A. Svirsky, published in 2018. The book "Асимптотический анализ поведения прикладных моделей машинного обучения" (Asymptotic Analysis of the Behavior of Applied Machine Learning Models) by A. A. Svirsky, published in 2018, is a groundbreaking work that sheds light on the inner workings of machine learning models and their behavior under various conditions. The author, a renowned expert in the field, provides a comprehensive analysis of the asymptotic properties of these models, revealing their limitations and potential pitfalls. The book is a must-read for anyone interested in understanding the intricacies of machine learning and its applications in modern technology. The Plot: The book begins by introducing the concept of machine learning and its importance in today's technological landscape. The author explains how machine learning models are widely used in various industries, such as healthcare, finance, and marketing, to name a few. However, the author also highlights the limitations of these models, including their lack of transparency and accountability. As the book progresses, the author delves into the asymptotic properties of machine learning models, providing a detailed analysis of their behavior under different conditions. The first chapter focuses on the basic concepts of machine learning, including supervised and unsupervised learning, and the different types of algorithms used in each category. The author explains how these algorithms are trained on large datasets and how they can be applied to solve complex problems. However, the author also notes that these models are not perfect and can make mistakes, sometimes with catastrophic consequences.

А. Свирский, опубликовано в 2018 году. Книга «Асимптотический анализ поведения прикладных моделей машинного обучения» (Асимптотический Анализ Поведения Прикладных Моделей Машинного обучения) А. А. Свирским, изданным в 2018, является инновационной работой, которая проливает свет на внутренние работы моделей машинного обучения и их поведения при различных условиях. Автор, известный эксперт в этой области, дает всесторонний анализ асимптотических свойств этих моделей, выявляя их ограничения и потенциальные подводные камни. Книга является обязательной к прочтению для всех, кто заинтересован в понимании тонкостей машинного обучения и его приложений в современных технологиях. Книга начинается с введения понятия машинного обучения и его важности в современном технологическом ландшафте. Автор объясняет, как модели машинного обучения широко используются в различных отраслях, таких как здравоохранение, финансы и маркетинг, и это лишь некоторые из них. Тем не менее, автор также подчеркивает ограничения этих моделей, включая их недостаточную прозрачность и подотчетность. По мере продвижения книги автор углубляется в асимптотические свойства моделей машинного обучения, предоставляя подробный анализ их поведения в разных условиях. Первая глава посвящена основным концепциям машинного обучения, включая обучение с учителем и без учителя, а также различным типам алгоритмов, используемых в каждой категории. Автор объясняет, как эти алгоритмы обучаются на больших наборах данных и как их можно применять для решения сложных задач. Однако автор также отмечает, что эти модели не совершенны и могут допускать ошибки, иногда с катастрофическими последствиями.

''