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Per via, simu tutti cuscenti di quantu rapidamente a tecnulugia di l'apprendimentu automaticu hà sviluppatu in l'ultimi anni. L'apprendimentu automaticu hè una disciplina chì hà attiratu l'interessu di parechje corporazioni, accademichi è settori.
A causa di questu, discuteraghju alcuni di i più grandi libri nantu à l'apprendimentu automaticu chì un ingegnere o un novu duverebbe leghje oghje. Tutti avete da esse d'accordu chì a lettura di libri ùn hè micca listessu chì l'usu di l'intellettu.
A lettura di libri aiuta a nostra mente à scopre assai cose novi. Dopu tuttu, a lettura hè imparà. Un tag auto-aprendente hè assai divertente per avè. I più grandi libri di testu dispunibili in u campu seranu evidenziati in questu articulu.
I seguenti libri di testu offrenu una introduzione pruvata è vera à u campu più grande di l'IA è sò spessu usati in i corsi universitari è cunsigliatu da accademichi è ingegneri.
Ancu s'è vo avete una tonna di machine learning spirienza, ripiglià unu di sti libri di testu pò esse un modu formidabile di spazzola. Dopu tuttu, l'apprendimentu hè un prucessu cuntinuu.
1. Machine Learning per i principianti assoluti
Ti piacerebbe studià l'apprendimentu automaticu ma ùn sapete micca cumu fà. Ci sò parechji cuncetti teorichi è statistichi cruciali chì duvete capisce prima di inizià u vostru viaghju epicu in l'apprendimentu di macchina. È stu libru cumpia stu bisognu!
Si prupone principianti cumpleta cù un altu livellu, applicabile introduzione à l'apprendimentu machine. U libru Machine Learning for Absolute Beginners hè una di e migliori scelte per tutti quelli chì cercanu a spiegazione più simplificata di l'apprendimentu machine è idee assuciate.
I numerosi algoritmi ml di u libru sò accumpagnati da spiegazioni concisi è esempi grafichi per aiutà i lettori à capisce tuttu ciò chì hè discutitu.
I temi trattati in u libru
- Basi di Redes neuronali
- Analisi di regressione
- Ingegneria di funziunalità
- Clustering
- Validazione incruciata
- Tecniche di scrubbing di dati
- Arburi di Decisione
- Modellazione d'ensemble
2. Machine Learning per Dummies
L'apprendimentu automaticu pò esse una idea cunfusa per e persone regulare. Tuttavia, hè inestimabile per quelli di noi chì sò sapienti.
Senza ML, hè difficiule di gestisce prublemi cum'è risultati di ricerca in linea, publicità in tempu reale nantu à e pagine web, automatizazione, o ancu filtru di spam (Iè!).
In u risultatu, stu libru vi offre una introduzione diretta chì vi aiuterà à amparà di più nantu à l'enigmaticu regnu di l'apprendimentu machine. Cù l'aiutu di Machine Learning For Dummies, ampararete à "parlà" lingue cum'è Python è R, chì vi permetterà di furmà l'urdinatori per fà ricunniscenza di mudelli è analisi di dati.
Inoltre, amparate cumu utilizà l'Anaconda di Python è R Studio per sviluppà in R.
I temi trattati in u libru
- Preparazione di dati
- approcci per l'apprendimentu machine
- U ciculu d'apprendimentu machine
- Apprendimentu supervisatu è senza supervisione
- Sistemi di furmazione di machine learning
- Attaccà i metudi di apprendimentu automaticu à i risultati
3. U Libru di Centu Pagine di Machine Learning
Hè fattibile per copre tutti l'aspetti di l'apprendimentu automaticu in menu di 100 pagine? Andriy Burkov's The Hundred-Page Machine Learning Book hè un tentativu di fà u listessu.
U libru d'apprendimentu di macchina hè ben scrittu è sustinutu da i capi di pensamentu rinumati cumpresi Sujeet Varakhedi, Capu di Ingegneria in eBay, è Peter Norvig, Direttore di Ricerca in Google.
Hè u più grande libru per un principiante in l'apprendimentu machine. Dopu avè lettu bè u libru, sarete capace di custruisce è capisce sistemi AI sofisticati, riesce in una entrevista di apprendimentu automaticu, è ancu lancià a vostra propria cumpagnia basata in ML.
Tuttavia, u libru ùn hè micca pensatu à i principianti cumpleti in l'apprendimentu machine. Fighjate in un locu s'è vo circate qualcosa di più fundamentale.
I temi trattati in u libru
- Anatomia di a l'algoritmu di apprendimentu
- Apprendimentu supervisatu è apprendimentu senza supervisione
- Apprendimentu di rinfurzamentu
- Algoritmi fundamentali di Machine Learning
- Panoramica di e rete neurali è l'apprendimentu prufondu
4. Capisce l'Apprendimentu Machine
Una introduzione sistematica à l'apprendimentu machine hè furnita in u libru Understanding Machine Learning. U libru approfondisce l'idee fundamintali, i paradigmi computazionali è e derivazioni matematiche di l'apprendimentu automaticu.
Una vasta gamma di sugetti di apprendimentu machine hè presentata in modu simplice da l'apprendimentu machine. I fundamenti teorichi di l'apprendimentu automaticu sò descritti in u libru, inseme cù e derivazioni matematiche chì trasformanu sti fundamenti in algoritmi utili.
U libru presenta i fundamenti prima di copre una larga gamma di sughjetti cruciali chì ùn sò micca stati coperti da libri di testu prima.
Includite in questu sò una discussione di i cuncetti di convexità è stabilità è a cumplessità computazionale di l'apprendimentu, è ancu di paradigmi algoritmichi significativi cum'è stochastic. discesa di gradiente, rete neurali, è apprendimentu di output strutturatu, è ancu idee teoriche emergenti cum'è l'approcciu PAC-Bayes è i limiti basati in compressione. cuncepitu per principianti graduate o studenti avanzati.
I temi trattati in u libru
- A cumplessità computazionale di l'apprendimentu machine
- Algoritmi ML
- Rete neurale
- avvicinamentu PAC-Bayes
- Descente di gradiente stochasticu
- Apprendimentu di output strutturatu
5. Introduzione à l'Apprendimentu Machine cù Python
Sò un scientist di dati in Python chì vole studià l'apprendimentu automaticu? U megliu libru per inizià a vostra avventura d'apprendimentu di macchina hè Introduzione à l'Apprendimentu di Machine cù Python: Una Guida per i Scienziati di Dati.
Cù l'aiutu di u libru Introduzione à l'Apprendimentu Machine cù Python: A Guide for Data Scientists, scoprerete una varietà di tecniche utili per creà prugrammi di apprendimentu automaticu persunalizati.
Coprerete ogni passu cruciale implicatu in l'utilizazione di Python è u pacchettu Scikit-Learn per custruisce applicazioni di apprendimentu automaticu affidabili.
Ottene una solida comprensione di e librerie matplotlib è NumPy farà l'apprendimentu assai più faciule.
I temi trattati in u libru
- Tecniche muderne per a modificazione di parametri è a valutazione di mudelli
- Applicazioni è idee basi di apprendimentu di macchina
- tecniche di apprendimentu automatizatu
- Tecniche per a manipulazione di dati di testu
- Modelli di catena è pipeline di incapsulazione di flussu di travagliu
- Rapprisintazioni di dati dopu a trasfurmazioni
6. Apprendimentu praticu in Machine cù Sci-kit Learn, Keras & Tensorflow
Trà e publicazioni più approfondite nantu à a scienza di i dati è l'apprendimentu automaticu, hè pienu di cunniscenze. Hè cunsigliatu chì l'esperti è i principianti studianu più nantu à questu sughjettu.
Ancu s'ellu cuntene una piccula quantità di teoria, hè sustinutu da esempi forti, dendu un postu in a lista.
Stu libru include una varietà di temi, cumprese scikit-learn per i prughjetti di apprendimentu di machine è TensorFlow per creà è furmà e rete neurali.
Dopu avè lettu stu libru, pensemu chì sarete megliu equipatu per approfondisce studiu prufunnu è trattà cù prublemi pratichi.
I temi trattati in u libru
- Esaminà u paisaghju di l'apprendimentu automaticu, in particulare e rete neurali
- Traccia un prughjettu di l'apprendimentu automaticu di mostra da u principiu à a cunclusione cù Scikit-Learn.
- Esaminà parechji mudelli di furmazione, cum'è tecnichi d'inseme, fureste aleatorii, arburi di decisione, è macchine vettoriali di supportu.
- Crea è furmà rete neurali utilizendu a biblioteca TensorFlow.
- Cunsiderate e rete cunvoluzionale, e reti ricorrenti è l'apprendimentu di rinforzu prufondu mentre esplorate rete neurale disegni.
- Amparate cumu scala è furmà e rete neurali prufonde.
7. Machine Learning per Hackers
Per u programatore espertu interessatu in l'analisi di dati, u libru Machine Learning for Hackers hè scrittu. I pirate sò matematichi qualificati in questu cuntestu.
Per qualchissia cù una solida cunniscenza di R, stu libru hè una grande scelta perchè a maiò parte di questu hè centratu nantu à l'analisi di dati in R. Inoltre, copre in u libru hè cumu manipulà e dati cù R avanzatu.
L'inclusione di storie di casu pertinenti enfatizeghja u valore di l'impiegazione di algoritmi di apprendimentu di machine pò esse u libru Machine Learning for Hackers 'puntu di vendita più significativu.
U libru dà parechji esempi di u mondu reale per rende l'apprendimentu di a macchina di l'apprendimentu più simplice è più veloce piuttostu cà di approfondisce a so teoria matematica di questu.
I temi trattati in u libru
- Crea un classificatore Bayesian ingenu chì analizeghja solu u cuntenutu di un email per stabilisce s'ellu hè spam.
- Predizione di u numeru di pagine viste per i primi 1,000 siti web cù regressione lineale
- Investigate i metudi di ottimisazione pruvendu à cracke un cifru di lettere semplice.
8. Python Machine Learning cù Esempii
Stu libru, chì vi aiuta à capisce è creà diversi metudi di Machine Learning, Deep Learning è Analisi di Dati, hè prubabilmente l'unicu chì si focalizeghja solu in Python cum'è lingua di prugrammazione.
Copre parechje biblioteche potenti per implementà diversi algoritmi di Machine Learning, cum'è Scikit-Learn. U modulu Tensor Flow hè allora utilizatu per insignà l'apprendimentu prufondu.
Infine, mostra e numerose opportunità di analisi di dati chì ponu esse ottenute usendu machine è apprendimentu profondu.
Hè ancu insignà i numerosi tecnichi chì ponu esse aduprati per aumentà l'efficacità di u mudellu chì create.
I temi trattati in u libru
- L'apprendimentu di Python è Machine Learning: Guida per principianti
- Esaminendu u set di dati di 2 newsgroups è Naive Bayes spam email detection
- Utilizendu SVMs, classificà i temi di e storie di notizie Predizioni clicchendu cù algoritmi basati nantu à l'arburi
- Previsione di a rata di cliccà utilizendu regressione logistica
- L'usu di l'algoritmi di regressione per previsione i più altu standard di i prezzi di l'azzioni
9. Python Machine Learning
U libru di Python Machine Learning spiega i fundamenti di l'apprendimentu automaticu è u so significatu in u duminiu digitale. Hè un libru di machine learning per i principianti.
Inoltre, coperti in u libru sò numerosi sottocampi è applicazioni di l'apprendimentu automaticu. I principii di a prugrammazione Python è cumu principià cù a lingua di prugrammazione libera è open-source sò ancu coperti in u libru Python Machine Learning.
Dopu avè finitu u libru di l'apprendimentu di a macchina, sarete capace di stabilisce in modu efficace una quantità di travaglii di apprendimentu di macchina utilizendu codificazione Python.
I temi trattati in u libru
- Fundamenti di l'intelligenza artificiale
- un arbre di decisione
- Regressione logistica
- Reti neurali in prufundità
- Principi di lingua di prugrammazione Python
10. Machine Learning: una prospettiva probabilistica
Machine Learning: A Probabilistic Perspective hè un libru umoristicu di l'apprendimentu di macchina chì presenta gràfiche di culore nostalgicu è esempi pratichi di u mondu reale da discipline cum'è a biologia, a visione di l'informatica, a robotica è l'elaborazione di testu.
Hè pienu di prosa casuale è pseudocode per algoritmi essenziali. Machine Learning: A Probabilistic Perspective, in cuntrastu à l'altri publicazioni di machine learning chì sò presentati in u stilu di un libru di cucina è descrizanu diversi approcci euristici, si focalizeghja nantu à un approcciu basatu in mudelli di principiu.
Specifica mudelli ml cù rapprisentazione gràfica in una manera chjara è comprensibile. Basatu nantu à un approcciu unificatu, probabilisticu, stu libru di testu furnisce una introduzione cumpleta è autonoma à l'area di l'apprendimentu machine.
U cuntenutu hè sia largu è prufondu, cumpresu materiale di fondu fundamentale nantu à temi cum'è probabilità, ottimisazione è algebra lineale, è ancu una discussione di l'avanzamenti cuntempuranei in l'area cum'è i campi casuali cundiziunali, a regularizazione L1 è l'apprendimentu prufondu.
U libru hè scrittu in una lingua casuale, accessibile, chì cuntene pseudo-codice per i principali algoritmi significativi.
I temi trattati in u libru
- Prubabilità
- Deep learning
- Regularizazione L1
- optimisation
- Trasfurmazioni di testu
- Applicazioni di Visione Informatica
- Applicazioni di robotica
11. L'elementi di l'apprendimentu statisticu
Per u so quadru cuncettuale è una larga varietà di sughjetti, stu libru di testu di machine learning hè spessu ricunnisciutu in u campu.
Stu libru pò esse usatu cum'è un riferimentu per tutti quelli chì anu bisognu di spazzole nantu à temi cum'è e rete neurali è tecniche di teste, è ancu una semplice introduzione à l'apprendimentu machine.
U libru spinge in modu aggressivu u lettore à fà i so esperimenti è investigazioni à ogni volta, facendu preziosu per cultivà e capacità è a curiosità necessarie per fà avanzamenti pertinenti in una capacità di apprendimentu di macchina o travagliu.
Hè un strumentu impurtante per i statistichi è tutti quelli chì interessanu a data mining in l'affari o a scienza. Assicuratevi di capisce l'algebra lineale à u minimu prima di principià stu libru.
I temi trattati in u libru
- L'apprendimentu supervisatu (predizione) à l'apprendimentu senza supervisione
- Rete neurale
- Supporta macchine vettoriali
- Arburi di classificazione
- Impulsà l'algoritmi
12. Ricunniscenza di Pattern è Machine Learning
I mondi di u ricunniscenza di mudelli è l'apprendimentu di a macchina ponu esse esplorati bè in stu libru. L'approcciu Bayesian à a ricunniscenza di mudelli hè statu urigginariamente presentatu in questa publicazione.
Inoltre, u libru esamina sughjetti sfida chì necessitanu una cunniscenza di travagliu di multivariate, scienza di dati è algebra lineale fundamentale.
Nantu à l'apprendimentu automaticu è a probabilità, u libru di riferimentu offre capituli cù livelli di cumplessità progressivamente più duru basatu nantu à e tendenze in i datasets. Esempi simplici sò datu prima di una introduzione generale à a ricunniscenza di mudelli.
U libru offre tecniche per l'inferenza apprussimata, chì permettenu approssimazioni veloci in i casi quandu i suluzioni esatti ùn sò micca pratichi. Ùn ci hè micca altri libri chì utilizanu mudelli gràfiche per discrìviri distribuzioni di probabilità, ma hè.
I temi trattati in u libru
- i metudi bayesiani
- Algoritmi di inferenza apprussimati
- Novi mudelli basati nantu à i kernels
- Introduzione à a teoria basica di probabilità
- Introduzione à a ricunniscenza di mudelli è à l'apprendimentu automaticu
13. Fundamenti di Machine Learning da Predictive Data Analytics
Sè avete ammaistratu i fundamenti di l'apprendimentu automaticu è vulete passà à l'analisi di dati predittivi, questu hè u libru per voi !!! Truvendu mudelli di datasets massivi, Machine Learning pò esse usatu per sviluppà mudelli di predizione.
Stu libru esamina l'implementazione di l'utilizazione di ML Predictive Data Analytics in prufundità, cumpresi i principii teorichi è esempi reali.
Malgradu u fattu chì u tìtulu "Fundamenti di l'Apprendimentu di Machine per l'Analytics di Predictive Data" hè una bocca, stu libru delinearà u viaghju di Predictive Data Analytics da i dati à l'intruduzione à una cunclusione.
Discute ancu quattru approcci d'apprendimentu automaticu: apprendimentu basatu in informazioni, apprendimentu basatu in similitudine, apprendimentu basatu in probabilità è apprendimentu basatu in errore, ognunu cù una spiegazione cuncettuale non tecnica seguita da mudelli matematichi è algoritmi cù esempi.
I temi trattati in u libru
- Apprendimentu basatu à l'infurmazioni
- Apprendimentu basatu in similitudine
- Apprendimentu basatu in prubabilità
- Apprendimentu basatu à errore
14. Modellazione Predittiva Applicata
U Modelling Predictive Applied esamina tuttu u prucessu di mudeli predittivi, cuminciendu cù e fasi critiche di preprocessing di dati, splitting data, è fundazioni di tuning di mudelli.
U travagliu poi presenta descrizzione chjara di una varietà di approcci di regressione è classificazione convenzionali è recenti, cun un focusu nantu à mostrà è risolve e sfide di dati di u mondu reale.
A guida mostra tutti l'aspettu di u prucessu di mudellu cù parechji esempi pratichi, in u mondu reale, è ogni capitulu include un codice R cumpletu per ogni tappa di u prucessu.
Stu voluminu multipurpose pò esse usatu cum'è una introduzione à i mudelli predittivi è tuttu u prucessu di mudeli, cum'è una guida di riferimentu per i pratichi, o cum'è un testu per i corsi avanzati di modellazione predittiva di livellu di graduate o graduate.
I temi trattati in u libru
- Regressione tecnica
- Tecnica di classificazione
- Algoritmi ML cumplessi
15. Machine Learning: L'arte è a scienza di l'algoritmi chì facenu sensu di dati
Sè vo site un intermediu o espertu in l'apprendimentu automaticu è vulete vultà "torna à i fundamenti", stu libru hè per voi! Paga tuttu u meritu à l'enorme cumplessità è a prufundità di Machine Learning, senza mai perde di vista i so principii unificanti (un bellu successu!).
Machine Learning: L'Arte è a Scienza di l'Algoritmi includenu parechji studii di casu di crescente cumplessità, è ancu numerosi esempi è ritratti (per mantene e cose interessanti!).
U libru copre ancu una larga gamma di mudelli lògichi, geometrichi è statistici, è ancu temi complicati è novi cum'è a factorizazione di matrici è l'analisi ROC.
I temi trattati in u libru
- Simplifica l'algoritmi di apprendimentu machine
- U mudellu logicu
- U mudellu geometricu
- Modellu statìsticu
- Analisi ROC
16. Data Mining: Strumenti pratichi di Machine Learning & Techniques
Utilizendu approcci da u studiu di i sistemi di basa di dati, l'apprendimentu automaticu è e statistiche, e tecniche di data mining ci permettenu di truvà mudelli in una grande quantità di dati.
Avete bisognu di u libru Data Mining: Pratichi Machine Learning Tools and Techniques si avete bisognu di studià e tecniche di data mining in particulare o di pianificà à amparà l'apprendimentu di machine in generale.
U megliu libru nantu à l'apprendimentu automaticu cuncentra più nantu à u so latu tecnicu. Scopre più in l'intricatu tecnicu di l'apprendimentu automaticu, è e strategie per a cugliera di dati è l'usu di diversi inputs è outputs per ghjudicà i risultati.
I temi trattati in u libru
- Modelli lineari
- Clustering
- Mudelle statistiche
- Predizzione di u rendiment
- Paragunà i metudi di data mining
- Apprendimentu basatu à istanza
- Rappresentazione di cunniscenze è clusters
- Tecniche di data mining tradiziunali è muderni
17. Python per l'analisi di dati
L'abilità di valutà i dati utilizati in l'apprendimentu automaticu hè a cumpetenza più impurtante chì un scientist di dati deve pussede. Prima di sviluppà un mudellu ML chì pruduce una previsione precisa, a maiò parte di u vostru travagliu includerà a manipulazione, a trasfurmazioni, a pulizia è a valutazione di dati.
Avete bisognu di familiarizà cù e lingue di prugrammazione cum'è Pandas, NumPy, Ipython, è altri per eseguisce l'analisi di dati.
Se vulete travaglià in a scienza di dati o l'apprendimentu automaticu, duvete avè a capacità di manipulà e dati.
In questu casu, avete bisognu di leghje u libru Python per l'analisi di dati.
I temi trattati in u libru
- Essential Biblioteche di pitone
- Pandas avanzati
- Esempii di analisi di dati
- Pulizia di dati è preparazione
- Metudi matematichi è statistichi
- Riassuntu è Computing Statistiche Descriptive
18. Trattamentu di a Lingua Naturale cù Python
U fundamentu di i sistemi di apprendimentu machine hè u trasfurmazioni di lingua naturale.
U libru Elaborazione di Lingua Naturale cù Python vi struisce nantu à cumu utilizà NLTK, una cullizzioni apprezzata di moduli Python è arnesi per l'elaborazione di lingua naturale simbolica è statistica per l'inglese è NLP in generale.
U libru di Trattamentu di Lingua Naturale cù Python furnisce rutine Python efficaci chì dimostranu NLP in una manera concisa è ovvia.
I lettori anu accessu à datasets ben annotati per trattà cù dati unstructured, struttura testu-linguistica, è altri elementi focalizzati in NLP.
I temi trattati in u libru
- Cumu funziona a lingua umana?
- Strutture di dati linguistichi
- Toolkit di lingua naturale (NLTK)
- Analisi è analisi semantica
- basa di dati linguistichi pupulari
- Integrate tecniche da ntilliggenza artificiali e linguistica
19. Programmazione di l'intelligenza cullettiva
A Programming Collective Intelligence di Toby Segaran, chì hè cunsideratu cum'è unu di i più grandi libri per cumincià à capiscenu l'apprendimentu di a macchina, hè statu scrittu in u 2007, anni prima chì a scienza di i dati è l'apprendimentu automaticu ghjunghjenu a so pusizioni attuale cum'è percorsi prufessiunali di punta.
U libru usa Python cum'è u metudu per sparghje a so cumpetenza à u so publicu. L'Intelligenza Collettiva di Programmazione hè più un manuale per l'implementazione di ml ch'è una introduzione à l'apprendimentu automaticu.
U libru furnisce infurmazioni nantu à u sviluppu di algoritmi ML efficaci per a cullizzioni di dati da l'applicazioni, a prugrammazione per ottene dati da i siti web è l'estrapolazione di e dati raccolti.
Ogni capitulu include attività per espansione l'algoritmi discututi è rinfurzà a so utilità.
I temi trattati in u libru
- filtrazione bayesiana
- Supporta macchine vettoriali
- Algoritmi di u mutore di ricerca
- Modi per fà predizioni
- Tecniche di filtrazione in cullaburazione
- Factorizazione di a matrice non negativa
- Intelligenza evolutiva per risolve i prublemi
- I metudi per a deteczione di gruppi o mudelli
20. Apprendimentu Profondu (Seria di Computazione Adattativa è Apprendimentu Machine)
Cum'è tutti sapemu, l'apprendimentu prufondu hè un tipu di apprendimentu automaticu migliuratu chì permette à l'urdinatori di amparà da e prestazioni passate è una grande quantità di dati.
Mentre aduprate tecniche di apprendimentu automaticu, avete bisognu di cunniscite ancu i principii di apprendimentu profondu. Stu libru, chì hè cunsideratu cum'è a Bibbia di l'apprendimentu prufondu, serà assai utile in questa circustanza.
Trè esperti di l'apprendimentu prufondu copre temi assai complicati chì sò pieni di matematica è mudelli generativi profondi in stu libru.
Fornendu una basa matematica è cuncettuale, u travagliu discute idee pertinenti in l'algebra lineale, a teoria di a probabilità, a teoria di l'infurmazione, a computazione numerica è l'apprendimentu automaticu.
Esamina l'applicazioni cum'è l'elaborazione di a lingua naturale, u ricunniscenza di a parolla, a visione di l'informatica, i sistemi di raccomandazione in linea, a bioinformatica è i videogames è descrive tecniche di apprendimentu prufonda aduprate da i pratichi di l'industria, cum'è rete di feedforward profonda, algoritmi di regularizazione è ottimisazione, rete convoluzionale è metodulugia pratica. .
I temi trattati in u libru
- Computazione numerica
- Ricerca di Apprendimentu Profondu
- Tecniche di Visione di Computer
- Deep Feedforward Networks
- Ottimisazione per Training Models Deep
- Metodologia pratica
- Ricerca di Apprendimentu Profondu
cunchiusioni
I 20 libri di apprendimentu automaticu superiore sò riassunti in quella lista, chì pudete aduprà per avanzà l'apprendimentu automaticu in a direzzione chì ti piace.
Puderete sviluppà una basa solida in l'expertise di l'apprendimentu di a macchina è una biblioteca di riferimentu chì pudete aduprà spessu mentre travaglia in l'area se leghjite una varietà di questi libri di testu.
Sarete ispiratu à cuntinuà à amparà, à migliurà, è avè un effettu ancu s'è avete lettu un libru.
Quandu site preparatu è cumpetente per sviluppà i vostri propri algoritmi di apprendimentu di macchina, tenete in mente chì i dati sò vitali essenziali per u successu di u vostru prughjettu.
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