INHOUDSOPGAWE[Versteek][Wys]
Terloops, ons is almal bewus van hoe vinnig masjienleertegnologie die afgelope paar jaar ontwikkel het. Masjienleer is 'n dissipline wat die belangstelling van verskeie korporasies, akademici en sektore gelok het.
As gevolg hiervan sal ek 'n paar van die beste boeke oor masjienleer bespreek wat 'n ingenieur of nuweling vandag moet lees. Julle het seker almal saamgestem dat om boeke te lees nie dieselfde is as om die intellek te gebruik nie.
Om boeke te lees help ons gedagtes om baie nuwe dinge te ontdek. Lees is tog leer. 'n Selfleerder-etiket is baie pret om te hê. Die beste handboeke wat in die veld beskikbaar is, sal in hierdie artikel uitgelig word.
Die volgende handboeke bied 'n beproefde inleiding tot die groter veld van KI en word dikwels in universiteitskursusse gebruik en deur akademici en ingenieurs aanbeveel.
Selfs al het jy 'n ton van machine learning ondervinding, kan die optel van een van hierdie handboeke 'n wonderlike manier wees om op te knap. Leer is immers 'n deurlopende proses.
1. Masjienleer vir absolute beginners
Jy wil graag masjienleer studeer, maar weet nie hoe om dit te doen nie. Daar is verskeie belangrike teoretiese en statistiese konsepte wat jy moet verstaan voordat jy jou epiese reis na masjienleer begin. En hierdie boek vervul daardie behoefte!
Dit bied volledige beginners met 'n hoë-vlak, van toepassing inleiding tot masjienleer. Die boek Machine Learning for Absolute Beginners is een van die beste keuses vir enigiemand wat op soek is na die mees vereenvoudigde verduideliking van masjienleer en gepaardgaande idees.
Die boek se talle ml-algoritmes word vergesel van bondige verduidelikings en grafiese voorbeelde om lesers te help om alles wat bespreek word, te verstaan.
Onderwerpe wat in die boek behandel word
- Basiese beginsels van neurale netwerke
- Regressie-analise
- Funksie ingenieurswese
- groepering
- Cross-validering
- Dataskroptegnieke
- Besluitbome
- Ensemble modellering
2. Masjienleer vir Dummies
Masjienleer kan 'n verwarrende idee vir gewone mense wees. Dit is egter van onskatbare waarde vir diegene van ons wat kundig is.
Sonder ML is dit moeilik om kwessies soos aanlyn soekresultate, intydse advertensies op webblaaie, outomatisering of selfs strooiposfiltrering te bestuur (Ja!).
Gevolglik bied hierdie boek vir jou 'n eenvoudige inleiding wat jou sal help om meer te wete te kom oor die enigmatiese gebied van masjienleer. Met behulp van Machine Learning For Dummies sal jy leer hoe om tale soos Python en R te "praat", wat jou in staat sal stel om rekenaars op te lei om patroonherkenning en data-analise te doen.
Daarbenewens sal jy leer hoe om Python se Anaconda en R Studio te gebruik om in R te ontwikkel.
Onderwerpe wat in die boek behandel word
- Data-voorbereiding
- benaderings vir masjienleer
- Die masjienleersiklus
- Leer onder toesig en sonder toesig
- Opleiding van masjienleerstelsels
- Koppel masjienleermetodes aan uitkomste
3. Die Honderd bladsy-masjienleerboek
Is dit haalbaar om alle aspekte van masjienleer in minder as 100 bladsye te dek? Andriy Burkov se The Hundred-Page Machine Learning Book is 'n poging om dieselfde te doen.
Die masjienleerboek is goed geskryf en ondersteun deur bekende denkleiers, insluitend Sujeet Varakhedi, hoof van ingenieurswese by eBay, en Peter Norvig, direkteur van navorsing by Google.
Dit is die beste boek vir 'n beginner in masjienleer. Nadat jy die boek deeglik gelees het, sal jy in staat wees om gesofistikeerde KI-stelsels te konstrueer en te verstaan, suksesvol te wees in 'n masjienleer-onderhoud, en selfs jou eie ML-gebaseerde maatskappy te begin.
Die boek is egter nie bedoel vir volledige beginners in masjienleer nie. Kyk iewers as jy iets meer fundamenteel soek.
Onderwerpe wat in die boek behandel word
- Anatomie van a leer algoritme
- Leer onder toesig en leer sonder toesig
- Versterking Leer
- Fundamentele algoritmes van masjienleer
- Oorsig van neurale netwerke en diep leer
4. Verstaan masjienleer
'n Sistematiese inleiding tot masjienleer word verskaf in die boek Understanding Machine Learning. Die boek delf diep in die grondliggende idees, berekeningsparadigmas en wiskundige afleidings van masjienleer.
'n Uitgebreide reeks masjienleer-vakke word op 'n eenvoudige manier deur masjienleer aangebied. Die teoretiese grondslae van masjienleer word in die boek beskryf, tesame met die wiskundige afleidings wat hierdie grondslae in nuttige algoritmes omskep.
Die boek bied die grondbeginsels aan voordat 'n wye reeks belangrike onderwerpe gedek word wat nie deur vroeëre handboeke gedek is nie.
Hierin is 'n bespreking van die konveksiteit- en stabiliteitsbegrippe en die berekeningskompleksiteit van leer ingesluit, sowel as beduidende algoritmiese paradigmas soos stogastiese gradiënt afkoms, neurale netwerke en gestruktureerde uitsetleer, sowel as nuut ontluikende teoretiese idees soos die PAC-Bayes-benadering en kompressie-gebaseerde grense. ontwerp vir begingrade of gevorderde voorgraadse studente.
Onderwerpe wat in die boek behandel word
- Die berekeningskompleksiteit van masjienleer
- ML algoritmes
- Neurale netwerke
- PAC-Bayes benadering
- Stogastiese gradiënt afkoms
- Gestruktureerde uitsetleer
5. Inleiding tot masjienleer met Python
Is jy 'n Python-vaardige datawetenskaplike wat masjienleer wil bestudeer? Die beste boek om jou masjienleer-avontuur mee te begin, is Inleiding tot masjienleer met Python: 'n Gids vir datawetenskaplikes.
Met die hulp van die boek Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists, sal jy 'n verskeidenheid nuttige tegnieke ontdek om pasgemaakte masjienleerprogramme te skep.
U sal elke belangrike stap dek wat betrokke is by die gebruik van Python en die Scikit-Learn-pakket om betroubare masjienleertoepassings te bou.
Om 'n goeie begrip van die matplotlib- en NumPy-biblioteke te kry, sal leer baie makliker maak.
Onderwerpe wat in die boek behandel word
- Moderne tegnieke vir parameterverstelling en modelassessering
- Toepassings en basiese masjienleer-idees
- outomatiese leertegnieke
- Tegnieke om teksdata te manipuleer
- Modelketting- en werkvloei-inkapselingpyplyne
- Datavoorstelling na verwerking
6. Praktiese masjienleer met Sci-kit-leer, Keras en Tensorflow
Onder die mees deeglike publikasies oor datawetenskap en masjienleer, is dit propvol kennis. Dit word aangeraai dat kundiges sowel as beginners meer oor hierdie onderwerp bestudeer.
Alhoewel hierdie boek net 'n bietjie teorie bevat, word dit deur sterk voorbeelde ondersteun, wat dit 'n plek op die lys gee.
Hierdie boek bevat 'n verskeidenheid onderwerpe, insluitend scikit-learn vir masjienleerprojekte en TensorFlow vir die skep en opleiding van neurale netwerke.
Na die lees van hierdie boek, dink ons jy sal beter toegerus wees om verder in te delf diep leer en praktiese probleme te hanteer.
Onderwerpe wat in die boek behandel word
- Ondersoek die landskap van masjienleer, veral neurale netwerke
- Volg 'n voorbeeldmasjienleerprojek van begin tot einde met behulp van Scikit-Learn.
- Ondersoek verskeie opleidingsmodelle, soos ensembletegnieke, ewekansige woude, besluitnemingsbome en ondersteuningsvektormasjiene.
- Skep en lei neurale netwerke op deur die TensorFlow-biblioteek te gebruik.
- Oorweeg konvolusionele netwerke, herhalende nette en diepversterkingsleer terwyl jy verken neurale net ontwerpe.
- Leer hoe om diep neurale netwerke te skaal en op te lei.
7. Masjienleer vir hackers
Vir die gesoute programmeerder wat in data-analise belangstel, is die boek Machine Learning for Hackers geskryf. Hackers is bekwame wiskundiges in hierdie konteks.
Vir iemand met 'n goeie begrip van R, is hierdie boek 'n goeie keuse, want die meerderheid daarvan is gesentreer op data-analise in R. Die boek behandel ook hoe om data met gevorderde R te manipuleer.
Die insluiting van pertinente gevalleverhale beklemtoon die waarde van die gebruik van masjienleeralgoritmes kan die boek Machine Learning for Hackers se belangrikste verkoopspunt wees.
Die boek gee baie werklike voorbeelde om leermasjienleer eenvoudiger en vinniger te maak eerder as om dieper in die wiskundige teorie daarvan in te gaan.
Onderwerpe wat in die boek behandel word
- Skep 'n naïewe Bayesiaanse klassifiseerder wat bloot die inhoud van 'n e-pos ontleed om te bepaal of dit strooipos is.
- Voorspel die aantal bladsybesigtigings vir die top 1,000 XNUMX webwerwe deur lineêre regressie te gebruik
- Ondersoek optimaliseringsmetodes deur te probeer om 'n eenvoudige lettersyfer te kraak.
8. Python-masjienleer met voorbeelde
Hierdie boek, wat jou help om verskeie masjienleer-, diepleer- en data-analise-metodes te verstaan en te skep, is waarskynlik die enigste een wat net op Python as 'n programmeertaal fokus.
Dit dek verskeie kragtige biblioteke vir die implementering van verskillende masjienleeralgoritmes, soos Scikit-Learn. Die Tensor Flow-module word dan gebruik om jou van diep leer te leer.
Laastens demonstreer dit die talle data-ontledingsgeleenthede wat met masjien- en diepleer bereik kan word.
Dit leer jou ook die talle tegnieke wat gebruik kan word om die doeltreffendheid van die model wat jy skep, te verhoog.
Onderwerpe wat in die boek behandel word
- Leer Python en Masjienleer: 'n Beginnersgids
- Ondersoek die 2 nuusgroepe-datastel en Naive Bayes-spam-e-posopsporing
- Gebruik SVM's, klassifiseer die onderwerpe van nuusberigte Deurklikvoorspelling deur algoritmes gebaseer op bome te gebruik
- Voorspelling van deurkliktempo met behulp van logistiese regressie
- Die gebruik van regressie-algoritmes om aandeelpryse se hoogste standaarde te voorspel
9. Python-masjienleer
Die Python Machine Learning-boek verduidelik die grondbeginsels van masjienleer sowel as die betekenis daarvan in die digitale domein. Dit is 'n masjienleerboek vir beginners.
Bykomend gedek in die boek is masjienleer se vele subvelde en toepassings. Die beginsels van Python-programmering en hoe om met die gratis en oopbron-programmeertaal te begin, word ook in die Python Machine Learning-boek behandel.
Nadat u die masjienleerboek voltooi het, sal u 'n aantal masjienleertake effektief kan vestig met behulp van Python-kodering.
Onderwerpe wat in die boek behandel word
- Grondbeginsels van kunsmatige intelligensie
- 'n besluitboom
- Logistieke regressie
- In-diepte neurale netwerke
- Python-programmeertaal grondbeginsels
10. Masjienleer: 'n Probabilistiese perspektief
Machine Learning: A Probabilistic Perspective is 'n humoristiese masjienleerboek wat nostalgiese kleurgrafika en praktiese, werklike voorbeelde uit dissiplines soos biologie, rekenaarvisie, robotika en teksverwerking bevat.
Dit is vol toevallige prosa en pseudokode vir noodsaaklike algoritmes. Masjienleer: 'n Waarskynlikheidsperspektief, in teenstelling met ander masjienleerpublikasies wat in die styl van 'n kookboek aangebied word en verskeie heuristiese benaderings beskryf, fokus op 'n beginselvaste modelgebaseerde benadering.
Dit spesifiseer ml-modelle deur grafiese voorstellings op 'n duidelike en verstaanbare wyse te gebruik. Gebaseer op 'n verenigde, waarskynlikheidsbenadering, bied hierdie handboek 'n volledige en selfstandige inleiding tot die area van masjienleer.
Die inhoud is beide wyd en diep, insluitend fundamentele agtergrondmateriaal oor onderwerpe soos waarskynlikheid, optimalisering en lineêre algebra, sowel as 'n bespreking van kontemporêre vordering op die gebied soos voorwaardelike ewekansige velde, T1-regularisering en diep leer.
Die boek is geskryf in 'n toevallige, toeganklike taal, wat pseudo-kode bevat vir die belangrikste belangrike algoritmes.
Onderwerpe wat in die boek behandel word
- Waarskynlikheid
- Diep leer
- L1-regulering
- Optimization
- Tekstverwerking
- Rekenaarvisie toepassings
- Robotika toepassings
11. Die elemente van statistiese leer
Vir sy konseptuele raamwerk en 'n wye verskeidenheid vakke word hierdie masjienleerhandboek dikwels in die veld erken.
Hierdie boek kan gebruik word as 'n verwysing vir enigiemand wat onderwerpe soos neurale netwerke en toetstegnieke moet opknap, sowel as 'n eenvoudige inleiding tot masjienleer.
Die boek dryf die leser aggressief om elke draai hul eie eksperimente en ondersoeke te doen, wat dit waardevol maak vir die kweek van die vermoëns en nuuskierigheid wat nodig is om pertinente vordering in 'n masjienleerkapasiteit of werk te maak.
Dit is 'n belangrike hulpmiddel vir statistici en enigiemand wat belangstel in data-ontginning in besigheid of wetenskap. Maak seker jy verstaan lineêre algebra ten minste voordat jy hierdie boek begin.
Onderwerpe wat in die boek behandel word
- Leer onder toesig (voorspelling) tot leer sonder toesig
- Neurale netwerke
- Ondersteun vektormasjiene
- Klassifikasie bome
- Versterking van algoritmes
12. Patroonherkenning en masjienleer
Die wêrelde van patroonherkenning en masjienleer kan deeglik in hierdie boek verken word. Die Bayesiaanse benadering tot patroonherkenning is oorspronklik in hierdie publikasie aangebied.
Verder ondersoek die boek uitdagende vakke wat 'n werkende begrip van meerveranderlike, datawetenskap en fundamentele lineêre algebra benodig.
Oor masjienleer en waarskynlikheid bied die naslaanboek hoofstukke met toenemend moeiliker vlakke van kompleksiteit gebaseer op tendense in datastelle. Eenvoudige voorbeelde word gegee voor 'n algemene inleiding tot patroonherkenning.
Die boek bied tegnieke vir benaderde afleiding, wat vinnige benaderings moontlik maak in gevalle waar presiese oplossings onprakties is. Daar is geen ander boeke wat grafiese modelle gebruik om waarskynlikheidsverdelings te beskryf nie, maar dit doen dit.
Onderwerpe wat in die boek behandel word
- Bayesiese metodes
- Benaderde afleidingsalgoritmes
- Nuwe modelle gebaseer op pitte
- Inleiding tot basiese waarskynlikheidsteorie
- Inleiding tot patroonherkenning en masjienleer
13. Grondbeginsels van masjienleer van voorspellende data-analise
As jy die grondbeginsels van masjienleer bemeester het en wil aanbeweeg na voorspellende data-analise, is hierdie die boek vir jou!!! Deur patrone uit massiewe datastelle te vind, kan Masjienleer gebruik word om voorspellingsmodelle te ontwikkel.
Hierdie boek ondersoek die implementering van ML gebruik Voorspellende data-analise in-diepte, insluitend beide teoretiese beginsels en werklike voorbeelde.
Ten spyte van die feit dat die titel "Grondbeginsels van Masjienleer vir Voorspellende Data-analise" 'n mondvol is, sal hierdie boek die Voorspellende Data-analise-reis uiteensit van data na insig tot 'n gevolgtrekking.
Dit bespreek ook vier masjienleerbenaderings: inligting-gebaseerde leer, ooreenkoms-gebaseerde leer, waarskynlikheid-gebaseerde leer, en fout-gebaseerde leer, elk met 'n nie-tegniese konseptuele verduideliking gevolg deur wiskundige modelle en algoritmes met voorbeelde.
Onderwerpe wat in die boek behandel word
- Inligtinggebaseerde leer
- Ooreenkomstigheid-gebaseerde leer
- Waarskynlikheidsgebaseerde leer
- Foutgebaseerde leer
14. Toegepaste Voorspellende Modellering
Toegepaste Voorspellende Modellering ondersoek die hele voorspellende modelleringsproses, wat begin met die kritieke fases van datavoorverwerking, datasplitsing en modelafstemmingsgrondslae.
Die werk bied dan duidelike beskrywings van 'n verskeidenheid konvensionele en onlangse regressie- en klassifikasiebenaderings aan, met 'n fokus op die wys en oplos van werklike data-uitdagings.
Die gids demonstreer alle aspekte van die modelleringsproses met verskeie praktiese, werklike voorbeelde, en elke hoofstuk bevat omvattende R-kode vir elke stadium van die proses.
Hierdie veeldoelige volume kan gebruik word as 'n inleiding tot voorspellende modelle en die hele modelleringsproses, as 'n verwysingsgids vir praktisyns, of as 'n teks vir gevorderde voorgraadse of nagraadse vlak voorspellende modelleringskursusse.
Onderwerpe wat in die boek behandel word
- Regressie tegniek
- Klassifikasie tegniek
- Komplekse ML-algoritmes
15. Masjienleer: Die kuns en wetenskap van algoritmes wat sin maak van data
As jy 'n intermediêre of kundige in masjienleer is en "terug na die grondbeginsels" wil gaan, is hierdie boek vir jou! Dit gee volle krediet aan Machine Learning se enorme kompleksiteit en diepte, terwyl dit nooit sy verenigende beginsels uit die oog verloor nie (nogal 'n prestasie!).
Masjienleer: Die kuns en wetenskap van algoritmes sluit verskeie gevallestudies van toenemende kompleksiteit in, sowel as talle voorbeelde en prente (om dinge interessant te hou!).
Die boek dek ook 'n wye reeks logiese, meetkundige en statistiese modelle, sowel as ingewikkelde en nuwe onderwerpe soos matriksfaktorisering en ROC-analise.
Onderwerpe wat in die boek behandel word
- Vereenvoudig masjienleeralgoritmes
- Logiese model
- Geometriese model
- Statistiese model
- ROC analise
16. Data-ontginning: praktiese masjienleergereedskap en -tegnieke
Deur gebruik te maak van benaderings uit die studie van databasisstelsels, masjienleer en statistiek, stel data-ontginningstegnieke ons in staat om patrone in groot hoeveelhede data te vind.
Jy moet die boek Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques kry as jy data-ontginningstegnieke in die besonder moet bestudeer of beplan om masjienleer in die algemeen te leer.
Die beste boek oor masjienleer konsentreer meer op sy tegniese kant. Dit delf verder in masjienleer se tegniese verwikkeldheid, en strategieë vir die insameling van data en die gebruik van verskeie insette en uitsette om uitkomste te beoordeel.
Onderwerpe wat in die boek behandel word
- Lineêre modelle
- groepering
- Statistiese modellering
- Voorspelling van prestasie
- Vergelyk data-ontginningsmetodes
- Instansie-gebaseerde leer
- Kennisvoorstelling en -klusters
- Tradisionele en moderne data-ontginningstegnieke
17. Python vir data-analise
Die vermoë om die data wat in masjienleer gebruik word, te evalueer, is die belangrikste vaardigheid wat 'n datawetenskaplike moet besit. Voordat u 'n ML-model ontwikkel wat 'n akkurate voorspelling produseer, sal die meerderheid van u werk hantering, verwerking, skoonmaak en assessering van data insluit.
Jy moet vertroud wees met programmeertale soos Pandas, NumPy, Ipython, en ander om data-analise uit te voer.
As jy in datawetenskap of masjienleer wil werk, moet jy die vermoë hê om data te manipuleer.
Jy moet beslis die boek Python for Data Analysis in hierdie geval lees.
Onderwerpe wat in die boek behandel word
- noodsaaklik Python Biblioteke
- Gevorderde pandas
- Data-analise voorbeelde
- Data skoonmaak en voorbereiding
- Wiskundige en Statistiese Metodes
- Opsomming en berekening van beskrywende statistieke
18. Natuurlike taalverwerking met Python
Die grondslag van masjienleerstelsels is natuurlike taalverwerking.
Die boek Natural Language Processing with Python gee jou opdrag oor hoe om NLTK te gebruik, 'n gewilde versameling Python-modules en -hulpmiddels vir simboliese en statistiese natuurlike taalverwerking vir Engels en NLP in die algemeen.
Die Natural Language Processing with Python-boek bied effektiewe Python-roetines wat NLP op 'n bondige, ooglopende manier demonstreer.
Lesers het toegang tot goed geannoteerde datastelle vir die hantering van ongestruktureerde data, tekslinguistiese struktuur en ander NLP-gefokusde elemente.
Onderwerpe wat in die boek behandel word
- Hoe funksioneer menslike taal?
- Taalkundige datastrukture
- Natural Language Toolkit (NLTK)
- Ontleding en semantiese analise
- Gewilde linguistiese databasisse
- Integreer tegnieke van kunsmatige intelligensie en linguistiek
19. Programmering van kollektiewe intelligensie
Die Programming Collective Intelligence deur Toby Segaran, wat beskou word as een van die beste boeke om masjienleer te begin verstaan, is in 2007 geskryf, jare voordat datawetenskap en masjienleer hul huidige posisie as toonaangewende professionele paaie bereik het.
Die boek gebruik Python as die metode om sy kundigheid aan sy gehoor te versprei. Die Programmering Kollektiewe Intelligensie is meer 'n handleiding vir ml implementering as wat dit 'n inleiding tot masjienleer is.
Die boek verskaf inligting oor die ontwikkeling van effektiewe ML-algoritmes vir die insameling van data van toepassings, programmering vir die verkryging van data van webwerwe, en ekstrapolering van die data wat ingesamel is.
Elke hoofstuk bevat aktiwiteite om die bespreekte algoritmes uit te brei en hul bruikbaarheid te verbeter.
Onderwerpe wat in die boek behandel word
- Bayesiese filtering
- Ondersteun vektormasjiene
- Soekenjin algoritmes
- Maniere om voorspellings te maak
- Samewerkende filtertegnieke
- Nie-negatiewe matriksfaktorisering
- Ontwikkelende intelligensie vir probleemoplossing
- Metodes om groepe of patrone op te spoor
20. Diep leer (aanpasbare berekening en masjienleer-reeks)
Soos ons almal bewus is, is diep leer 'n verbeterde soort masjienleer wat rekenaars in staat stel om uit vorige prestasie en 'n groot hoeveelheid data te leer.
Terwyl u masjienleertegnieke gebruik, moet u ook vertroud wees met diepleerbeginsels. Hierdie boek, wat as die Bybel van diep leer beskou word, sal in hierdie omstandighede baie nuttig wees.
Drie diepleerkundiges dek hoogs ingewikkelde onderwerpe wat gevul is met wiskunde en diep generatiewe modelle in hierdie boek.
Die werk verskaf 'n wiskundige en konseptuele basis en bespreek toepaslike idees in lineêre algebra, waarskynlikheidsteorie, inligtingsteorie, numeriese berekening en masjienleer.
Dit ondersoek toepassings soos natuurlike taalverwerking, spraakherkenning, rekenaarvisie, aanlyn-aanbevelingstelsels, bioinformatika en videospeletjies en beskryf diepleertegnieke wat deur industriepraktisyns gebruik word, soos dieptoevoernetwerke, regulariserings- en optimaliseringsalgoritmes, konvolusionele netwerke en praktiese metodologie .
Onderwerpe wat in die boek behandel word
- Numeriese berekening
- Diep Leer Navorsing
- Rekenaarvisie tegnieke
- Deep feedforward-netwerke
- Optimalisering vir opleiding van diep modelle
- Praktiese Metodologie
- Diep Leer Navorsing
Gevolgtrekking
Die 20 top masjienleerboeke word in daardie lys opgesom, wat jy kan gebruik om masjienleer te vorder in die rigting wat jy wil.
Jy sal 'n stewige grondslag in masjienleerkundigheid en 'n naslaanbiblioteek kan ontwikkel wat jy gereeld kan gebruik terwyl jy in die area werk as jy 'n verskeidenheid van hierdie handboeke lees.
Jy sal geïnspireer word om aan te hou leer, beter te word en 'n effek te hê, selfs al lees jy net een boek.
Wanneer jy voorbereid en bevoeg is om jou eie masjienleeralgoritmes te ontwikkel, hou in gedagte dat data uiters noodsaaklik is vir die sukses van jou projek.
Lewer Kommentaar