Верховный алгоритм
Как машинное обучение изменит наш мир

Верховный алгоритм.
Как машинное обучение изменит наш мир

Педро Домингос

Редакторы А. Серенко, А. Сбоев
Переводчик Василий Горохов

Серия: МИФ. Кругозор

М.: Манн, Иванов и Фербер, 2016. — 336 с.
ISBN: 978-5-00100-172-0

От автора: «Верховный алгоритм сумеет извлечь из данных вообще все знание — знание прошлого, настоящего и будущего. Изобретение этого алгоритма станет одним из величайших прорывов в истории науки. Оно ускорит прогресс буквально во всем, изменит мир так, как мы едва можем себе сегодня представить. Верховный алгоритм для машинного обучения — это нечто вроде стандартной модели в физике элементарных частиц и центральной догмы молекулярной биологии: единая теория, объясняющая все, что мы сегодня знаем, и закладывающая фундамент десятилетий или целых веков будущего прогресса. Верховный алгоритм — ключ к решению стоящих перед человечеством сложнейших проблем: от создания домашних роботов до лечения рака».

Книгу можно приобрести на лекциях Культурно-просветительского центра "Архэ", а также заказать по почте: notabene_book@list.ru.

Рецензию для сайта "Биомолекула" написал Артем Недолужко.

"Книга «Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир» издательства «Манн, Иванов и Фербер» написана ведущим экспертом по машинному обучению и искусственному интеллекту, профессором Вашингтонского университета Педро Домингосом (Pedro Domingos). Данное научно-популярное произведение в юмористической форме и очень популярным языком объясняет, что ждет человечество в недалеком будущем, в свете взрывного развития новой математической дисциплины — машинного обучения.

До прочтения книги «Верховный алгоритм», выпущенной в издательстве «Манн, Иванов и Фербер», я обладал весьма поверхностными знаниями о машинном обучении, равносильными первому абзацу из Википедии, и ни на йоту больше. При этом по специфике своей работы (прочтение и анализ информации, закодированной в ДНК) мне часто приходилось и приходится сталкиваться с обработкой больших массивов данных, а точнее с людьми, их обрабатывающими (см., например, статьи «Я б в биоинформатики пошёл, пусть меня научат!» и «Вычислительное будущее биологии», а также мои собственные публикации на «биомолекуле»: «Древняя ДНК: Привет из прошлого» и «Бурый медведь: сонный метагеном»). И не всегда подобное сотрудничество было продуктивным — зачастую биологи не понимали математиков и наоборот. Мечта об идеальном алгоритме анализа данных витала в моей голове и дала свои ростки уже при первом знакомстве с этой замечательной книгой. Но в то же самое время во мне появились футуристические опасения за человечество, основанные на киноэпопеях «Матрица» или «Терминатор», где машины настолько превосходят наших потомков, что в итоге порабощают их....
Читайте дальше на сайте "Биомолекула".

Смотрите другие книги по теме:
1. Математические основы машинного обучения и прогнозирования.
Вьюгин В.В. М.: МЦНМО, 2018
2. Глубокое обучение. Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвилль А.
М.: ДМК Пресс, 2017
3. Машинное обучение. Флах П. М.: ДМК Пресс, 2015
4. Глубокое обучение с точки зрения практика. Паттерсон Дж. и др.
М.: ДМК Пресс, 2018
5. Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О. Даррен Кук. М.: ДМК Пресс, 2018