе машинском учењу, књига даје теоријски преглед концепата које треба знати.
Књига обрађује како користити машинско учење за предвиђање цена, процену ризика, предвиђање понашања купаца и класификацију докумената.
Покрива четири приступа машинском учењу: учење засновано на информацијама, учење засновано на грешкама, учење засновано на сличности и учење засновано на вероватноћи. Написали су је Џон Д. Келехер, Брајан Мек Неми и Аоифе Д’Арси.
Разумевање машинског учења: од теорије до алгоритама
Ова књига представља машинско учење и алгоритме који га омогућавају. Пружа теоријски преглед основа машинског учења и начина на који се изводи математика.
Такође показује како се ови основни принципи затим преносе у алгоритме и кодове. Ови алгоритми укључују стохастички градијентни пад, неуронске мреже и структурирано учење излаза.
Књигу су за дипломце и напредне студенте написали Шај Шалев-Шварц и Шај Бен-Давид. Физичка копија се може купити на Амазону, док је бесплатна онлајн верзија доступна за преузимање и некомерцијалну употребу.
Машинско учење за хакере
“Машинско учење за хакере” је књига намењена искусним програмерима. Уводи вас у машинско учење на практичан и применљивији начин. Научићете концепте путем студија случаја уместо математичког приступа који користе друге књиге.
Књига се састоји од поглавља која су фокусирана на конкретне области машинског учења, као што су класификација, предвиђање, оптимизација и препоруке.
Фокусира се на имплементацију модела у програмском језику Р и укључује узбудљиве пројекте као што су класификатор нежељене поште, предиктор прегледа страница веб-сајта и дешифровање једног слова.
Књигу су написали Дру Конвеј и Џон Мајлс Вајт, који су коаутори још једне књиге „Машинско учење за е-пошту“.
Практично машинско учење са R-ом
„Практично машинско учење“ покрива како се примењују алгоритми, као што су алгоритми за груписање, аутоенкодери, случајне шуме, дубоке неуронске мреже и многи други. Примена се врши помоћу програмског језика Р и разних пакета у оквиру његовог екосистема.
Књига сама по себи није водич за језик Р. Стога читаоци треба да буду упознати са језиком пре него што почну да користе књигу. Физичка верзија књиге се може купити на Амазону, док је онлајн верзија доступна бесплатно овде.
Python машинско учење
Ова књига о Python машинском учењу уводи вас у машинско учење и начин на који се имплементира у Python-у. Почиње са покривањем основних и најкоришћенијих библиотека у машинском учењу, као што је NumPу за нумеричко израчунавање и Pandas за рад са табеларним подацима.
Затим представља библиотеке као што је сцикит-learn, која се користи за изградњу модела машинског учења. Књига такође покрива визуелизацију података помоћу Matplotlib-а. Објашњава алгоритме као што су регресија, груписање и класификација. Такође покрива како да имплементирате моделе.
Све у свему, ова књига пружа свеобухватан увод у машинско учење тако да можете почети да примењујете сопствене моделе и уграђујете их у своје апликације. Књигу је написао Венг Менг Лее, оснивач Developer Learning Solutions.
Интерпретабилно машинско учење са Python-ом
„Интерпретабилно машинско учење са Python-ом“ је свеобуһватан водич за машинско учење који нуди преглед модела машинског учења и како ублажити ризике предвиђања и побољшати интерпретабилност кроз практичне примере и примену кода корак по корак.
Покривајући основе интерпретабилности, различите типове модела, методе интерпретације и технике подешавања, књига пружа читаоцима знање и вештине за ефикасно побољшање модела машинског учења. Књигу је написао Серг Масис, научник за климатске и агрономске податке.
Завршне речи
Ова листа књига свакако није исцрпна, али представља неке од најбољих књига које студенти могу користити за учење машинског учења. Иако је већина вештачке интелигенције имплементирана кроз кодирање, није увек нужно писати код. Постоји мноштво алата за вештачку интелигенцију без кода који олакшавају развој.
Затим погледајте платформе за машинско учење са малим и без кода које можете користити.