Book Description: The book "40 Algorithms Every Data Scientist Should Know" is a comprehensive guide that provides an overview of the most important algorithms in machine learning and artificial intelligence. The book covers a wide range of topics, from basic linear regression to more advanced techniques such as neural networks and deep learning. It is designed to help data scientists navigate the complex landscape of AI and ML algorithms and provide them with the tools they need to succeed in their field. The book begins by discussing the importance of understanding the historical context of AI and ML algorithms, highlighting how these technologies have evolved over time and the key milestones that have shaped the industry. It then delves into the fundamentals of machine learning, explaining how algorithms work and how they are used in real-world applications. From there, it covers a variety of algorithms, including decision trees, clustering, and support vector machines, providing examples of how each algorithm can be applied in practice. The book also explores the challenges of working with large datasets and the importance of model selection, highlighting the need for data scientists to understand the strengths and weaknesses of different algorithms and how to choose the right one for the job. Additionally, it touches on the ethical considerations of using AI and ML, such as bias and privacy concerns, and provides guidance on how to address these issues in a responsible manner. Throughout the book, the author emphasizes the need for data scientists to develop a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge. This involves not only understanding the algorithms themselves but also the broader context of technology evolution and its impact on society.

Книга «40 алгоритмов, которые должен знать каждый специалист по анализу данных» представляет собой всеобъемлющее руководство, в котором представлен обзор наиболее важных алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта. Книга охватывает широкий круг тем, от базовой линейной регрессии до более продвинутых техник, таких как нейронные сети и глубокое обучение. Он призван помочь специалистам по обработке данных ориентироваться в сложном ландшафте алгоритмов ИИ и ML и предоставить им инструменты, необходимые для успеха в своей области. Книга начинается с обсуждения важности понимания исторического контекста алгоритмов AI и ML, подчеркивая, как эти технологии развивались с течением времени и ключевые вехи, которые сформировали отрасль. Затем он углубляется в основы машинного обучения, объясняя, как работают алгоритмы и как они используются в реальных приложениях. Оттуда он охватывает множество алгоритмов, включая деревья решений, кластеризацию и векторные машины поддержки, предоставляя примеры того, как каждый алгоритм может быть применен на практике. Книга также исследует проблемы работы с большими наборами данных и важность выбора модели, подчеркивая необходимость для специалистов по данным понимать сильные и слабые стороны различных алгоритмов и то, как выбрать подходящий для работы. Кроме того, он затрагивает этические соображения использования ИИ и МЛ, такие как предвзятость и проблемы конфиденциальности, и предоставляет руководство о том, как ответственно решать эти проблемы. На протяжении всей книги автор подчеркивает необходимость для data scientists разработать личную парадигму восприятия технологического процесса развития современных знаний. Это включает в себя не только понимание самих алгоритмов, но также и более широкий контекст эволюции технологий и ее влияния на общество.

''