Введение в автоматизированное машинное обучение (AutoML)

Машинное обучение без лишних слов

Андрей Бурков

Метаобучение. Применение в AutoML и науке о данных

Павел Браздил, Ян ван Рейн, Карлос Соарес, Хоакин Ваншорен

Байесовские модели восприятия и действия. Современный взгляд на принципы работы мозга

Вэй Цзи Ма, Конрад Кёрдинг, Дэниел Голдрайх

Шалев-Шварц Ш., Бен-Давид Ш. - Идеи машинного обучения. От теории к алгоритмам - 2019

Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных

Петер Флах (Peter Flach)

Машинное обучение: основы, алгоритмы и практика применения

Джереми Уатт, Реза Борхани, Аггелос К. Катсаггелос

Машинное обучение. Проектирование систем от идеи до реализации

Валерий Бабушкин, Арсений Кравченко

Pyomo. Моделирование оптимизации на Python

Майкл Л. Бинум, Габриэль А. Хакебейл, Уильям Э. Харт, Карл Д. Лэрд, Бетани Л. Николсон, Джон Д. Сиирола, Жан-Поль Уотсон, Дэвид Л. Вудраф

Глубокое обучение с точки зрения практика

Джош Паттерсон, Адам Гибсон

Машинное обучение для бизнеса и маркетинга

Илья Кацов