Tabl Cynnwys[Cuddio][Dangos]
Gyda llaw, rydym i gyd yn ymwybodol o ba mor gyflym y mae technoleg dysgu peiriannau wedi datblygu yn ystod y blynyddoedd diwethaf. Mae dysgu peirianyddol yn ddisgyblaeth sydd wedi denu diddordeb nifer o gorfforaethau, academyddion a sectorau.
Oherwydd hyn, byddaf yn trafod rhai o'r llyfrau mwyaf ar ddysgu peirianyddol y dylai peiriannydd neu newbie eu darllen heddiw. Mae'n rhaid eich bod i gyd wedi cytuno nad yw darllen llyfrau yr un peth â defnyddio'r deallusrwydd.
Mae darllen llyfrau yn helpu ein meddyliau i ddarganfod llawer o bethau newydd. Mae darllen yn ddysgu, wedi'r cyfan. Mae tag hunan-ddysgwr yn llawer o hwyl i'w gael. Bydd y gwerslyfrau mwyaf sydd ar gael yn y maes yn cael eu hamlygu yn yr erthygl hon.
Mae'r gwerslyfrau canlynol yn cynnig cyflwyniad profedig i faes mwy AI ac fe'u defnyddir yn aml mewn cyrsiau prifysgol ac fe'u hargymhellir gan academyddion a pheirianwyr fel ei gilydd.
Hyd yn oed os oes gennych chi tunnell o dysgu peiriant profiad, gallai codi un o'r gwerslyfrau hyn fod yn ffordd wych o wella. Wedi'r cyfan, mae dysgu yn broses barhaus.
1. Dysgu Peiriannau Ar Gyfer Dechreuwyr Llwyr
Hoffech chi astudio dysgu peirianyddol ond ddim yn gwybod sut i wneud hynny. Mae yna nifer o gysyniadau damcaniaethol ac ystadegol hanfodol y dylech eu deall cyn dechrau ar eich taith epig i ddysgu peirianyddol. Ac mae'r llyfr hwn yn llenwi'r angen hwnnw!
Mae'n cynnig dechreuwyr cyflawn gyda lefel uchel, cymwys cyflwyniad i ddysgu peirianyddol. Mae'r llyfr Machine Learning for Absolute Beginners yn un o'r dewisiadau gorau i unrhyw un sy'n chwilio am yr esboniad mwyaf syml o ddysgu peirianyddol a syniadau cysylltiedig.
I gyd-fynd ag algorithmau ml niferus y llyfr mae esboniadau cryno ac enghreifftiau graffig i helpu darllenwyr i ddeall popeth a drafodir.
Pynciau a drafodir yn y llyfr
- Hanfodion rhwydweithiau nefol
- Dadansoddiad atchweliad
- Peirianneg nodwedd
- Clwstwri
- Traws-ddilysu
- Technegau sgrwbio data
- Coed Penderfyniad
- Modelu ensemble
2. Dysgu Peiriannau ar gyfer Dymis
Gallai dysgu peirianyddol fod yn syniad dryslyd i bobl gyffredin. Fodd bynnag, mae'n amhrisiadwy i'r rhai ohonom sy'n wybodus.
Heb ML, mae'n anodd rheoli materion fel canlyniadau chwilio ar-lein, hysbysebion amser real ar dudalennau gwe, awtomeiddio, neu hyd yn oed hidlo sbam (Ie!).
O ganlyniad, mae'r llyfr hwn yn cynnig cyflwyniad syml i chi a fydd yn eich helpu i ddysgu mwy am faes enigmatig dysgu peirianyddol. Gyda chymorth Machine Learning For Dummies, byddwch yn dysgu sut i “siarad” ieithoedd fel Python ac R, a fydd yn eich galluogi i hyfforddi cyfrifiaduron i wneud adnabod patrymau a dadansoddi data.
Yn ogystal, byddwch chi'n dysgu sut i ddefnyddio Anaconda ac R Studio Python i ddatblygu yn R.
Pynciau a drafodir yn y llyfr
- Paratoi data
- dulliau dysgu peirianyddol
- Y cylch dysgu peiriant
- Dysgu dan oruchwyliaeth a dysgu heb oruchwyliaeth
- Hyfforddi systemau dysgu peiriannau
- Clymu dulliau dysgu peirianyddol â chanlyniadau
3. The Hundred Page Machine Learning Book
A yw'n ymarferol ymdrin â phob agwedd ar ddysgu peirianyddol mewn llai na 100 tudalen? Mae The Hundred-Page Machine Learning Book gan Andriy Burkov yn ymgais i wneud yr un peth.
Mae'r llyfr dysgu peirianyddol wedi'i ysgrifennu'n dda a'i gefnogi gan arweinwyr meddwl enwog gan gynnwys Sujeet Varakhedi, Pennaeth Peirianneg eBay, a Peter Norvig, Cyfarwyddwr Ymchwil Google.
Dyma'r llyfr gorau ar gyfer dechreuwr mewn dysgu peirianyddol. Ar ôl darllen y llyfr yn drylwyr, byddwch yn gallu adeiladu a deall systemau AI soffistigedig, llwyddo mewn cyfweliad dysgu peirianyddol, a hyd yn oed lansio eich cwmni ML eich hun.
Fodd bynnag, nid yw'r llyfr wedi'i fwriadu ar gyfer dechreuwyr pur mewn dysgu peirianyddol. Edrychwch yn rhywle os ydych chi'n chwilio am unrhyw beth mwy sylfaenol.
Pynciau a drafodir yn y llyfr
- Anatomeg a algorithm dysgu
- Dysgu dan oruchwyliaeth a dysgu heb oruchwyliaeth
- Dysgu Atgyfnerthu
- Algorithmau sylfaenol Dysgu Peiriannau
- Trosolwg o rwydweithiau Niwral a dysgu dwfn
4. Deall Dysgu Peiriannau
Darperir cyflwyniad systematig i ddysgu peirianyddol yn y llyfr Understanding Machine Learning. Mae'r llyfr yn treiddio'n ddwfn i syniadau sylfaenol, patrymau cyfrifiannol, a tharddiadau mathemategol dysgu peirianyddol.
Cyflwynir ystod eang o bynciau dysgu peirianyddol mewn modd syml trwy ddysgu peirianyddol. Disgrifir sylfeini damcaniaethol dysgu peirianyddol yn y llyfr, ynghyd â’r tarddiadau mathemategol sy’n troi’r sylfeini hyn yn algorithmau defnyddiol.
Mae'r llyfr yn cyflwyno'r hanfodion cyn ymdrin ag ystod eang o bynciau hollbwysig nad ydynt wedi cael sylw mewn gwerslyfrau cynharach.
Yn gynwysedig yn hyn mae trafodaeth ar y cysyniadau amrededd a sefydlogrwydd a chymhlethdod cyfrifiannol dysgu, yn ogystal â pharadeimau algorithmig arwyddocaol fel stochastig. disgyniad graddiant, rhwydweithiau niwral, a dysgu allbwn strwythuredig, yn ogystal â syniadau damcaniaethol newydd fel y dull PAC-Bayes a ffiniau sy'n seiliedig ar gywasgu. wedi'i gynllunio ar gyfer graddedigion sy'n dechrau neu israddedigion uwch.
Pynciau a drafodir yn y llyfr
- Cymhlethdod cyfrifiadurol dysgu peirianyddol
- Algorithmau ML
- Rhwydweithiau niwral
- Dull PAC-Bayes
- Disgyniad graddastig stochastig
- Dysgu allbwn strwythuredig
5. Cyflwyniad i Ddysgu Peiriannau gyda Python
Ydych chi'n wyddonydd data sy'n deall Python ac sydd eisiau astudio dysgu peirianyddol? Y llyfr gorau i gychwyn eich antur dysgu peirianyddol ag ef yw Cyflwyniad i Ddysgu Peiriannau gyda Python: Canllaw i Wyddonwyr Data.
Gyda chymorth y llyfr Cyflwyniad i Ddysgu Peiriannau gyda Python: Canllaw i Wyddonwyr Data, byddwch yn darganfod amrywiaeth o dechnegau defnyddiol ar gyfer creu rhaglenni dysgu peiriant pwrpasol.
Byddwch yn ymdrin â phob cam hanfodol sy'n gysylltiedig â defnyddio Python a'r pecyn Scikit-Learn i adeiladu cymwysiadau dysgu peiriant dibynadwy.
Bydd cael gafael gadarn ar lyfrgelloedd matplotlib a NumPy yn gwneud dysgu'n llawer haws.
Pynciau a drafodir yn y llyfr
- Technegau modern ar gyfer tweaking paramedr ac asesu model
- Cymwysiadau a syniadau dysgu peirianyddol sylfaenol
- technegau dysgu awtomataidd
- Technegau ar gyfer trin data testun
- Model cadwyno a phiblinellau amgáu llif gwaith
- Cynrychiolaeth data ar ôl prosesu
6. Dysgu Peiriant Ymarferol gyda Sci-kit learn, Keras & Tensorflow
Ymhlith y cyhoeddiadau mwyaf trylwyr ar wyddoniaeth data a dysgu peiriannau, mae'n llawn gwybodaeth. Argymhellir bod arbenigwyr a dechreuwyr fel ei gilydd yn astudio mwy am y pwnc hwn.
Er mai dim ond ychydig o theori sydd yn y llyfr hwn, fe'i hategir gan enghreifftiau cryf, gan roi lle iddo ar y rhestr.
Mae'r llyfr hwn yn cynnwys amrywiaeth o bynciau, gan gynnwys scikit-learn ar gyfer prosiectau dysgu peirianyddol a TensorFlow ar gyfer creu a hyfforddi rhwydweithiau niwral.
Ar ôl darllen y llyfr hwn, credwn y byddwch mewn gwell sefyllfa i ymchwilio ymhellach dysgu dwfn a delio â phroblemau ymarferol.
Pynciau a drafodir yn y llyfr
- Archwiliwch dirwedd dysgu peirianyddol, yn enwedig rhwydweithiau niwral
- Traciwch brosiect dysgu peiriant enghreifftiol o'r dechrau i'r diwedd gan ddefnyddio Scikit-Learn.
- Archwiliwch nifer o fodelau hyfforddi, megis technegau ensemble, coedwigoedd ar hap, coed penderfyniadau, a pheiriannau fector cymorth.
- Creu a hyfforddi rhwydweithiau niwral trwy ddefnyddio llyfrgell TensorFlow.
- Ystyriwch rwydweithiau convolutional, rhwydi rheolaidd, a dysgu atgyfnerthu dwfn wrth archwilio rhwyd niwral dyluniadau.
- Dysgwch sut i raddio a hyfforddi rhwydweithiau niwral dwfn.
7. Dysgu Peiriannau ar gyfer Hacwyr
Ar gyfer y rhaglennydd profiadol sydd â diddordeb mewn dadansoddi data, mae'r llyfr Machine Learning for Hackers wedi'i ysgrifennu. Mae hacwyr yn fathemategwyr medrus yn y cyd-destun hwn.
I rywun sydd â dealltwriaeth gadarn o R, mae'r llyfr hwn yn ddewis gwych oherwydd mae'r mwyafrif ohono'n canolbwyntio ar ddadansoddi data yn R. Ymdrinnir â hyn hefyd yn y llyfr sut i drin data gan ddefnyddio R uwch.
Mae cynnwys straeon achos perthnasol yn pwysleisio y gall gwerth defnyddio algorithmau dysgu peiriant fod yn bwynt gwerthu mwyaf arwyddocaol y llyfr Machine Learning for Hacwyr.
Mae'r llyfr yn rhoi llawer o enghreifftiau byd go iawn i wneud dysgu peiriant dysgu yn symlach ac yn gyflymach yn hytrach na mynd yn ddyfnach i mewn i'w ddamcaniaeth fathemategol ohono.
Pynciau a drafodir yn y llyfr
- Creu dosbarthwr Bayesaidd naïf sy'n dadansoddi cynnwys e-bost yn syml i benderfynu a yw'n sbam.
- Rhagfynegi nifer yr ymweliadau â thudalennau ar gyfer y 1,000 o wefannau gorau gan ddefnyddio atchweliad llinol
- Ymchwilio i ddulliau optimeiddio trwy geisio cracio seiffr llythyren syml.
8. Dysgu Peiriant Python gydag Enghreifftiau
Mae'n debyg mai'r llyfr hwn, sy'n eich helpu i ddeall a chreu amrywiol ddulliau Dysgu Peiriant, Dysgu Dwfn, a Dadansoddi Data, yw'r unig un sy'n canolbwyntio ar Python fel iaith raglennu yn unig.
Mae'n cynnwys nifer o lyfrgelloedd cryf ar gyfer gweithredu gwahanol algorithmau Machine Learning, megis Scikit-Learn. Yna defnyddir y modiwl Llif Tensor i'ch dysgu am ddysgu dwfn.
Yn olaf, mae'n dangos y nifer fawr o gyfleoedd dadansoddi data y gellir eu cyflawni gan ddefnyddio peiriant a dysgu dwfn.
Mae hefyd yn dysgu'r technegau niferus y gellir eu defnyddio i gynyddu effeithiolrwydd y model rydych chi'n ei greu.
Pynciau a drafodir yn y llyfr
- Dysgu Python a Dysgu Peiriannau: Canllaw i Ddechreuwyr
- Archwilio set ddata 2 grŵp newyddion a chanfod e-bost sbam Naive Bayes
- Gan ddefnyddio SVMs, dosbarthwch bynciau straeon newyddion Rhagfynegiad clicio drwodd gan ddefnyddio algorithmau yn seiliedig ar goed
- Rhagfynegi cyfradd clicio drwodd gan ddefnyddio atchweliad logistaidd
- Defnyddio algorithmau atchweliad i ragweld safonau uchaf prisiau stoc
9. Dysgu Peiriant Python
Mae llyfr Python Machine Learning yn esbonio hanfodion dysgu peirianyddol yn ogystal â'i arwyddocâd yn y parth digidol. Mae'n llyfr dysgu peirianyddol i ddechreuwyr.
Ymdrinnir hefyd yn y llyfr â nifer o is-feysydd a chymwysiadau dysgu peirianyddol. Ymdrinnir hefyd ag egwyddorion rhaglennu Python a sut i ddechrau gyda'r iaith raglennu ffynhonnell agored am ddim yn y llyfr Python Machine Learning.
Ar ôl gorffen y llyfr dysgu peiriant, byddwch yn gallu sefydlu nifer o swyddi dysgu peiriant yn effeithiol gan ddefnyddio codio Python.
Pynciau a drafodir yn y llyfr
- Hanfodion deallusrwydd artiffisial
- coeden benderfynu
- Atchweliad logistaidd
- Rhwydweithiau niwral manwl
- Hanfodion iaith raglennu Python
10. Dysgu Peiriannau: Safbwynt Tebygol
Mae Machine Learning: A Probabilistic Perspective yn llyfr dysgu peiriant doniol sy'n cynnwys graffeg lliw hiraethus ac enghreifftiau ymarferol o'r byd go iawn o ddisgyblaethau fel bioleg, gweledigaeth gyfrifiadurol, roboteg, a phrosesu testun.
Mae'n llawn rhyddiaith achlysurol a ffuggod ar gyfer algorithmau hanfodol. Mae Dysgu Peiriannau: Safbwynt Tebygol, yn wahanol i gyhoeddiadau dysgu peirianyddol eraill a gyflwynir yn null llyfr coginio ac sy'n disgrifio amrywiol ddulliau hewristig, yn canolbwyntio ar ddull egwyddorol sy'n seiliedig ar fodel.
Mae'n pennu modelau ml gan ddefnyddio cynrychioliadau graffigol mewn modd clir a dealladwy. Yn seiliedig ar ddull unedig, tebygol, mae'r gwerslyfr hwn yn rhoi cyflwyniad cyflawn a hunangynhwysol i faes dysgu peirianyddol.
Mae'r cynnwys yn eang ac yn ddwfn, gan gynnwys deunydd cefndir sylfaenol ar bynciau megis tebygolrwydd, optimeiddio, ac algebra llinol, yn ogystal â thrafodaeth ar ddatblygiadau cyfoes yn y maes megis meysydd hap amodol, rheoleiddio L1, a dysgu dwfn.
Mae'r llyfr wedi'i ysgrifennu mewn iaith achlysurol, hawdd mynd ati, sy'n cynnwys ffug-god ar gyfer y prif algorithmau arwyddocaol.
Pynciau a drafodir yn y llyfr
- Tebygolrwydd
- Dysgu dwfn
- Rheoleiddio L1
- Optimization
- Prosesu testun
- Cymwysiadau Gweledigaeth Cyfrifiadurol
- Cymwysiadau roboteg
11. Elfennau Dysgu Ystadegol
Am ei fframwaith cysyniadol ac amrywiaeth eang o bynciau, mae'r gwerslyfr dysgu peirianyddol hwn yn aml yn cael ei gydnabod yn y maes.
Gellir defnyddio'r llyfr hwn fel cyfeiriad ar gyfer unrhyw un sydd angen gloywi pynciau fel rhwydweithiau niwral a thechnegau profi yn ogystal â chyflwyniad syml i ddysgu peirianyddol.
Mae'r llyfr yn gwthio'r darllenydd yn ymosodol i wneud eu harbrofion a'u hymchwiliadau eu hunain ar bob tro, gan ei wneud yn werthfawr ar gyfer meithrin y galluoedd a'r chwilfrydedd sydd eu hangen i wneud datblygiadau perthnasol mewn gallu neu swydd ddysgu peirianyddol.
Mae'n arf pwysig i ystadegwyr ac unrhyw un sydd â diddordeb mewn cloddio data mewn busnes neu wyddoniaeth. Gwnewch yn siŵr eich bod yn deall algebra llinol o leiaf cyn dechrau'r llyfr hwn.
Pynciau a drafodir yn y llyfr
- Dysgu dan oruchwyliaeth (rhagfynegiad) i ddysgu heb oruchwyliaeth
- Rhwydweithiau niwral
- Cefnogi peiriannau fector
- Dosbarthiad coed
- Hybu algorithmau
12. Adnabod Patrymau a Dysgu Peiriannau
Gellir archwilio byd adnabod patrymau a dysgu peirianyddol yn drylwyr yn y llyfr hwn. Cyflwynwyd y dull Bayesaidd o adnabod patrwm yn wreiddiol yn y cyhoeddiad hwn.
Ymhellach, mae'r llyfr yn archwilio pynciau heriol sydd angen dealltwriaeth ymarferol o aml-amrywedd, gwyddor data, ac algebra llinol sylfaenol.
Ar ddysgu peirianyddol a thebygolrwydd, mae'r cyfeirlyfr yn cynnig penodau gyda lefelau cynyddol anoddach o gymhlethdod yn seiliedig ar dueddiadau mewn setiau data. Rhoddir enghreifftiau syml cyn cyflwyniad cyffredinol i adnabod patrymau.
Mae'r llyfr yn cynnig technegau ar gyfer casglu bras, sy'n caniatáu brasamcanion cyflym mewn achosion pan fo union atebion yn anymarferol. Nid oes unrhyw lyfrau eraill sy'n defnyddio modelau graffigol i ddisgrifio dosbarthiadau tebygolrwydd, ond mae'n gwneud hynny.
Pynciau a drafodir yn y llyfr
- dulliau Bayesaidd
- Bras algorithmau casgliad
- Modelau newydd yn seiliedig ar gnewyllyn
- Cyflwyniad i ddamcaniaeth tebygolrwydd sylfaenol
- Cyflwyniad i adnabod patrwm a dysgu peiriannau
13. Hanfodion Dysgu Peiriannau o Ddadansoddi Data Rhagfynegol
Os ydych chi wedi meistroli hanfodion dysgu peirianyddol ac eisiau symud ymlaen i ddadansoddeg data rhagfynegol, dyma'r llyfr i chi !!! Trwy ddod o hyd i batrymau o setiau data enfawr, gellir defnyddio Machine Learning i ddatblygu modelau rhagfynegi.
Mae'r llyfr hwn yn edrych ar weithrediad y defnydd o ML Dadansoddi Data Rhagfynegol yn fanwl, gan gynnwys egwyddorion damcaniaethol ac enghreifftiau gwirioneddol.
Er gwaethaf y ffaith bod y teitl “Hanfodion Dysgu Peiriannau ar gyfer Dadansoddi Data Rhagfynegol” yn lond ceg, bydd y llyfr hwn yn amlinellu taith Dadansoddeg Data Rhagfynegol o ddata i fewnwelediad i gasgliad.
Mae hefyd yn trafod pedwar dull dysgu peirianyddol: dysgu seiliedig ar wybodaeth, dysgu ar sail tebygrwydd, dysgu ar sail tebygolrwydd, a dysgu ar sail gwallau, pob un ag esboniad cysyniadol annhechnegol wedi'i ddilyn gan fodelau mathemategol ac algorithmau gydag enghreifftiau.
Pynciau a gwmpesir yn y llyfr
- Dysgu ar sail gwybodaeth
- Dysgu ar sail tebygrwydd
- Dysgu ar sail tebygolrwydd
- Dysgu ar sail gwallau
14. Modelu Rhagfynegol Cymhwysol
Mae Modelu Rhagfynegol Cymhwysol yn archwilio'r broses fodelu rhagfynegol gyfan, gan ddechrau gyda'r cyfnodau hollbwysig o ragbrosesu data, hollti data, a sylfeini tiwnio modelau.
Yna mae’r gwaith yn cyflwyno disgrifiadau clir o amrywiaeth o ddulliau atchweliad a dosbarthu confensiynol a diweddar, gyda ffocws ar ddangos a datrys heriau data’r byd go iawn.
Mae'r canllaw yn dangos pob agwedd ar y broses fodelu gyda sawl enghraifft ymarferol o'r byd go iawn, ac mae pob pennod yn cynnwys cod R cynhwysfawr ar gyfer pob cam o'r broses.
Gellir defnyddio’r gyfrol amlbwrpas hon fel cyflwyniad i fodelau rhagfynegol a’r broses fodelu gyfan, fel canllaw cyfeirio i ymarferwyr, neu fel testun ar gyfer cyrsiau modelu rhagfynegol lefel israddedig neu raddedig uwch.
Pynciau a drafodir yn y llyfr
- Techneg atchweliad
- Techneg dosbarthu
- Algorithmau ML cymhleth
15. Dysgu Peiriannau: Celf a Gwyddoniaeth Algorithmau Sy'n Gwneud Synnwyr o Ddata
Os ydych chi'n ganolradd neu'n arbenigwr mewn dysgu peirianyddol ac eisiau mynd “yn ôl at yr hanfodion,” mae'r llyfr hwn ar eich cyfer chi! Mae'n rhoi clod llawn i gymhlethdod a dyfnder aruthrol Machine Learning tra byth yn colli golwg ar ei egwyddorion sy'n uno (tipyn o gamp!).
Dysgu Peiriant: Mae Celf a Gwyddoniaeth Algorithmau yn cynnwys sawl astudiaeth achos o gymhlethdod cynyddol, yn ogystal â nifer o enghreifftiau a lluniau (i gadw pethau'n ddiddorol!).
Mae'r llyfr hefyd yn ymdrin ag ystod eang o fodelau rhesymegol, geometrig ac ystadegol, yn ogystal â phynciau cymhleth a newydd fel ffactoreiddio matrics a dadansoddi ROC.
Pynciau a drafodir yn y llyfr
- Symleiddio algorithmau dysgu peirianyddol
- Model rhesymegol
- Model geometrig
- Model ystadegol
- Dadansoddiad ROC
16. Cloddio Data: Offer a Thechnegau Dysgu Peiriannau Ymarferol
Gan ddefnyddio dulliau o astudio systemau cronfa ddata, dysgu peirianyddol, ac ystadegau, mae technegau cloddio data yn ein galluogi i ddod o hyd i batrymau mewn symiau enfawr o ddata.
Dylech gael y llyfr Mwyngloddio Data: Offer a Thechnegau Dysgu Peiriant Ymarferol os oes angen i chi astudio technegau cloddio data yn benodol neu gynllunio i ddysgu dysgu peiriannau yn gyffredinol.
Mae'r llyfr gorau ar ddysgu peirianyddol yn canolbwyntio mwy ar ei ochr dechnegol. Mae'n ymchwilio ymhellach i gymhlethdodau technegol dysgu peirianyddol, a strategaethau ar gyfer casglu data a defnyddio amrywiol fewnbynnau ac allbynnau i farnu canlyniadau.
Pynciau a drafodir yn y llyfr
- Modelau llinellol
- Clwstwri
- Modelu ystadegol
- Rhagfynegi perfformiad
- Cymharu dulliau cloddio data
- Dysgu ar sail enghreifftiau
- Cynrychioli gwybodaeth a chlystyrau
- Technegau cloddio data traddodiadol a modern
17. Python ar gyfer Dadansoddi Data
Y gallu i werthuso'r data a ddefnyddir mewn dysgu peirianyddol yw'r sgil pwysicaf y mae'n rhaid i wyddonydd data ei feddu. Cyn datblygu model ML sy'n cynhyrchu rhagolwg cywir, bydd y rhan fwyaf o'ch swydd yn cynnwys trin, prosesu, glanhau ac asesu data.
Mae angen i chi fod yn gyfarwydd ag ieithoedd rhaglennu fel Pandas, NumPy, Ipython, ac eraill er mwyn dadansoddi data.
Os ydych chi eisiau gweithio ym maes gwyddor data neu ddysgu peirianyddol, rhaid bod gennych chi'r gallu i drin data.
Dylech bendant ddarllen y llyfr Python for Data Analysis yn yr achos hwn.
Pynciau a drafodir yn y llyfr
- hanfodol Llyfrgelloedd Python
- Pandas Uwch
- Enghreifftiau o Ddadansoddi Data
- Glanhau a Pharatoi Data
- Dulliau Mathemategol ac Ystadegol
- Crynhoi a Chyfrifiadura Ystadegau Disgrifiadol
18. Prosesu Iaith Naturiol gyda Python
Sylfaen systemau dysgu peiriannau yw prosesu iaith naturiol.
Mae'r llyfr Natural Language Processing with Python yn eich cyfarwyddo ar sut i ddefnyddio NLTK, casgliad poblogaidd o fodiwlau ac offer Python ar gyfer prosesu iaith naturiol symbolaidd ac ystadegol ar gyfer Saesneg a NLP yn gyffredinol.
Mae'r llyfr Natural Language Processing with Python yn darparu arferion Python effeithiol sy'n dangos NLP mewn ffordd gryno, amlwg.
Mae gan ddarllenwyr fynediad at setiau data wedi'u hanodi'n dda ar gyfer ymdrin â data distrwythur, strwythur ieithyddol testun, ac elfennau eraill sy'n canolbwyntio ar NLP.
Pynciau a drafodir yn y llyfr
- Sut mae iaith ddynol yn gweithredu?
- Strwythurau data ieithyddol
- Pecyn Cymorth Iaith Naturiol (NLTK)
- Dosrannu a dadansoddi semantig
- Cronfeydd data ieithyddol poblogaidd
- Integreiddio technegau o deallusrwydd artiffisial ac ieithyddiaeth
19. Rhaglennu Cudd-wybodaeth ar y Cyd
Ysgrifennwyd The Programming Collective Intelligence gan Toby Segaran, sy'n cael ei ystyried yn un o'r llyfrau gorau i ddechrau deall dysgu peirianyddol, yn 2007, flynyddoedd cyn i wyddor data a dysgu peiriant gyrraedd eu safle presennol fel llwybrau proffesiynol blaenllaw.
Mae'r llyfr yn defnyddio Python fel y dull ar gyfer lledaenu ei arbenigedd i'w gynulleidfa. Mae'r Rhaglennu Cudd-wybodaeth ar y Cyd yn fwy o lawlyfr ar gyfer gweithredu ml nag y mae'n gyflwyniad i ddysgu peirianyddol.
Mae'r llyfr yn darparu gwybodaeth ar ddatblygu algorithmau ML effeithiol ar gyfer casglu data o apiau, rhaglennu ar gyfer cael data o wefannau, ac allosod y data a gasglwyd.
Mae pob pennod yn cynnwys gweithgareddau ar gyfer ehangu'r algorithmau a drafodwyd a gwella eu defnyddioldeb.
Pynciau a drafodir yn y llyfr
- hidlo Bayesaidd
- Cefnogi peiriannau fector
- Algorithmau peiriannau chwilio
- Ffyrdd o wneud rhagfynegiadau
- Technegau hidlo cydweithredol
- Ffactoreiddio matrics nad yw'n negyddol
- Datblygu cudd-wybodaeth ar gyfer datrys problemau
- Dulliau ar gyfer canfod grwpiau neu batrymau
20. Dysgu Dwfn (Cyfres Cyfrifiadura Addasol a Dysgu Peiriannau)
Fel y gwyddom i gyd, mae dysgu dwfn yn fath gwell o ddysgu peiriant sy'n galluogi cyfrifiaduron i ddysgu o berfformiad y gorffennol a llawer iawn o ddata.
Wrth ddefnyddio technegau dysgu peirianyddol, mae angen i chi hefyd fod yn gyfarwydd ag egwyddorion dysgu dwfn. Bydd y llyfr hwn, yr hwn a ystyrir yn Feibl dysgeidiaeth ddwfn, yn gymwynasgar iawn yn yr amgylchiad hwn.
Mae tri arbenigwr dysgu dwfn yn ymdrin â phynciau cymhleth iawn sy'n llawn mathemateg a modelau cynhyrchiol dwfn yn y llyfr hwn.
Gan ddarparu sail fathemategol a chysyniadol, mae'r gwaith yn trafod syniadau perthnasol mewn algebra llinol, damcaniaeth tebygolrwydd, theori gwybodaeth, cyfrifiant rhifiadol, a dysgu peirianyddol.
Mae'n archwilio cymwysiadau fel prosesu iaith naturiol, adnabod lleferydd, gweledigaeth gyfrifiadurol, systemau argymell ar-lein, biowybodeg, a gemau fideo ac yn disgrifio'r technegau dysgu dwfn a ddefnyddir gan ymarferwyr diwydiant, megis rhwydweithiau bwydo dwfn, algorithmau rheoleiddio, ac optimeiddio, rhwydweithiau convolutional, a methodoleg ymarferol. .
Pynciau a drafodir yn y llyfr
- Cyfrifiant Rhifiadol
- Ymchwil Dysgu Dwfn
- Technegau Gweledigaeth Cyfrifiadurol
- Rhwydweithiau adborth dwfn
- Optimeiddio ar gyfer Hyfforddi Modelau Dwfn
- Methodoleg Ymarferol
- Ymchwil Dysgu Dwfn
Casgliad
Mae'r 20 llyfr dysgu peiriant gorau wedi'u crynhoi yn y rhestr honno, y gallwch eu defnyddio i symud dysgu peiriant ymlaen i'r cyfeiriad yr ydych yn ei hoffi.
Byddwch yn gallu datblygu sylfaen gadarn mewn arbenigedd dysgu peirianyddol a llyfrgell gyfeirio y gallwch ei defnyddio'n aml wrth weithio yn yr ardal os ydych yn darllen amrywiaeth o'r gwerslyfrau hyn.
Byddwch yn cael eich ysbrydoli i ddal ati i ddysgu, gwella, a chael effaith hyd yn oed os ydych chi newydd ddarllen un llyfr.
Pan fyddwch chi'n barod ac yn gymwys i ddatblygu eich algorithmau dysgu peirianyddol eich hun, cofiwch fod data yn hanfodol i lwyddiant eich prosiect.
Gadael ymateb