5 Хорошая книга для старта

Скажу честно, не являюсь специалистом в области AI, но для расширения кругозора взялся за эту книгу. Основной моей целью было - понять как работает машинное обучение, какие есть метрики и главное как можно хотя бы приблизительно понять: как это работает. Уже долгое время процесс разработки для бизнеса не является таким уж «черным ящиком», есть этапы: бизнес-требования, демо, дизайн-ревью, во время которых бизнес может повлиять на разработку (оставим за скобками: хорошо или плохо). Пот сталкивании с машинным обучением, бизнес обычно слышит: мы сделали хорошую модель, пользуйтесь. Что значит хорошая модель? Кто принял решение, что она хорошая? Какие были финалисты в моделях? Какие критерии приемки ? Такого я не разу не видел на демо. Чтобы в будущем задать эти вопросы, нужно было понять природу работы, для этого и изучил. Пока на практике не применил знания, но по данной теме провел внутри команды воркшоп, чтобы еще лучше разобраться в теме.

теперь по книге, понравилось: иллюстрации, понятные примеры. Не понравилось: это субъективно, есть в уравнениях штрихи (например, у со штрихом), по мне лучше и понятнее назвать другой буквой переменную или параметр.