Uczenie maszynowe: podstawy

Uczenie maszynowe od dawna stało się synonimem sztucznej inteligencji. Przeniknęło do wielu aspektów naszego życia i stało się jedną z najważniejszych dziedzin współczesnej nauki. Ta książka — przewodnik po kluczowych ideach uczenia maszynowego. Dowiesz się, jak metody uczenia maszynowego wynikają z podstawowych zasad teorii prawdopodobieństwa, przejdziesz drogę od twierdzenia Bayesa do uogólnionych modeli liniowych i poznasz w praktyce tych gigantów, na których opiera się cała współczesna sztuczna inteligencja. Liczne fascynujące przypadki, praktyczne przykłady i ciekawe zadania — od analizy retrospektywnych badań naukowych po efekt "gorącej ręki" w koszykówce — pomogą zrozumieć najtrudniejsze koncepcje. Ponadto książka może stanowić podstawę podstawowych kursów dotyczących uczenia maszynowego.