10 лучших книг, которые мы читаем в 2020 году
Годовой доход от эпидемий, сетей, искусственного интеллекта, машинного обучения и финансов
2020 год был долгим и обычным, но мы, наконец, покончили с ним и готовы к большему и лучшему. Одним из преимуществ блокировки и сокращения поездок было дополнительное время, чтобы наверстать упущенное за чтением. Вот 10 книг, которые составили нам компанию в течение года.
- «Стрела Аполлона» - отрезвляющий и чрезвычайно хорошо написанный обзор первой волны пандемии CoVID, сделанный Н. Христакисом.
2. «Составление карты следующей пандемии» - обзор современных подходов к моделированию эпидемии, подготовленный А. Пасторе-и-Пионтти, Н. Перра, Л. Росси, Н. Смей и А. Веспиньяни.
3. «Конец октября» - роман (опубликованный до CoVID) о наихудшей пандемии гриппа Л. Райта.
4. «Формула: универсальные законы успеха» - обзор последних результатов науки об успехе и простых правил, которым вы можете следовать, чтобы максимизировать свои. А.-Л. Барабаши
5. «Искусственный интеллект: руководство для мыслящих людей» - подробный взгляд на историю и успехи ИИ, а также уроки, которые мы можем извлечь из них, М. Митчелл.
6. «Первый курс сетевой # науки» - вводный учебник по сетям и графам с акцентом на концептуальное понимание и практическое применение Ф. Менцера, С. Фортунато и К. Дэвиса.
7. «Машинное обучение для менеджеров активов» - введение в современные методы машинного обучения для управления активами с использованием Python М. М. Лопес де Прадо.
8. «Книга почему: новая наука о причине и следствии» - популярный обзор причинности, сделанный одним из отцов-основателей этой области, Дж. Перлом.
9. «Искусственный интеллект в финансах: руководство на основе Python» - введение на Python в приложения искусственного интеллекта в области финансов от Я. Хилпиша.
10. «Машинное обучение в финансах: от теории к практике» - глубокое погружение в математические основы ML в применении к финансам М. Ф. Диксон, И. Гальперин и П. Билокон.
Какие книги составляли вам компанию в течение года? А каких вы ждете в №2021?
