The author of the book is Andrew Ng. The book "Machine Learning: Science and Art of Building Algorithms That Extract Knowledge from Data" by Andrew Ng provides a comprehensive overview of the field of machine learning, highlighting its potential to revolutionize various aspects of our lives. The author, a renowned expert in artificial intelligence and machine learning, delves into the scientific and artistic aspects of building algorithms that extract knowledge from data, emphasizing the significance of this technology in shaping the future of humanity. The book begins by exploring the concept of machine learning and its evolution over time, tracing its roots back to the early days of computer science. Ng explains how machine learning has evolved from simple linear regression models to complex neural networks, deep learning, and reinforcement learning. He emphasizes the importance of understanding this technological process as the basis for survival in a rapidly changing world. Ng then delves into the fundamental principles of machine learning, including supervised and unsupervised learning, and their applications in various fields such as image and speech recognition, natural language processing, and predictive analytics.

Автор книги - Эндрю Нг. В книге Эндрю Нга «Машинное обучение: наука и искусство построения алгоритмов, извлекающих знания из данных» представлен всесторонний обзор области машинного обучения, подчеркивающий его потенциал для революции в различных аспектах нашей жизни. Автор, известный эксперт в области искусственного интеллекта и машинного обучения, углубляется в научные и художественные аспекты построения алгоритмов, извлекающих знания из данных, подчеркивая значимость этой технологии в формировании будущего человечества. Книга начинается с изучения концепции машинного обучения и его эволюции с течением времени, прослеживая свои корни с ранних дней информатики. Нг объясняет, как машинное обучение эволюционировало от простых моделей линейной регрессии к сложным нейронным сетям, глубокому обучению и обучению с подкреплением. Он подчеркивает важность понимания этого технологического процесса как основы выживания в быстро меняющемся мире. Затем Нг углубляется в фундаментальные принципы машинного обучения, включая обучение с учителем и без учителя, и их применения в различных областях, таких как распознавание изображений и речи, обработка естественного языка и предиктивная аналитика.

''