Introduction to Automated Machine Learning (AutoML)

Machine Learning Without the Fluff

Андрей Бурков

Meta-learning. Applications in AutoML and Data Science

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

Bayesian models of perception and action. A modern perspective on brain functioning principles.

Вэй Цзи Ма, Конрад Кёрдинг, Дэниел Голдрайх

Shalev-Shwartz S., Ben-David S. - Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms - 2019

Machine Learning. The science and art of building algorithms that extract knowledge from data.

Петер Флах (Peter Flach)

Machine Learning: Fundamentals, Algorithms, and Practical Applications

Джереми Уатт, Реза Борхани, Аггелос К. Катсаггелос

Machine Learning. System Design from Idea to Implementation

Валерий Бабушкин, Арсений Кравченко

Pyomo. Optimization Modeling in 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

Deep Learning from a Practitioner's Perspective

Джош Паттерсон, Адам Гибсон

Machine Learning for Business and Marketing

Илья Кацов