Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир

Первая часть книги, как уже справедливо заметили, не стоит не только бумаги, на которой она напечатана, но даже и байтов на вашей читалке. А сама книга, - это, собственно, попытка пересказать человеческим (или автору хочется верить, что человеческим) языком теорию машинного обучения (высшая математика, между нами гуманитариями ).

Моя нежная гуманитарная часть завяла на первой же главе и ушла в "самоизлоляцию". Левое полушарие, закаленное встречами с суровой математической реальностью, где интеграл, нежно прижимает к себе экспоненту да еще и с подружкой, скучала тоже. Огуманитаривание теории вероятности не сделало ее более понятной.

Еще большая загадка, зачем автор вынес университетский курс из университета, где ему и место. Тот же вопрос и про всю эту полемику про сверхалгоритм - походу,…

Книга Педро Домингоса начинается с очень простых как дважды два положений, которые под силу освоить любому неспециалисту в области IT и компьютерных технологий, искусственного интеллекта и машинного обучения. Середина и концовка книги намного труднее поддается пониманию для новичков в этой области. Автор пытается использовать простые предложения для описания, но иногда в тексте встречаются термины, которые невозможно осилить без специального поиска. Опять же, здесь все зависит от технической подготовки и интеллектуальной сноровки читателя. В книге описываются пять "племен" машинного обучения : символисты, коннекционисты, байесовцы, эволюционисты и аналогизаторы. Каждая из школ имеет особый подход к выстраиванию процесса машинного обучения. Главная идея автора этой книги заключается в…

На самом деле написать книгу о машинном обучение для новичков и еще и в "безмашинном" варианте - это архисложно, если вообще возможно. Но у Домингоса получилось если не представить общее представление о работе алгоритмов, то хотя задать понятный теоретический и философский базис для мышления в стиле ML.

Очень порадовало, что автор книги - сам специалист по ML, и практик, а то в последнее время развелась куча "псевдо-экспертов" по искусственному интеллекту. Если же вы сами специалист по машинному обучению - то книга не утомит вас банальщиной, но удивит интересными экскурсами в историю AI и меткими обобщениями и наблюдения.

Я уже уже три года занимаюсь машинным обучением и рекомендуем всем своим студентам параллельно читать эту книгу и конечно же практиковаться - без программирования,…

Педро пытается интриговать с порога: меня купило смачное «Верховный алгоритм»: в названии я усмотрел заявку на смещение Бога с его пыльного насеста бурным саморазвитием технологий.

Автор имеет виды на построение идеального самообучающегося алгоритма, способного извлечь знание из любого набора сырых данных. И это действительно та ещё задачка. Не спеша, он проводит экскурсию по текущему состоянию дел в машинном обучении, по очереди знакомит с 5-ью основными «кланами» (символисты, коннекционисты, эволюционисты, байесовцы и аналогизаторы), а после строит догадку, на чём бы мог основываться учитывающий все плюсы и минусы каждого из подходов «верховный» алгоритм, на поверку оказывающийся лишь указующим жестом в сторону: мол, смотрите, возможно он там. Но экскурсия интересная: заставила меня…

Заголовок не просто так выбран. Это книга - грязная вода. Я столько в дипломных работах не лил воды. Почти полностью неструктурированная книга. Почти никакой последовательности нет. Автор может балаболить о чём-то своём, сказать "Вот за это такой-то учёный получил премью", а ты сиди и гадай что это было, потому что он будет прыгать от неба к шмелям, и закончить фразой а-ля "поэтому мячи круглые". Тьфу! Приводить примеры автор совсем не умеет. Он может начать в середине одной подглавы, продолжить в другой, закончить в третьей в середине же, или, ещё хуже - "Помните я говорил 50 страниц назад кое о чём неважном. Вот там использовалось то, что я последние 10 страниц лил". Кто так делает?! Разбирать каждый метод и нормально показать что в нём применяется и когда - это не к этому автору. Явно…

Дамы и господа, добро пожаловать в cекту Верховного алгоритма!

Гуру нашей секты, Педро Домингос, откроет для вас сакральное знание о магических алгоритмах, которые не надо программировать или настраивать, ибо "они угадывают все сами". Вы войдете в узкое число избранных, ибо "сегодня лишь немногое имеют представление об обучающихся алгоритмах". Домингос поведает вам о коварном злодее, сравнимом с самим Сатаной: "в райском саду обитает змей - Монстр Сложности". В нашей секте есть даже (только тсс!) жертвоприношения, в которых одушевленные данные приносятся в жертву Святому Байесу (подробности в шестой главе). И самое главное, как у всякой уважающей себя секты, у нас есть великое божество, о котором известно лишь посвященным - Верховный алгоритм, способный решить все мировые проблемы, в…

Давненько я не читал такой одновременно назидательной, нагруженной и оптимистичной книги среди нехудожественной литературы! Книга оказалась очень крепким орешком, так как ее автор, известный американский разработчик с сфере искусственного интеллекта Педро Домингос совершенно не является популяризатором науки. Его цель совершенно иная - в первую очередь найти единомышленников, чтобы решить основную проблему современного машинного обучения - найти идеальный алгоритм, посредством которого любая информационная система смогла бы обучаться.

Сразу стало понятно, что Домингос не одну пятилетку работает в этом направлении, так как он замечательно владеет материалом и полностью владеет "матчастью", поражают новые и точные ссылки на разработки его коллег в той или иной области. Книга написана, с…

Прежде всего, это просто почти бесполезная книга.

Она почти бесполезна как учебное пособие: в ней недостаёт формальных материалов; принципы работы существующих алгоритмов машинного обучения подаются весьма обобщённо и малопонятно. Более того, в ряде случаев (например, в случае с описанием метода опорных векторов) это объяснение скорее затруднит, а не облегчит дальнейшее изучение материала. Справедливости ради стоит упомянуть, что в какой-то мере непригодность для изучения искупается наличием списка материалов для последующего чтения по теме.

Она почти бесполезна как научно-популярное издание: слишком мало внимания уделено практическим аспектам применения машинного обучения; более-менее внятно подаётся только использование машинного обучения для борьбы с онкологическими заболеваниями, всё…

Автор мягко выражаясь в теме, при этом он не сторонник какой-то одной школы поэтому не агитирует, а очень увлеченно рассказывает тонкости каждого подхода, интересно фантазирует и т.д. книга полна метафор и будет на 80% понятна любому думающему человеку, но и специалист в области или откроет что-то новое, или посмотрит на очевидные вещи под новым углом