Предлагаемая книга - это одновременно учебник и оригинальная монография по теории информации. Две независимые друг от друга части, составляющие книгу, написаны авторами на основе собственных лекций, читающихся в Школе анализа данных Яндекса.
Автор первой части, Е.В.Щепин, рассматривает понятия теории информации как базу для решения задач машинного обучения, и прежде всего - задач построения классификатора по эмпирическим данным. Специальное внимание автор уделяет изучению случаев многомерных ограниченных данных, когда прямые методы оценки функций распределения вероятностей неприменимы. Обсуждение этих вопросов редко встречается в работах по теории информации. В предлагаемой книге изложение доведено до описания практических методов.
Во второй части, написанной Н.К.Верещагиным, исследуются задачи о поиске на базе понятия информации по Хартли. В этой части описаны различные применения теории коммуникационной сложности (сложности описаний), даны основы логики знаний и теории коммуникационной сложности. К теоретическому материалу прилагается множество задач для самостоятельного решения.
В обеих частях отводится много места основам классической теории информации Шеннона и ее применению к кодированию информации. В первой части это изложение ведется с позиций конструирования алгоритмов решения проблем, во второй части большое внимание уделено концептуальным аспектам классической теории Шеннона.
Книга завершается дополнением, взятым из выдающейся книги М.М.Бонгарда "Проблема узнавания" (1967), где с позиций теории информации изучается вопрос об оценке степени истинности описания. Эта важная тема, непосредственно примыкающая к рассматриваемым в книге проблемам, служит подтверждением перспективности теории информации для развития новых методов анализа данных.