N. Tikhomirov, published in 2018 by the publishing house "Mir". The book "Идеи машинного обучения от теории к алгоритмам" is a comprehensive guide to the field of machine learning, written by A. N. Tikhomirov and published in 2018 by the publishing house "Mir". The book covers the entire spectrum of machine learning, from the theoretical foundations to the practical implementation of algorithms, providing readers with a deep understanding of the subject matter. The book begins with an introduction to the history of machine learning, tracing its evolution from the early days of artificial intelligence to the current state-of-the-art techniques. The author then delves into the fundamental concepts of machine learning, such as supervised and unsupervised learning, neural networks, and deep learning, explaining each concept in detail and providing examples to illustrate their application. As the reader progresses through the book, they will encounter more advanced topics such as natural language processing, computer vision, and reinforcement learning, each presented in a clear and concise manner. The author also discusses the challenges and limitations of machine learning, including overfitting, underfitting, and the need for large amounts of data.

Н.Тихомиров, вышедший в 2018 году в издательстве «Мир». Книга «Идеи машинного обучения от теории к алгоритмам» является подробным руководством по области машинного обучения, написанного А. Н. Тихомировым и изданного в 2018 издательством «Mir». Книга охватывает весь спектр машинного обучения, от теоретических основ до практической реализации алгоритмов, предоставляя читателям глубокое понимание предмета. Книга начинается с введения в историю машинного обучения, прослеживая его эволюцию от ранних дней искусственного интеллекта до современных современных техник. Затем автор углубляется в фундаментальные концепции машинного обучения, такие как обучение с учителем и без учителя, нейронные сети и глубокое обучение, подробно объясняя каждую концепцию и приводя примеры для иллюстрации их применения. По мере того, как читатель будет продвигаться по книге, он столкнется с более продвинутыми темами, такими как обработка естественного языка, компьютерное зрение и обучение с подкреплением, каждый из которых представлен в четкой и сжатой форме. Автор также обсуждает проблемы и ограничения машинного обучения, включая переобучение, недостаточное оснащение и потребность в больших объемах данных.

''