Педро Домингос - Верховный алгоритм

123.Маккормик Дж. Девять алгоритмов, которые изменили будущее. М. : ДМК Пресс, 2014.

124.Дасгупта С., Пападимитриу Х., Вазирани У. Алгоритмы. М. : Издательство МЦНМО, 2014.

125.Айзексон У. Инноваторы. М. : АСТ : Corpus, 2015.

126.Дэвенпорт Т., Харрис Дж. Аналитика как конкурентное преимущество. Новая наука побеждать. М. : BestBusinessBooks, 2010.

127.Андерсон К. Длинный хвост. Новая модель ведения бизнеса. М. : Вершина, 2008.

128.Сильвер Н. Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие — нет. М. : КоЛибри : Азбука-Аттикус, 2015.

129.Кларк Р., Нейк Р. Третья мировая война. Какой она будет? СПб. : Питер, 2011.

130.Разумный мозг / под ред. Д. Эделмена и В. Маунткасла. М. : Мир, 1981.

131.Мандельброт Б. Фрактальная геометрия природы. Ижевск : Институт компьютерных исследований, 2002.

132.Глейк Дж. Хаос: создание новой науки. СПб. : Амфора, 2001.

133.Френкель Э. Любовь и математика. Сердце скрытой реальности. СПб. : Питер, 2016.

134.Петцольд Ч. Читаем Тьюринга. Путешествие по исторической статье Тьюринга о вычислимости и машинах Тьюринга. М. : ДМК-Пресс, 2014.

135.Марр Д. Зрение. Информационный подход к изучению представления и обработки зрительных образов. М. : Радио и связь, 1987.

136.Сеунг С. Коннектом. Как мозг делает нас тем, что мы есть. М. : Бином. Лаборатория знаний, 2014.

137.Докинз Р. Слепой часовщик. Как эволюция доказывает отсутствие замысла во Вселенной. М. : АСТ : Corpus, 2015.

138.Саттон Р., Барто Э. Обучение с подкреплением. М. : Бином, Лаборатория знаний, 2012.

139.Абигнейл Ф., Реддинг С. Поймай меня, если сможешь. М. : Эт Сетера Паблишинг, 2003.

140.Майер-Шенбергер В., Кукьер К. Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим. М. : Манн, Иванов и Фербер, 2013.

141.Бостром Н. Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии. М. : Манн, Иванов и Фербер, 2015.

ОГЛАВЛЕНИЕ

Пролог

Глава 1. Революция машинного обучения

Познакомимся с обучающимся алгоритмом

Почему бизнес рад машинному обучению?

Турбоускорение для научного метода

Миллиард Клинтонов

Один сигнал, если сушей, два — если по интернету

Куда мы идем?

Глава 2. Властелин алгоритмов

Аргумент из области нейробиологии

Аргумент из области эволюции

Аргумент из области физики

Аргумент из области статистики

Аргумент из области информатики

Алгоритмы машинного обучения против инженерии знаний

Лебедь кусает робота

Верховный алгоритм — лиса или еж?

Что на кону?

Другая теория всего

Кандидаты, которые не оправдали надежд

Пять «племен» машинного обучения

Глава 3. Проблема индукции Юма

Быть или не быть свиданию?

Теорема «Бесплатных обедов не бывает»

Подготовка насоса знаний

Как править миром

Между слепотой и галлюцинациями

Точность, которой можно доверять

Индукция — противоположность дедукции

Как научиться лечить рак

Игра в двадцать вопросов50

Символисты

Глава 4. Как учится наш мозг?

Взлет и падение перцептрона

Физик делает мозг из стекла

Самая важная кривая в мире

Альпинизм в гиперпространстве

Перцептроны наносят ответный удар

Полная модель клетки

В глубинах мозга

Глава 5. Эволюция: обучающийся алгоритм природы

Алгоритм Дарвина

Дилемма изучения–применения

Выживание самых приспособленных программ

Зачем нужен секс?

Воспитание природы

Побеждает тот, кто быстрее учится

Глава 6. В святилище преподобного Байеса

Теорема, которая правит миром

Все модели неверны, но некоторые полезны

От «Евгения Онегина» до Siri

Все связано, но не напрямую

Проблема логического вывода

Учимся по-байесовски

Марков взвешивает доказательства

Логика и вероятность: несчастная любовь

Глава 7. Ты — то, на что ты похож

Попробуй подобрать мне пару

Проклятие размерности

Змеи на плоскости

Вверх по лестнице

Взойди и сияй

Глава 8. Обучение без учителя

Как свести рыбака с рыбаком

Открытие формы данных

Жизнелюбивый робот

Повторенье — мать ученья

Как найти соотношения

Глава 9. Кусочки мозаики встают на место

Из многих моделей — одна

Верховный алгоритм

Логические сети Маркова

От Юма до домашних роботов

Машинное обучение в планетарном масштабе

Сейчас вас примет доктор

Глава 10. Мир машинного обучения

Секс, ложь и машинное обучение

Цифровое зеркало

Общество моделей

Делиться или не делиться, а если да, то где и как

Нейронная сеть украла у меня работу

Война — не для людей

Google + Верховный алгоритм = Skynet?

Эволюция, часть вторая

Эпилог

Благодарности

Рекомендуемая литература

МАКСИМАЛЬНО ПОЛЕЗНЫЕ КНИГИ

Если у вас есть замечания и комментарии к содержанию, переводу, редактуре и корректуре, то просим написать на be_better@m-i-f.ru, так мы быстрее сможем исправить недочеты.

Наши электронные книги:

http://www.mann-ivanov-ferber.ru/ebooks/

Заходите в гости:

http://www.mann-ivanov-ferber.ru/

http://blog.mann-ivanov-ferber.ru/

http://www.facebook.com/mifbooks

http://vk.com/mifbooks

https://twitter.com/mifbooks

Дерево знаний

Предложите нам книгу

Ищем правильных коллег

Для корпоративных клиентов:

Полезные книги в подарок

Корпоративная библиотека

Книги ищут поддержку

НАД КНИГОЙ РАБОТАЛИ

Главный редактор Артем Степанов

Ответственный редактор Татьяна Медведева

Литературный редактор Юлия Слуцкина

Арт-директор Алексей Богомолов

Обложка Facultative.Works

Верстка Вячеслав Лукьяненко

Корректоры Надежда Болотина, Юлия Молокова

ООО «Манн, Иванов и Фербер»

mann-ivanov-ferber.ru

Электронная версия книги подготовлена компанией Webkniga.ru, 2016