С. И. Николенко

Очень толковая книга вводного уровня с замечательными ссылками. Особенная ценность книги – в мультидисциплинарном подходе, в том числе с отсылками на нейробиологию и вычислительную биологию. Отличный стиль изложения и «непрерывность» перехода между темами позволяет легко вникнуть в предмет. Мне понравился аналитический подход с разложением сложных понятий и базовых принципов на более простые концепции, классификация понятий и методик в доступных терминах (применение английского языка оправдано и помогает интернет-поиску), а также наличие исторических ссылок и биографий ученых. Знание того, откуда «ноги растут», помогает преодолеть первичное непонимание основополагающих идей, и книга этому весьма способствует.

Что-то пропущенное или непоследовательное легко компенсируется поиском в интернете по списку литературы в конце книги. Возможно, текст излишне перегружен листингами кодов (псевдокода было-бы достаточно), но это субъективно. Структура же самой книги и композиция глав достаточно близко коррелирует с независимо собранным за последние года полтора материалом по AI/ML. – Книга прекрасно заполняет методологические бреши в такой собственноручной коллекции и помогает “склеивать” понятийный аппарат, приобретенный из англо- и русскоязычной литературы.

Содержание вполне актуально даже в 2018, без учета deep learning (но есть недавно изданная книга «Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей», под соавторством того же С. Николенко); а в части генетических алгоритмов коррелирует с содержанием платных курсов (например, на pluralsight).

Книга помогла мне быстро внедриться в новую для меня тему AI/ML: по образованию я инженер-физик (твердое тело), но текущая практическая деятельность связана с программно-аппаратными комплексами для геофизики, где мы внедряем AI автоматизацию. – Приходится постоянно (и быстро) учиться, так что находка этой книги оказалась большим подспорьем. Имея собственные научные публикации, я непредвзято оцениваю, насколько колоссальны объемы выполненных работ для этой книги. Большое спасибо авторам за предоставленное компактное, целостное и содержательное видение непростой темы machine learning.