Привет, Хабр! Меня зовут Никита Малыхин, я Tech Lead в команде AdTech в Центре Big Data МТС. Сегодня поделюсь списком любимых книг, которые позволят изучить фундаментальные принципы и современные подходы в машинном обучении.
В эпоху стремительного развития искусственного интеллекта и больших языковых моделей может показаться, что потребность в классических книгах отпадает и поиск информации вышел на совершенно новый уровень. Да, мир меняется, но книги позволяют получить максимально структурированные и логично выстроенные знания по теме. Ведь именно этого не хватает как при поиске, так и подготовке промптов в LLM.
Трудов по теме много — так что я решил разбить подборку на две части. В первой части будут книги по нейронным сетям в целом и рекомендательным системам в частности. Во второй — сфокусируемся на NLP и книгах по ML широкого профиля. Поехали!
Некоторым книгам в списке уже с десяток лет. Но у них отлично получается объяснить базовые концепции машинного обучения простым языком — это будет полезно новичкам. Да, в быстро меняющемся мире ИТ нужно постоянно следить за трендами и новыми открытиями, но возвращаться к основам и смотреть, как развивалась инженерная мысль, — тоже полезно. Если будете покупать книги, рекомендую выбирать последние издания, чтобы работать с актуальными версиями текста.
Нейронные сети
В этом и других разделах указываю название книги на русском языке, если есть перевод, и, соответственно, на английском, если перевода нет.
Глубокое обучение
Авторы: Иэн Гудфеллоу, Иошуа Бенджио, Аарон Курвилль (Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville)
Эта книга не просто руководство по машинному обучению, а настоящий фундамент для тех, кто хочет понимать нейросети на глубоком уровне. Авторы, признанные эксперты в области искусственного интеллекта, разбирают все ключевые аспекты: от основ линейной алгебры и вероятностных моделей до оптимизационных методов, регуляризации и современных архитектур нейросетей. Здесь не просто объясняется, как применять алгоритмы, а раскрывается, почему они работают именно так.
Сильные стороны книги:
мощная теоретическая база — книга закладывает прочное понимание механизмов, лежащих в основе глубокого обучения;
полный охват темы — рассматриваются сверточные и рекуррентные сети, стратегии обучения, методы оптимизации и даже философия искусственного интеллекта;
постепенное усложнение материала — от базовых принципов к передовым методам, что делает изучение логичным и последовательным.
Это серьезный труд, который подойдет тем, кто хочет не просто использовать библиотеки машинного обучения, а понимать, что происходит внутри алгоритмов. Книга станет надежной основой для исследователей, аналитиков и инженеров данных, желающих глубже разобраться в нейросетях.
Neural Networks and Deep Learning: A Textbook
Автор: Чару Ч. Аггарвал (Charu C. Aggarwal)
Почему нейросети стали основой искусственного интеллекта? Как они обучаются и какие архитектуры лучше всего подходят для разных задач? Чару Ч. Аггарвал дает комплексный обзор работы нейронных сетей, начиная с базовых принципов и заканчивая современными моделями вроде трансформеров. Книга сочетает математическую строгость с практическими примерами, что делает ее полезной как для изучения теории, так и для решения реальных задач.
Сильные стороны книги:
плавное погружение в тему — от основ до продвинутых архитектур, что позволяет изучать материал в комфортном темпе;
сбалансированный подход — теория всегда сопровождается примерами, помогающими увидеть нейросети в действии;
актуальные модели — рассмотрены сверточные и рекуррентные сети, трансформеры и другие современные архитектуры.
Книга подойдет и тем, кто только знакомится с глубоким обучением, и тем, кто хочет глубже разобраться в механике работы нейросетей. Neural Networks and Deep Learning: A Textbook помогает не просто изучить тему, но и применять знания на практике.
Глубокое обучение на Python
Автор: Франсуа Шолле (François Chollet)
Как перейти от теории к практике и сразу начать создавать нейросети? Франсуа Шолле, создатель Keras, делает обучение доступным даже для тех, кто не хочет углубляться в сложные математические выкладки.
Сейчас Шолле работает в Google и активно занимается исследованиями в области искусственного интеллекта. Опыт у него огромный, и в книге он дает работающие примеры кода, понятные объяснения и четкий алгоритм действий: от базового понимания нейросетей до их эффективного использования в реальных задачах.
Сильные стороны книги:
минимум сложностей — максимум пользы — объяснения ориентированы на интуитивное понимание, без перегруженности теорией;
сразу к делу — код на Python с использованием Keras, который можно адаптировать и применять в своих проектах;
фокус на практике — книга помогает не просто изучить нейросети, а освоить их реальное применение.
Для тех, кто хочет быстро освоить глубокое обучение и научиться строить эффективные модели без погружения в академическую математику, эта книга станет надежным проводником в мир нейросетей.
Deep Learning for Computer Vision
Автор: Раджалингаппа Шанмугамани (Rajalingappaa Shanmugamani)
Компьютерное зрение — это не просто распознавание лиц или фильтры в Instagram. Это и технологии, позволяющие машинам понимать изображения, анализировать их и даже принимать решения. В этой книге Раджалингаппа Шанмугамани объясняет, как применять глубокие нейросети для работы с визуальными данными. А еще он подробно рассматривает архитектуры сверточных сетей, методы предобработки изображений и техники улучшения моделей, позволяющие повысить их точность.
Сильные стороны книги
фокус на компьютерное зрение — не просто машинное обучение, а его применение в анализе изображений, видео и графики;
практический уклон — примеры и советы, которые помогут адаптировать модели под реальные задачи;
современный взгляд — в книге разбираются актуальные методы и алгоритмы, применяемые в индустрии.
Книга станет настольной для разработчиков и исследователей, которые хотят не просто разбираться в нейросетях, а применять их для создания мощных моделей обработки изображений.
Рекомендательные системы
Recommender Systems: The Textbook
Автор: Чару Ч. Аггарвал (Charu C. Aggarwal)
Как работает Netflix, когда предлагает вам именно тот фильм, который вам понравится? Почему одни интернет-магазины умеют предугадывать ваши желания, а другие нет? В этой книге Чару Ч. Аггарвал разбирает всю кухню рекомендательных систем: от классических алгоритмов коллаборативной фильтрации до современных нейросетевых моделей. Здесь не только формулы и математические модели, но и практические аспекты: как измерять качество рекомендаций, подстраивать их под пользователей и запускать масштабируемые системы.
Сильные стороны книги:
разнообразие подходов — от самых простых моделей до глубокого обучения, с разбором плюсов и минусов каждого метода;
практическая применимость — теория подкреплена реальными кейсами, что делает книгу полезной не только для академического изучения, но и для работы;
современные технологии — рассматриваются актуальные алгоритмы, включая гибридные модели и использование нейросетей в рекомендациях.
Эта книга поможет не просто понять, как работают рекомендательные системы, а научиться строить их так, чтобы они действительно приносили пользу — и пользователям, и бизнесу.
Программируем коллективный разум
Автор: Тоби Сегаран (Toby Segaran)
Что общего у рекомендательных систем, фильтрации спама и прогнозирования трендов? Все это примеры машинного обучения, которое анализирует данные и делает выводы без участия человека. В своей книге Тоби Сегаран объясняет, как работают такие алгоритмы, и показывает, как внедрять их в реальных проектах с помощью Python. Здесь нет сложных математических выкладок — только понятные объяснения и код, который можно сразу запустить.
Чем книга полезна:
рабочие примеры на Python — автор разбирает алгоритмы на практике, а не просто рассказывает, как они устроены;
разнообразие техник — помимо рекомендаций, здесь есть кластеризация, предсказательная аналитика и методы выявления аномалий;
простота объяснений — книга рассчитана на тех, кто только начинает погружаться в тему, но при этом дает достаточно знаний для реальной работы.
Если вам нужно быстро разобраться в машинном обучении и научиться применять алгоритмы в своих проектах, эта книга станет отличным стартом. Она поможет не только понять принципы, но и сразу перейти к практике.
Practical Recommender Systems
Автор: Ким Фолк (Kim Falk)
Что делает рекомендацию действительно полезной? Почему один алгоритм предлагает идеальные варианты, а другой бесполезный мусор? В этой книге Ким Фолк разбирает, как строить рекомендательные системы, которые действительно работают. Здесь не теория ради теории, а практические кейсы, показывающие, как настроить рекомендации, измерить их качество и встроить в продукт.
Чем книга полезна:
реальные сценарии — автор приводит множество кейсов из разных отраслей, показывая, как рекомендации работают на практике;
пошаговые инструкции — от разработки алгоритма до его оценки и внедрения, все этапы подробно описаны и сопровождаются примерами;
фокус на практику — минимум теории, максимум практических советов и рекомендаций для быстрого старта.
Эта книга станет надежным спутником для разработчиков и инженеров данных, стремящихся создать эффективные рекомендательные системы и внедрить их в реальные проекты.
Personalized Machine Learning
Автор: Джулиан МакОли (Julian McAuley)
Эта книга сочетает технические аспекты разработки рекомендательных систем с бизнес-аналитикой, предлагая читателю не только понять, как работают алгоритмы, но и как они влияют на пользователей. МакОли рассматривает реальные бизнес-кейсы, анализируя эффективность рекомендаций и их пользу для конечного пользователя. Кроме того, автор предоставляет доступ к онлайн-ресурсу с более чем 30 датасетами, что позволяет практиковаться и применять полученные знания на практике.
Что делает эту книгу особенной:
сочетание техники и бизнеса — редкое объединение алгоритмических деталей с анализом пользовательского опыта и бизнес-ценности;
практическая направленность — доступ к обширной базе данных для самостоятельной работы и отработки навыков;
фокус на пользователя — углубленное изучение того, как рекомендации воспринимаются и используются реальными людьми.
Книга — просто must have для специалистов, стремящихся не только разработать эффективные алгоритмы, но и понять их влияние на пользователей и бизнес.
На сегодня все. Надеюсь, подборка вам пригодится. Позже вернусь со второй частью!
