嗨，habrozhiteli！
正在准备全彩新颖的
“无需额外单词的机器学习”，以交付印刷厂
。数据挖掘中的第一名
编程算法中的＃2
机器理论中的＃3
彼得·诺维格（Peter Norvig），詹姆斯·加勒特（James Garrett）和Aurelien Geron推荐读这本书。 俄语出版物的序言是由我们的邪教书籍
“深度学习”的作者谢尔盖·尼古连科（Sergey Nikolenko）撰写的
在不久的将来，我们将发布摘录并进行预订，但是现在，我们请谢尔盖·尼科连科（Sergey Nikolenko）发言，并感谢他提出的宝贵建议，这些建议使改进本书的俄文版成为可能。
“机器学习可能是现代计算机科学中最热门，增长最快的学科，即使不是现代科学。 每天都有新的模型出现，有新的文章问世，每隔几个月，就会有另一个突破出现在新闻中，并创造新的机会，而一两年一次，整个行业就会发生一次革命。 十年来，在深度学习革命之后，我们一直生活在新的（第三次）人工智能大肆宣传浪潮中，到目前为止，还没有预言它将很快结束。
如今，机器学习吸引了许多从未做过的人，这不足为奇。 有人已经了解了该行业的收入，并想“以每秒30万的速度开发人工智能”，有人想知道是否该是“将其业务从大数据转移到机器学习的时间”，而有人则对AI有了深刻的了解关于如何使伦理学成为一种通用的人工智能的思想，这种思想不会奴役或杀死人们，反而会帮助他们（总的来说，这是一次非常认真的对话，但是对于任何专业人士来说，很明显，这仍然与实践或实质性研究相距甚远）
因此，在我们这个时代，对机器学习做一个简短的介绍确实非常有用，您可以始终对其进行链接，然后可以确保该人说相同的语言。 我在本书中看到了尝试进行这种介绍的尝试，而且在我看来，这种尝试非常成功。 这本书确实为读者提供了各种机器学习的基本概念和方法，尽管有很明显的原因，但它们还是很简短地在这里正确列出。 但是，如果您精通这本书，则进一步的自我教育会变得越来越容易和快捷，因为您已经可以阅读更多的特殊资料。 此外，您会更清楚地知道机器学习库的代码究竟是做什么的-对于专家而言，这应该没有任何魔力。
不要自欺欺人：几何学，机器学习或其他任何方面都没有成功之路。 没有而且不可能有一种神奇的方式“在30天内无需短信和注册即可学习开发人工智能”。 而且，这本书当然也没有提供这种方法。 一方面，您将需要一些数学资格来理解这里所说的内容（尽管第2章从字面上开始是“复数”，但是，当然，它应该被更多地看作是对那些已经研究过此内容的人的提醒）。 另一方面，本书只是进入有趣而多样化的机器学习世界的起点。 阅读后，您将不会成为专业人士-您将迈出第一步。
但是，如果您认真阅读本书，并真正掌握了这里所说的话，那么这一步将变成一个巨大的飞跃。 祝所有读者：了解，学习，对新事物感兴趣，不要害怕困难。 祝你好运！”
谢尔盖·尼科连科，
《深度学习》一书的作者。 沉浸在神经网络的世界中，
俄罗斯科学院数学研究所圣彼得堡分院数学逻辑实验室的员工，
Neuromation Platform首席研究官