Kantor.AI

У ШАДа есть отличный коллективно написанный учебник по машинному обучению. Как раз недавно появился. В нем сочетается и довольно серьезное изложение того, как все работает (считаем, что читатель не боится математики), и рассказ про некоторые особенности применения этого всего на практике.

При этом сохраняется определенный уровень простоты изложения: для большинства людей оно и правда будет выглядеть слишком математично, но на уровне физтеха/мехмата/вмк это конечно не математический курс, а легкая прогулка солнечным днем в городском парке с непринужденным обсуждением таблицы умножения. Что однако не умаляет полезности учебника, т.к. количество интегралов и наличие сигма-алгебр в тексте не заставляет алгоритмы работать лучше :)

Для меня было большим удовольствием написать для учебника ШАД главу про кластеризацию. Задача была непростой: написать очень кратко, рассказать про самые популярные методы, но при этом ответить на вопрос, где это все используется так, что применение кластеризации оправдано. Последнее особенно любопытный вопрос. Сделать кластеризацию просто так, «потому что могу» - дело не хитрое. А вот оправданных применений гораздо меньше, чем у классификации, регрессии или ранжирования.

Мне очень нравится то, что вышло в итоге. Для меня эта глава не просто конспект лекции, а настоящее искусство. Можно сказать, что я писал ее не только сейчас, но и десять лет до этого. Совершенно точно нужно сказать, что я писал свою главу с заботой и любовью к читателю - так, как я мог ее выразить. Кроме того, я писал такой текст, который я бы хотел прочитать 12 лет назад и сэкономить годы на понимание каких-то несложных, но важных вещей и сопоставление разных источников. Мой путь в машинном обучении тоже начался с unsupervised learning, и мне было важно рассказать про кластеризацию так, чтобы каждый смог насладиться красотой и сложностью этой задачи, получить конкретные знания и не испугаться их применять, но в то же время не попасть в обманчивое впечатление, что «все тут легко решается». Я надеюсь, что у меня получилось)

Вот ссылка на главу, с той же страницы можно перейти на список всех глав: https://ml-handbook.ru/chapters/clustering/intro

Большое спасибо Стасу Федотову, что позвал поучаствовать не только на этапе обсуждения содержания учебника и составления итогового списка глав, но и в написании конкретной главы. Также спасибо Насте Павловской за обсуждения плана моей главы и добросовестное допинывание меня до осуществления задумки. Стас, Настя, вы супер :)

👍170🔥60❤26🥰6👎1

www.tg-me.com/us/Kantor AI/com.kantor_ai/112

23.8K viewsVictor Kantor, Jun 18, 2022 at 15:52

У ШАДа есть отличный коллективно написанный учебник по машинному обучению. Как раз недавно появился. В нем сочетается и довольно серьезное изложение того, как все работает (считаем, что читатель не боится математики), и рассказ про некоторые особенности применения этого всего на практике.

При этом сохраняется определенный уровень простоты изложения: для большинства людей оно и правда будет выглядеть слишком математично, но на уровне физтеха/мехмата/вмк это конечно не математический курс, а легкая прогулка солнечным днем в городском парке с непринужденным обсуждением таблицы умножения. Что однако не умаляет полезности учебника, т.к. количество интегралов и наличие сигма-алгебр в тексте не заставляет алгоритмы работать лучше :)

Для меня было большим удовольствием написать для учебника ШАД главу про кластеризацию. Задача была непростой: написать очень кратко, рассказать про самые популярные методы, но при этом ответить на вопрос, где это все используется так, что применение кластеризации оправдано. Последнее особенно любопытный вопрос. Сделать кластеризацию просто так, «потому что могу» - дело не хитрое. А вот оправданных применений гораздо меньше, чем у классификации, регрессии или ранжирования.

Мне очень нравится то, что вышло в итоге. Для меня эта глава не просто конспект лекции, а настоящее искусство. Можно сказать, что я писал ее не только сейчас, но и десять лет до этого. Совершенно точно нужно сказать, что я писал свою главу с заботой и любовью к читателю - так, как я мог ее выразить. Кроме того, я писал такой текст, который я бы хотел прочитать 12 лет назад и сэкономить годы на понимание каких-то несложных, но важных вещей и сопоставление разных источников. Мой путь в машинном обучении тоже начался с unsupervised learning, и мне было важно рассказать про кластеризацию так, чтобы каждый смог насладиться красотой и сложностью этой задачи, получить конкретные знания и не испугаться их применять, но в то же время не попасть в обманчивое впечатление, что «все тут легко решается». Я надеюсь, что у меня получилось)

Вот ссылка на главу, с той же страницы можно перейти на список всех глав: https://ml-handbook.ru/chapters/clustering/intro

Большое спасибо Стасу Федотову, что позвал поучаствовать не только на этапе обсуждения содержания учебника и составления итогового списка глав, но и в написании конкретной главы. Также спасибо Насте Павловской за обсуждения плана моей главы и добросовестное допинывание меня до осуществления задумки. Стас, Настя, вы супер :)

BY Kantor.AI