Könyvismertető: Drew Conway & John Myles White - Machine Learning for Hackers

Andrew Ng online kurzusa nagyon népszerű volt és a "big data" őrület a gépi tanulást nagyon népszerűvé tette. Akik beharangozó posztunkon fellelkesedve (vagy más okból) feliratkoztak Ng óráira mára már bizonyára megkapták az újabb késésről szóló levelet. Az eltökélt tanulni vágyók számára ez a könyv ideális! Nyelvészeknek kifejezetten ajánlott, hiszen viszonylag sok szövegfeldolgozás van benne és az R rejtelmeibe is bevezeti az olvasót. Vigyázat! Ahogy a címe is mutatja nem kezdőknek való könyv!

• Drew Conway - John Myles White: Machine Learning for Hackers
• O'Reilly Media, 2012
• 322 oldal
• a kötet megvásárolható a Számítógépes nyelvészet könyvespolcon
• a könyvhöz kapcsolódó github repo (a könyvben nem említik, de van :D)

Drew Conway a New York University PhD hallgatója, a politikatudomány terén alkalmazza a számítástudomány és a statisztika (gépi tanulás) eszközeit. John Myles White pedig a Princeton pszichológia tanszékén írja doktori értekezését. A tény hogy két olyan ember írta a könyvet akik nem számítástudománnyal vagy matematikával foglalkozik kifejezetten az érthetőséget szolgálja. Nem hemzseg a könyv a felesleges információtól, olyanok írták akik napi munkájuk során használják az adatelemzési technikákat és maguk is megszenvedtek ezek elsajátításával. Egyedüli hátránya ennek hogy nem került bele a könyvbe pl. hol is találhatók a példa kódok (l. fent a linket) és a könyvben található kódrészletek sem éppen hibátlanok. Ez lehet hogy javul mire kijön a könyv a nyomdából, de az elektronikus verzió még tele van ilyenekkel.

A kötet bevallottan nem kezdőknek szól! Minimális statisztikai és programozási előismeretek elengedhetetlenek feldolgozásához. No nem kell sokra gondolni, de minimum egy Head First Statistics és egy bevezető jellegű R kurzus/könyv (vagy egy olyan ami kifejezetten nyelvészeknek íródott) kell ahhoz hogy az ember megértse amit olvas.

Az első fejezet egy kis ismerkedés. Mindenki szeret definíciót hallani, majd az R ismertetése a könyvhöz szükséges csomagok bemutatása (érdemes R 2.14-re upgradelni ha még nem az van a gépünkön) és egy gyorstalpaló programozás következik. Maga a példa nagyon személetes (UFO jelentések elemzése), mivel adatátalakítást, tisztítást és prezentálást is tartalmaz. Viszont a könyvben lévő kód problémás, érdemesebb a github repo-t nézni...

A második fejezet (Data Exloration) még nem kapcsolódik szigorú értelemben a gépi tanuláshoz, de roppant hasznos, egyszerű technikákat mutat be amivel minden előzetes elemzés nélkül "ránézhetünk" adatainkra. Ez után jönnek a klasszikus problémák, amolyan esettanulmányokon keresztül bemutatva. A harmadik fejezetben egy email spam szűrűt készítünk mint a klasszifikáció tipikus esete, a következő fejezetben pedig a Google priority inboxát másolhatjuk le (ez a ranking egyik jó példája). Az ötödik fejezet a regressziót mutatja be egy oldal látogatóinak számát tippeljük meg a rendelkezésre álló adatok alapján, majd a regularizációs és optimalizáció következik sajnos eléggé elnagyoltan, de azt hiszem itt már nem lehet sokat spórolni a mögöttes elméleteken...

A nyolcadik fejezetben áttérünk a nem felügyelt (unsupervised) tanulásra és igazi pénzügyi elemzőnek érezhetjük magunkat egy piaci index készítése közben. Számomra ez egzotikuma miatt is izgalmas része volt a könyvnek - az állandó kód problémákról már ne is beszéljünk! Ezután a multidimensional scaleing módszere kerül terítékre amivel az Egyesül Államok szenátorainak szavazási szokásait helyezzük el egy térben és ebből érdekes következtetéseket vonhatunk le. A tizedik fejezetben az ajánlórendszerekkel ismerkedhetünk meg ami szubjektív véleményem szerint megint csak elnagyoltra sikeredett. Kárpótlásul viszont a közösségi médiában elterjedt gráfok elemzése vár minket az utolsó esettanulmányban, konkrétan egy kis Twitter analitika. Végül pedig gyakorlati tanácsokat kapunk arra nézve mikor melyik módszer a jó választás.

Összegezve a könyv nagyon jó! Alapos munka és sokszor éreztem magam "megszólítva" mint olyan akinek a programozás eszköz csupán a mindennapi munka során nem pedig végcél. A hivatkozások és az ajánlott irodalom nagyon alapos és külön jó hogy pár szóval jelzik a legtöbb mű esetében hogy kit érdekelhet. A vizualizáció hangsúlyos jelenléte is pozitívum, a ggplot2 választása vitatható mivel nem egyszerű csomag, viszont látványos dolgokra képes. Ellenben a hibák miatt nem ajánlom azok számára akiket ez felbosszant, nincs gyakorlatuk abban hogy maguk keressék meg a megoldást (jó edzés régebbi technikai könyveket olvasni és napjainkra adaptálni a példákat!).