Тема нейросетей в ближайшие годы будет только наращивать свою актуальность. Поэтому интерес к ней и машинному обучению в целом вполне оправдан. Если вы хотите углубиться в изучение этой тематики, то воспользуйтесь рейтингом книг, которые помогут вам овладеть нужными технологиями и использовать их в своей жизни или профессиональной деятельности.
Последние новинки книг про нейросети (на Русском):
| Название | Год выпуска | Автор |
|---|---|---|
| Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы | 2023 | Д. Рутковская |
| Искусственные нейронные сети. Учебник для вузов, 3-е изд. | 2023 | Ростовцев В. С. |
| Нейронные сети . Толковый словарь | 2023 | Р. Тадеусевич |
Лучшие книги про нейросети (по отзывам):
| Создаем нейронную сеть | 2018 | Рашид Тарик |
| Нейронные сети. Полный курс | 2019 | Хайкин Саймон |
| Как учится машина: Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения | 2021 | Лекун Ян |
- Подборка литературы глубинному обучению и нейронкам
- «Глубокое обучение», 2017 г
- «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow», 2018 г.
- «Обучение с подкреплением», 2017 год
- Глубокое обучение на Python, 2018 год
- Learning From Data, 2012 год
- Deep Learning for Computer Vision with Python, 2017 года
- Grokking Deep Learning
- The Hundred-Page Machine Learning Book, 2019 год
- Deep Reinforcement Learning Hands-On, 2018 год
- Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей, 2018 год
- The Book of Why, 2018 год
- Introduction to Deep Learning, 2018 год
- Machine Learning Yearning, 2018 год
- Interpretable Machine Learning, 2019 год
- Neural Networks and Deep Learning, 2015 год
Подборка литературы глубинному обучению и нейронкам
Рейтинг мы формировали по принципам полезности и актуальности. В него попали разные книги: составляющие базу, для новичков и профессионалов, на русском языке и английском. Итак, давайте знакомиться с нашей подборкой.
«Глубокое обучение», 2017 г
Авторы: Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвилль А.
Открывает ТОП лучшая книга из всех существующих в данном сегменте. Она даёт обширную базу, к которой можно не единожды возвращаться и каждый раз находить что-то полезное. Сразу скажем, что написана она техническим языком. Но не стоит отказываться от неё, если вы новичок в машинном обучении – авторы изложили материал настолько просто, что любой желающий сможет в нём разобраться.
После изучения книги для вас не останется тайн в алгоритмах оптимизации, моделировании последовательностей и практической методологии. Вы получите качественные знания о видеоиграх, биоинформатике и компьютерном зрении.
Можно сказать, что детальное и вдумчивое изучение этой книги сделает из новичка специалиста среднего уровня, способного самостоятельно выполнять сложные задачи.
«Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow», 2018 г.
Автор: Орельен Жерон
Если вы новичок в машинном обучении и пока ничего не знаете по этой теме, то данная книга должна стоять в вашем списке первой. Она рассчитана как раз на читателей, которые никогда не занимались нейронными сетями и имеют весьма скромные навыки программирования.
Книга написана очень простым и понятным языком. Она не только даёт теорию, но и весьма актуальные рабочие модели. Это выделяет её среди подобных учебников, изобилующих обычно теоретическими версиями алгоритмов. Основная задача, которую ставил перед собой автор – вложить в руки читателей полноценный комплекс, представленный в виде следующей группы: концепция+знания+инструменты. Последние дают возможность реализовывать программы с возможностью обучения на представленных данных.
Книга написана 5 лет назад, но до сих пор она не устарела, так как делает акцент на базовые знания. Эксперты отмечают, что она будет актуальна ещё долгие годы и вы можете смело опираться на неё в своих проектах.
«Обучение с подкреплением», 2017 год
Авторы: Ричард Саттон, Эндрю Барто
Это чтиво не для новичков. Оно рассчитано на профессионалов, ведущих узконаправленную деятельность – изучение искусственного интеллекта и нейросетевого моделирования. Подача материала не самая простая, но тема прорабатывается очень глубоко. Поэтому нередко именно эту книгу используют студенты, а также аспиранты, планирующие продолжить свою деятельность в научном направлении.
Книга состоит из трёх частей. В первой части вы познакомитесь с базовыми понятиями, которые пригодятся для дальнейшей деятельности. Во второй авторы дают объяснения по решениям при ограничениях в вычислительных возможностях. Третья полностью посвящена значимости данного метода для разных научных направлений. Авторы особенно подробно останавливаются на психологии и нейронауке.
Знания, полученные из книги, можно свободно использовать в своей работе. Поэтому она очень востребована и часто приобретается не только «технарями», но и специалистами в других областях.
Глубокое обучение на Python, 2018 год
Автор: Франсуа Шолле
Автор этой книги – бесспорный авторитет в своей области. Он является создателем Keras, которая представляет собой мощную библиотеку, с помощью которой возможно взаимодействие с нейросетями. Написана она на языке программирования Python, относящемуся к одному из самых востребованных. Отдельно стоит отметить, что автор является исследователем Google AI. Поэтому он оперирует не только теоретическими знаниями, но и приводит реальные практические примеры, облегчающие усвоение материала.
Книга представляет собой полноценный учебник по моделям глубокого обучения, для которых выбраны Python и библиотека Keras. При её изучении вы рассмотрите все аспекты технологии. Автор даёт простые и понятные объяснения, а практические примеры закрепляют знания. В процессе обучения у вас будет возможность поэкспериментировать с различными приложениями: в сегменте генеративных моделей, компьютерного зрения и обработки естественного языка. Вы сможете провести исследование сложных и более простых концепций.
После обучения вы получите полный комплект практических и теоретических знаний, которые сможете использовать в профессиональной деятельности и личных проектах.
Learning From Data, 2012 год
Авторы: Ясер Абу-Мостафа, Малик Магдон-Исмаил, Сюань-Тянь Линь
Очень интересное учебное пособие, которое дополняется онлайн-документами, упрощающими восприятие материала. Но это – не единственное отличие книги от других подобных учебников! Дело в том, что та часть книги, которая представлена в онлайн формате, регулярно обновляется. Как только появляются новые вводные в сегменте нейросетей, они находят отражение в этих главах.
Содержание книги подходит новичкам в области машинного обучения. Фактически – это введение в данное направление. Материал очень грамотно структурирован, он дан без «воды» и в полном балансе теории и практике. Каждая новая информация подкрепляется практической частью, что позволяет полностью усвоить знания. В целом учебник отличается краткостью, так как авторы разбирают только основные знания.
Авторы предпринимают много усилий, чтобы учебник не выходил из списка лучших. Они консультируются с компаниями, работающими в сфере нейросетей и финансовой аналитик с использованием ИИ. Поэтому всегда владеют актуальной информацией и готовы поделиться ею со всеми желающими.
Deep Learning for Computer Vision with Python, 2017 года
Автор: Адриан Роузброк
Это – не совсем книга в привычном понимании слова. Её скорее стоит называть руководством, которое подходит как новичкам, так и специалистам в разных областях. Но основная целевая аудитория – это всё-таки программисты на Python. Учебное пособие рассчитано на тех, кто программирует на «Питоне». Если вы свободно программируете, рисуете графики, обрабатываете естественные языки и выполняете иные операции, то книга позволит вам углубить свои знания и приобрести новые практические навыки. Используя глубокое обучение, вы научитесь создавать программы компьютерного зрения и не только.
Книга содержит многочисленные примеры, что делает её практически применимой. Вы сразу найдёте своим знаниям реальное применение и попрактикуетесь в своих проектах. За счёт того, что автор грамотно скомпоновал материал, вы пойдёте от простого к сложному. Основы даны очень подробно и понятно, поэтому к моменту перехода к практике у вас не останется вопросов без ответов.
Grokking Deep Learning
Автор: Эндрю Траск
Если вы всегда хотели начать создавать нейронные сети, то это книга должна стать вашей настольной. Она писалась именно для таких читателей и научит вас делать нейронки с нуля. Автор рекомендует её тем, кто программирует на среднем уровне и отлично владеет математикой. Но даже новичкам она будет интересна, хотя учитывайте, что непонятные темы, относящиеся к базе в данном сегменте, придётся искать в других источниках.
Книга разделена на несколько глав. В первой разбираются теоретические основы, материал подан простым языком и понятен даже новичкам. Далее от базовых основ вы переходите непосредственно к методам создания и обучения нейронных сетей. Кроме этого, вы научитесь работать с естественным языком. Дополнительно в последних разделах дана информация по взаимодействию с конфиденциальной информацией. Книга даёт полное представление о устройстве нейросетей.
The Hundred-Page Machine Learning Book, 2019 год
Автор: Андрей Бурков
Вы всё ещё считаете, что машины учатся в прямом смысле этого слова? И уверены, что без сложных и долговременных курсов в этой теме не обойтись? Тогда эта книга для вас! Её написал гениальный специалист, признанный всеми мировыми экспертами лучшим – Андрей Бурков.
Автор так изложил материал, что уже через несколько дней вы сможете приступить к работе. Он понятным языком объяснил, что суть машинного обучения сводится к поиску оптимальной формулы. Именно к ней нейросеть будет обращаться при поступлении входных данных, применять её и получать желаемый результат. Самая важная информация по теме изложена в первых пяти главах. Практически каждый после их прочтения сможет найти себя как современного аналитика или специалиста по машинному обучению. Весь материал подан коротко, ёмко и без «воды». Поэтому он занимает всего две сотни страниц. В других книгах вам придётся прочитать не менее нескольких тысяч страниц.
Если вы практикующий инженер, то можете не ограничиваться первыми главами. Последующая информация будет вам полезна и может использоваться практически ежедневно. Поэтому книгу можно заинтересовать всем заинтересованным в машинном обучении специалистам.
Deep Reinforcement Learning Hands-On, 2018 год
Автор: Максим Лапань
Одна из последних, а значит самых актуальных книг о машинном обучении. Она написана в виде детального руководства, которое можно сразу применять на практике. Автор уделил особое внимание новым методам глубокого обучения. Кроме того, он подкрепляет теорию практикой и отмечает ограничения каждого инструмента.
Материал подан просто, чётко и хорошо структурирован. Автор удачно чередует теорию и практику. Причём практические примеры приводит на базе нестандартных сред, которые в полной мере дают представление о возможностях тех или иных инструментов. Большое внимание уделяется методикам кросс-энтропии и Q-learning. Отдельно рассматриваются градиенты по стратегиям. В процессе изучения материала вы сможете самостоятельно оценить все методы и научитесь использовать их в реальных условиях в собственных проектах.
И это далеко не всё, что даст вам данное руководство! Автор предлагает читателям, опираясь на полученные знания и подсказки, сделать робота для торговли акциями. А также овладеть навыками обучения с подкреплением. Большой плюс учебного пособия – разбор основ применения естественного языка. Его используют для создания и развития чат-ботов. Поэтому если вам близка эта тема, то обязательно обратите внимание на книгу.
Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей, 2018 год
Авторы: Сергей Николенко, А. Кадурин, Екатерина Архангельская
Прекрасный вариант, написанный на русском языке. В мире нейронных сетей таких учебных пособий немного, поэтому приобретите его. Оно не для новичков, авторы писали книгу для практикующих разработчиков с опытом. Поэтому не стоит погружаться в материал, если вы не владеете нужными профессиональными навыками.
Хотя информация подана очень грамотно. Авторы сумели создать подробное и полное руководство, которое закроет все вопросы, связанные с нейронными сетями. Из-за этого некоторые новички всё же приобретают книгу и садятся за неё после изучения базы в других источниках. Важно понимать, что материал изобилует математическими формулами. Это отличает его от привычных многим роликов в интернете, где нейронки описываются простыми словами. Поэтому чтение нельзя назвать лёгким – некоторым читателям приходится прерываться на каждой странице и искать разъяснения.
Отдельно авторы затрагивают тему новейших достижений в машинном обучении. Они дают свою оценку новым архитектурам и алгоритмам, отмечая возможности их практического применения.
The Book of Why, 2018 год
Автор: Джуда Перл
Уникальная книга, которая должна быть в библиотеке каждого современного человека, который хочет думать и готов анализировать происходящее. Написал её известный учёный, который работает в Израиле и США. Базой для книги послужил его научный труд. Автор адаптировал его под массовое восприятие и изложил свои открытия простым и понятным языком.
В чём же уникальна эта книга? Она расширяет ваш кругозор и позволяет настроить мышление на совершенно иной лад, ведь автор предлагает вам математический инструмент, который с высокой степенью точности указывает на первопричину тех или иных событий. Вы отчётливо увидите причинно-следственные связи и сможете самостоятельно делать прогнозы.
Автор в своей книге развеял многие стереотипы и мифы. Он дал новое обоснование причинно-следственной связи и доказал, что анализ и мышление способны на невероятные с точки зрения обычного человека вещи. Они помогут исследовать наш реальный мир, дадут представление о других возможных мирах и раскроют суть человеческого интеллекта и ИИ.
Все темы, включая самые сложные, написаны простым языком. Поэтому книга рекомендована как специалистам, так и обычным людям. Её можно свободно советовать для развивающего чтения.
Introduction to Deep Learning, 2018 год
Автор: Сандро Сканси
Идеальный вариант для новичков, представляющий собой введение в машинное обучение. Книга написана простым и понятным языком, автор был краток, но сумел изложить материал ёмко. Каждую теоретическую тему он подкрепляет практическими примерами, все они даются на Python. Поэтому понятны абсолютно любому читателю, заинтересованному в нейронных сетях.
Книга сумела охватить огромное количество тем. Здесь очень интересно подана история искусственного интеллекта. Автор даёт своё мнение относительно каждого события, но оставляет читателям возможность не согласиться с ним и оценить ситуацию самостоятельно. Также он затрагивает математические предпосылки появления нейронок и приводит простейшие примеры.
А ещё вы найдёте здесь новейшие инструменты для работы, популярные и проверенные алгоритмы, понятные каждому архитектурные решения. Они прекрасно подходят начинающим разработчикам, которые ещё не уверены в своих силах и не имеют опыта ведения собственных проектов.
Материал разделён на главы и подан от простого к сложному. Вы сумеете изучить как общие разделы, так и направленные на решение конкретных задач. Для вас не останется тайн в обучении нейронок, обработке естественного языка и нейросетях с обратной связью. Благодаря этой книге, вырастет ваш профессионализм и расширится диапазон возможностей.
Материал на сегодняшний день не устарел и будет актуален еще долгое время. Поэтому смело приобретайте книгу и погружайтесь в увлекательный мир машинного обучения.
Machine Learning Yearning, 2018 год
Автор: Эндрю Ын
Одна из самых интересных и практически применимых книг в нашей подборке. Дело в том, что автор не стал подобно другим подробно останавливаться на алгоритмах машинного обучения – такой литературы достаточно много на любой уровень восприятия. Он пошёл иным путём – предложил разобраться в том, как сделать так, чтобы алгоритмы работали, рассмотрев их принципы и особенности. И это ему хорошо удалось!
Что вовсе неудивительно, если учесть, что автор – признанный мировой авторитет в области искусственного интеллекта. Он имеет массу научных трудов, практических разработок и публицистической литературы.
После изучения всего материала вы сможете уверенно расставлять приоритеты, без особых проблем диагностировать системные ошибки в процессе машинного обучения, проводить обучения в тестовом режиме. Это – основной набор навыков, которым автор хочет научить читателя. Но есть и другие.
К примеру, в книге подробно описаны разные виды обучения – сквозное, трансферное и многозадачное. К каждому приведены предпосылки к использованию и нюансы применения. Поэтому в будущем вы точно будете знать, как и когда брать тот или иной вариант.
Отдельно в книге рассмотрена настройка проектов. В связке с данной темой автор разобрал, каким образом проводить сравнение итоговых результатов этих проектов с такими же, но сделанными человеком в ручном режиме.
Хотим добавить, что книга выходит в электронном варианте главами. Автор публикует её по частям и пока неизвестно, намерен ли он отдавать её в печать или она так и останется электронной. В сети существует несколько вариантов перевода, поэтому вы можете поискать наиболее подходящий для себя.
Interpretable Machine Learning, 2019 год
Автор: Кристоф Молнар
Тоже довольно интересный экземпляр, заставляющийся задуматься над весьма важным вопросом «Как привести модели машинного обучения и выданные решения к понятному виду?». Тема весьма актуально, а подача материала увлекательна и проста. Но тем не менее книга рекомендована в первую очередь профессионалам. Она рассчитана на учёных статистов и любых практикующих экспертов в сегменте машинного обучения. Хотя и тем, кто интересуется подобной проблематикой, она будет очень интересна и полезна.
Книга существует в электронном и бумажном видах, что расширяет диапазон её читателей.
Автор предлагает вам начать с изучения простых интерпретируемых моделей, а далее переходит к независимым от модели методам и делает на них особый акцент. Отдельно разобраны и объяснены методы, которые используются только для глубоких нейронных сетей.
Удобно, что в книге не просто приводятся методы – они подробно разбираются. Автор описывает их, объясняет, демонстрирует на примерах и даже критикует. Он обязательно приводит их сильные и слабые стороны, а также старается показать, каким образом можно провести интерпретацию результатов. Поэтому после изучения материала вы легко подберёте нужный метод к своему проекту и сумеете его изменить при необходимости.
Эксперты очень хорошо отзываются о книге, рекомендуя в качестве настольной. Практическая её польза неоценима.
Neural Networks and Deep Learning, 2015 год
Автор: Майкл Нильсен
Нейронные сети сегодня – это самая обсуждаема тема и новый подход к программированию. Если раньше специалисты для решения поставленной задачи разбирали её на несколько маленьких и к каждой подбирали подходящее решение, то сегодня так делать не нужно! Нейронки не нуждаются в разделении задач, так как сами находят оптимальные решения. И это стало причиной широкого применения нейронных сетей. Крупные компании находятся в поисках специалистов, которые владеют приёмами машинного обучения. И с каждым разом спрос на них увеличивается.
В сети книга представлена на английском языке. На русском вы можете найти её свободный перевод, который эксперты оценивают как довольно достойный. Если говорить о содержании простым языком, то автор постарался просто и доступно рассказать о нейросетях. Он начинает с основ и постепенно подводит читателя к современным методикам машинного обучения.
Вы сможете погрузиться в теорию и в полной мере овладеть терминологией. Затем вам будет нужно перейти к практике, и она подана в книге очень удачно. Автор стимулирует читателя на выполнение разных видов заданий – написание кода, глубокое обучение и не только. В результате вы должны получить хорошие навыки работы и реализуете их в своих проектах.
Большой плюс этой книги – основательный подход ко всем темам. Автор акцентирует внимание на ключевых парадигмах, справедливо полагая, что после этого вы легко усвоите любой новый материал и сможете воспользоваться самыми современными идеями.
Наша подборка – это база, которая должна быть у каждого человека, интересующегося нейронными сетями. С её помощью вы получите прочные теоретические знания и овладеете практическими навыками, без которых невозможна работа в сегменте машинного обучения. А с какой книги начинать, выбирать только вам!
