«Введение в машинное обучение» kitabının rəyləri, 11 rəylər

Интересная и полезная книга для изучающих вопросы интеллектуального анализа данных и обнаружения знаний в базах данных. В книге рассмотрены теоретические и практические аспекты указанной тематики. Представленный материал снабжен большим количеством примеров на языке Pyton. Рекомендую к прочтению и изучению....

Учебник представляет собой практико-ориентированное пособие по машинному обучению, где теоретическая часть изложена кратко и доступно, а основной акцент сделан на освоении алгоритмов классификации и регрессии с применением Python и популярных библиотек. Материал позволит студентам не только понять основы, но и приобрести реальные навыки решения прикладных задач анализа данных. Издание будет полезно для студентов различных специальностей, интересующихся современными методами анализа и обработки информации.

Учебник отличается четкой структурой и доступным изложением материала. Авторы последовательно раскрывают основные теоретические положения и подкрепляют их практическими примерами, что делает материал понятным для студентов и начинающих специалистов. Положительным моментом является наличие иллюстраций и упражнений для закрепления знаний.

Отзыв докторанта о книге “Введение в машинное обучение” (Р.И. Мухамедиев, Е.Н. Амиргалиев)

Как докторант, занимающийся исследованиями в области анализа пространственных данных и искусственного интеллекта, я с интересом ознакомился с книгой «Введение в машинное обучение». Данное издание представляет собой систематизированное и доступное введение в ключевые концепции и методы ML, включая классификацию, регрессию и кластеризацию.

Особенно ценно то, что авторы смогли совместить теоретические основы с практической направленностью, что делает книгу полезной не только для студентов и начинающих специалистов, но и для исследователей, которые ищут структурированное изложение материала. Понятные примеры и чёткая логика построения текста позволяют быстро погрузиться в предмет и увидеть взаимосвязь между фундаментальными принципами и их приложением в реальных задачах.

Считаю, что данная работа может стать хорошей базой для формирования учебных курсов по искусственному интеллекту и машинному обучению в университетах Казахстана и СНГ. Лично для меня, как для исследователя, книга полезна тем, что она задаёт чёткий методологический каркас, который можно использовать при разработке собственных моделей и экспериментальных подходов.

Рекомендую данное издание всем, кто интересуется современными методами анализа данных и перспективами развития интеллектуальных систем.

Если вы начинаете знакомство с машинным обучением, этот учебник от Мухамедиева и Амиргалиева одно из лучших стартовых пособий. Язык простой, понятный, теорию подают кратко, без излишней формальной заумности, сразу показывают, как применять алгоритмы на практике: код, визуализация, анализ качества моделей. Особенно полезен для студентов технических направлений, магистрантов и тех, кто хочет перейти от понимания базы к реальным задачам.

Книга охватывает весь спектр: регрессия, классификация, нейронные сети, снижение размерности, обработка данных, и даже вступление в глубокое обучение. Отличный набор лабораторных работ, они помогают закрепить материал.

Написано грамотным , простым языком, не перегружать теорией. Много конкретных примеров написанных на piton. Рекомендую для изучения студентам it специальностей

Как магистрант второго курса, я считаю данный учебник удачным примером современной учебной литературы, где акцент сделан не только на теоретические основы, но и на развитие практических навыков. Книга написана доступным языком и постепенно вводит читателя в основные понятия машинного обучения, не перегружая излишней формализацией.

Особое впечатление производит структура материала: каждое новое понятие сопровождается практическими заданиями и примерами, что позволяет закрепить знания сразу в процессе изучения. Такой подход формирует у студентов умение работать с инструментами анализа данных, а не просто воспроизводить теорию.

Примечательно, что для освоения книги не требуется глубокая предварительная подготовка: достаточно базовых знаний программирования, чтобы постепенно включиться в процесс. В этом я вижу важное преимущество издания, так как оно открывает путь к изучению машинного обучения широкому кругу обучающихся.

Считаю, что данный учебник заслуживает внимания студентов и преподавателей, так как он способствует формированию прочной базы для дальнейших исследований и профессионального роста в сфере машинного обучения.

Я оставлю отзыв о книге «Введение в машинное обучение». Больше всего мне понравилось, что авторы не перегружают теорией, а сразу показывают, как использовать алгоритмы на практике. Очень удобно, что все примеры идут на Python с применением библиотек, которые мы и так часто используем numpy, pandas, matplotlib, sklearn.

Интересно было увидеть, как можно шаг за шагом решать задачи классификации и регрессии, анализировать данные и визуализировать результаты. Книга читается легко, и даже сложные вещи объяснены понятным языком. Думаю, студентам будет полезно не только как учебник, но и как руководство для первых проектов и исследований.

Полезная книга, много практических примеров для применения в реальных кейсах, изложено простым языком для быстрого понимания

Очень значимая книга, которая подходит и для начинающих специалистов, включая студентов, и для тех кто уже хорошо знаком с методами машинного обучения, благодаря отличной систематизации всех методов. Особо следует отметить фрагменты кодов, помогающие в детальном понимании алгоримов.