Машинное обучение, наверное, самая горячая и быстроразвивающаяся дисциплина в современной информатике, если не в современной науке вообще. Каждый день появляются новые модели и выходят новые статьи, раз в пару месяцев происходит очередной прорыв, который попадает в новости и открывает новые возможности, а раз в год-два происходит переворот в целой отрасли. Вот уже десять лет, после революции глубокого обучения, мы живем на новой (третьей) волне хайпа искусственного интеллекта, и пока ничто не предвещает, что она скоро закончится.

Эта книга посвящена алгоритмам обработки текста, которые иногда называют алгоритмической стрингологией (stringology). Текст (слово, строка, последовательность строк) – один из основных типов неструктурированных данных, играющий важную роль в информатике. Предмет нашего рассмотрения многогранный, потому что лежит в основе многих дисциплин, особенно информатики и инженерных наук. Исследование неструктурированных данных – активно развивающаяся область, требующая эффективных методов как вследствие присутствия в разных местах операционных систем, так и для анализа огромного объема данных, порождаемых цифровыми сетями и оборудованием. В этой книге представлен репрезентативный набор самых интересных задач в области обработки текстов.

Многие из моих знакомых разработчиков пришли в профессию из самых разных областей. У одних — высшее образование в области Computer Science; другие изучали фотографию, математику или даже не окончили университет. Эта книга для всех вас. Многие найдут здесь темы, интересные сами по себе. Я попытался показать, в каких реальных (неакадемических) ситуациях эти знания будут полезны. Хочу, чтобы, прочитав эту книгу, вы получили такие же знания, как после изучения базового курса по Computer Science, а также научились их применять. Проще говоря, цель этой книги — помочь вам стать более квалифицированным и опытным программистом благодаря лучшему пониманию Computer Science.