Slažem se da ova knjiga nije za okorjele ML-ovce, koji o ovome sve znaju, no njih je sigurno vrlo malo u IT populaciji. Ostalima, od studenata do profesionalaca koji su se u svojoj karijeri našli pred zahtjevom savladavanja ML tehnologija, skrećemo pozornost na knjigu čiji je autor i sam praktičar. On je uspio prikazati teorijske koncepte na kojima se temelji strojno učenje za obradu prirodnog jezika, s obiljem vrlo konkretnih i odmah primjenjivih primjera. Sve je to napravio s namjerom kako biste naučeno odmah mogli primijeniti na vašim konkretnim primjerima i tako steći praksu, iskustvo i samouvjerenost za nastavak učenja. Knjiga je podijeljena u devet poglavlja, a već nakon prvog bit ćete stručnjak za Apache Spark. Drugo poglavlje uvodi u ML, možete ga i preskočiti, no sigurno ćete u njemu pročitati i nešto novo ili barem bolje objašnjeno. Treće poglavlje pruža primjere obrade podataka u PySparku, a od četvrtog do osmog poglavlja obrađene su one tvrđe statističke metode; od regresije (linearne i logističke), slučajna grananja, sustavi preporuke i klastering. Zadnje poglavlje govori o tome kako to pretočiti u konkretne NLP aplikacije. Sve to stalo je u dvjestotinjak stranica, koje možete savladati u razumnom vremenu, do sljedećeg kolokvija ili tromjesečnog radnog sastanka na poslu. Nećemo vam lagati da ćete samo uz ovu knjigu napredovati od početnika do ML/NLP eksperta, ali sigurno ćete postati kompetentni u tim tehnologijama, a vaše računalo potpuno ćete pripremiti za buduće razvojne pothvate.

NAPOMENA: Ovaj tekst je izvorno objavljen u časopisu Mreža.