5 knjiga o mašinskom učenju

Sadržaj:

• 1. “Pattern Recognition and Machine Learning” - Christopher Bishop
• 2. “Machine Learning” - Tom M. Mitchell
• 3. “The Elements of Statistical Learning” - Trevor Hastie, Robert Tibshirani, i Jerome Friedman
• 4. “Machine Learning: A Probabilistic Perspective” - Kevin P. Murphy
• 5. “Artificial Intelligence: A Modern Approach” - Stuart Russell i Peter Norvig

Izdvajam 5 knijga o mašinskom učenju koje su predstavljale interesantne izvore u pre GPT eri.

1. “Pattern Recognition and Machine Learning” - Christopher Bishop

• Sadržaj: Ova knjiga se fokusira na metodologije prepoznavanja obrazaca i mašinskog učenja iz perspektive Bayesian pristupa. Pruža detaljan uvod u osnovne tehnike, algoritme i modele za prepoznavanje obrazaca, kao što su klasifikacija, regresija, i klasterovanje.
• Stil: Knjiga je tehnička i matematička, sa mnogo primera, dijagrama i formula. Cilj je da se pruži duboko razumevanje metoda i teorija iza mašinskog učenja.
• Biografija autora: Christopher Bishop je britanski naučnik, profesor na Univerzitetu u Edinburgu, i glavni istraživač u Microsoft Research Cambridge. Njegov rad se uglavnom fokusira na mašinsko učenje i prepoznavanje obrazaca.
• Interesovanja: Bayesian pristupi, mašinsko učenje, neuralne mreže, prepoznavanje obrazaca.

2. “Machine Learning” - Tom M. Mitchell

• Sadržaj: Ovo je jedna od prvih sveobuhvatnih knjiga o mašinskom učenju, koja pruža uvod u osnovne koncepte i algoritme mašinskog učenja, uključujući nadzirano i nenadzirano učenje, genetičke algoritme, i neuronske mreže.
• Stil: Knjiga je napisana na pristupačan način, sa mnogo primera i objašnjenja koja olakšavaju razumevanje kompleksnih koncepata.
• Biografija autora: Tom M. Mitchell je profesor računarskih nauka na Carnegie Mellon University i pionir u oblasti mašinskog učenja. On je bio prvi predsednik Međunarodnog udruženja za mašinsko učenje (ICML).
• Interesovanja: Mašinsko učenje, robotsko učenje, kognitivna nauka.

3. “The Elements of Statistical Learning” - Trevor Hastie, Robert Tibshirani, i Jerome Friedman

• Sadržaj: Knjiga pokriva širok spektar tema iz statističkog učenja, uključujući linearne metode za regresiju i klasifikaciju, metode smanjenja dimenzionalnosti, klasterovanje, i metode zasnovane na kernelima.
• Stil: Veoma tehnička i matematička, sa naglaskom na teorijske aspekte statističkog učenja. Pruža mnoštvo primera i dijagrama.
• Biografija autora: Trevor Hastie, Robert Tibshirani, i Jerome Friedman su ugledni profesori statistike i biostatistike na Stanford University. Svi su vodeći istraživači u oblasti statističkog učenja i mašinskog učenja.
• Interesovanja: Statističko učenje, regresija, klasifikacija, biostatistika.

4. “Machine Learning: A Probabilistic Perspective” - Kevin P. Murphy

• Sadržaj: Ova knjiga nudi sveobuhvatan pregled probabilističkih modela i metoda u mašinskom učenju, uključujući Bayesian mreže, Markovljeve modele, i metode učenja parametara.
• Stil: Tehnička i matematička, sa mnogo primera i algoritama. Pisano na način koji kombinuje teoriju sa praktičnim pristupima.
• Biografija autora: Kevin P. Murphy je istraživač u Google Research, pre toga je bio profesor na Univerzitetu British Columbia. Njegov rad se fokusira na probabilističke modele i metode za mašinsko učenje.
• Interesovanja: Probabilistički modeli, Bayesian mreže, duboko učenje.

5. “Artificial Intelligence: A Modern Approach” - Stuart Russell i Peter Norvig

• Sadržaj: Knjiga pruža sveobuhvatan pregled veštačke inteligencije, uključujući mašinsko učenje, zaključivanje, planiranje, i robotske sisteme. Pored osnovnih koncepata, pokriva i napredne teme kao što su probabilistički modeli i učenje pojačanja.
• Stil: Knjiga je obimna i detaljna, pisana na način koji je pristupačan i studentima i istraživačima. Pruža mnogo primera, dijagrama, i algoritama.
• Biografija autora: Stuart Russell je profesor računarskih nauka na UC Berkeley, dok je Peter Norvig direktor istraživanja u Googleu. Oboje su vodeći stručnjaci u oblasti veštačke inteligencije.
• Interesovanja: Veštačka inteligencija, učenje pojačanja, probabilistički modeli, planiranje.

Ova revizija pruža pregled knjiga i autorovih interesovanja, stila pisanja, i biografija.