Задать вопрос
tommygain
@tommygain
машинное-обучение

Начинать ли Machine Learning с классиков Теории распознавания образов?

Здравствуйте.

Есть книги, датированные 70-80 годами. Например (из того, что нашел):
  • Фукунага -- Введение в статистическую теорию распознавания образов
  • Нильсон -- Обучающиеся машины
  • Ту, Гонсалес -- Принципы распознавания образов

Задача: освоить машинное обучение с тем, чтобы как следует разобраться и впоследствии работать в этой области.

Вопрос: насколько разумно начинать с этих книг? Насколько актуальны для моих целей эти книги или книги, изданные в то время?
  • Вопрос задан
  • 115 просмотров
Комментировать
Подписаться 1 Средний Комментировать
Решения вопроса 2
@dmshar
А зачем? Вы что, не можете более новых книг найти? Или это просто дело принципа?
Классиков читать полезно, но исходя из того, что кое что может за это время устареть, а что-то появиться новое, я бы советовал ориентироваться книги не более как последнего десятилетия, а по нейронным сетям - и того меньше.
Ответ написан
1 комментарий
1 комментарий
@ivodopyanov
NLP, python, numpy, tensorflow
Не стоит. Там, в основном, всякие философские концепции, а машинное обучение сейчас - это конкретные практики.
Ответ написан
1 комментарий
1 комментарий
Пригласить эксперта
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Войти через центр авторизации
Похожие вопросы
Вакансии с Хабр Карьеры
Senior ML Engineer (Computer Vision)
Gradient
от 450 000 ₽
Python/Django-разработчик (mobile+AI)
4Taps AI • Тольятти
от 150 000 до 250 000 ₽
Системный аналитик. Бесплатное обучение с 0.
Aston • Санкт-Петербург
от 70 000 до 80 000 ₽
Ещё вакансии
Заказы с Хабр Фриланса
Написать код на python
19 апр. 2024, в 03:01
1000 руб./за проект
Настройка сервера
18 апр. 2024, в 21:56
2000 руб./за проект
Помощь с водпресс
18 апр. 2024, в 21:00
150 руб./за проект
Ещё заказы