Table of Contents[Kache][Montre]
By wout la, nou tout konnen ki jan vit teknoloji aprantisaj machin te devlope nan plizyè ane ki sot pase yo. Aprantisaj machin se yon disiplin ki te atire enterè plizyè kòperasyon, akademik, ak sektè.
Akòz sa a, mwen pral diskite sou kèk nan pi gwo liv sou aprantisaj machin ke yon enjenyè oswa newbie ta dwe li jodi a. Ou dwe tout te dakò ke lekti liv se pa menm jan ak itilize entèlijans la.
Lekti liv ede lespri nou dekouvri anpil nouvo bagay. Lekti se aprann, apre tout. Yon tag oto-aprann se yon anpil plezi yo genyen. Pi gwo liv ki disponib nan domèn nan pral mete aksan sou nan atik sa a.
Liv sa yo ofri yon entwodiksyon ki te eseye ak vre nan pi gwo domèn AI epi yo souvan itilize nan kou inivèsite ak rekòmande pa akademik ak enjenyè sanble.
Menm si ou gen yon tòn aprantisaj machin eksperyans, ranmase youn nan liv sa yo ta ka yon fason formidable yo brose moute. Apre yo tout, aprann se yon pwosesis kontinyèl.
1. Aprantisaj machin pou débutan absoli
Ou ta renmen etidye aprantisaj machin men ou pa konnen ki jan fè li. Gen plizyè konsèp enpòtan teyorik ak estatistik ou ta dwe konprann anvan ou kòmanse vwayaj sezon ou nan aprantisaj machin. Epi liv sa a ranpli bezwen sa a!
Li ofri inisyasyon konplè ak yon wo nivo, aplikab entwodiksyon nan aprantisaj machin. Liv Machine Learning pou Absolute Beginners se youn nan pi bon chwa pou nenpòt moun k ap chèche eksplikasyon ki pi senplifye sou aprantisaj machin ak lide ki asosye yo.
Plizyè algoritm ml liv la akonpaye pa eksplikasyon kout ak egzanp grafik pou ede lektè yo konprann tout sa yo diskite.
Sijè yo kouvri nan liv la
- Prensip Fondamantal nan rezo neral
- Analiz retou annaryè
- Jeni karakteristik
- Clustering
- Validasyon kwa
- Teknik épuration done
- Pye bwa Desizyon
- Ansanm modèl
2. Aprantisaj machin pou nul
Aprantisaj machin ta ka yon lide konfizyon pou moun regilye. Sepandan, li pa koute chè pou moun nan nou ki gen konesans.
San ML, li difisil pou jere pwoblèm tankou rezilta rechèch sou entènèt, piblisite an tan reyèl sou paj entènèt, automatisation, oswa menm filtraj spam (Yeah!).
Kòm rezilta, liv sa a ofri w yon entwodiksyon senp ki pral ede w aprann plis sou domèn enigmatik aprantisaj machin. Avèk èd Machine Learning For Dummies, ou pral aprann kijan pou "pale" lang tankou Python ak R, ki pral pèmèt ou fòme òdinatè yo pou fè rekonesans modèl ak analiz done.
Anplis de sa, ou pral aprann kijan pou itilize Anaconda Python a ak R Studio pou devlope nan R.
Sijè yo kouvri nan liv la
- Preparasyon done
- apwòch pou aprantisaj machin
- Sik aprantisaj machin lan
- Aprantisaj sipèvize ak san sipèvizyon
- Fòmasyon sistèm aprantisaj machin
- Mare metòd aprantisaj machin ak rezilta yo
3. Liv aprantisaj machin san paj
Èske li posib pou kouvri tout aspè nan aprantisaj machin nan mwens pase 100 paj? Liv aprantisaj machin san paj Andriy Burkov a se yon tantativ pou fè menm bagay la.
Liv aprantisaj machin nan byen ekri ak sipòte pa lidè panse ki renome tankou Sujeet Varakhedi, Head of Engineering at eBay, ak Peter Norvig, Direktè rechèch nan Google.
Li se pi gwo liv pou yon debutan nan aprantisaj machin. Apre ou fin byen li liv la, ou pral kapab konstwi ak konprann sistèm AI sofistike, reyisi nan yon entèvyou aprantisaj machin, e menm lanse pwòp konpayi ki baze sou ML ou.
Sepandan, liv la pa fèt pou débutan konplè nan aprantisaj machin. Gade yon kote si w ap chèche anyen ki pi fondamantal.
Sijè yo kouvri nan liv la
- Anatomi yon algorithm aprantisaj
- Aprantisaj sipèvize ak aprantisaj san sipèvizyon
- Aprantisaj Ranfòsman
- Algoritm fondamantal nan aprantisaj machin
- Apèsi sou rezo neral ak aprantisaj pwofon
4. Konprann Machine Learning
Yo bay yon entwodiksyon sistematik nan aprantisaj machin nan liv Konprann aprantisaj machin. Liv la fouye pwofondman nan lide debaz yo, paradigm enfòmatik, ak derivasyon matematik nan aprantisaj machin.
Yon seri anpil sijè aprantisaj machin yo prezante nan yon fason senp pa aprantisaj machin. Fondasyon yo teyorik nan aprantisaj machin yo dekri nan liv la, ansanm ak derivasyon yo matematik ki fè fondasyon sa yo tounen algoritm itil.
Liv la prezante fondamantal yo anvan yo kouvri yon pakèt sijè enpòtan ki pa te kouvri nan liv lekòl anvan yo.
Enkli nan sa a se yon diskisyon sou konsèp konvèks ak estabilite ak konpleksite enfòmatik aprantisaj la, osi byen ke paradigm algoritmik enpòtan tankou stochastic. desandan gradyan, rezo neral, ak aprantisaj pwodiksyon estriktire, osi byen ke lide teyorik ki fèk parèt tankou apwòch PAC-Bayes ak limit ki baze sou konpresyon. fèt pou kòmanse gradye oswa bakaloreya avanse.
Sijè yo kouvri nan liv la
- Konpleksite enfòmatik nan aprantisaj machin
- Algoritm ML
- Rezo neral
- PAC-Bayes apwòch
- Desandan gradyan stochastic
- Aprantisaj pwodiksyon estriktire
5. Entwodiksyon nan Machine Learning ak Python
Èske w se yon syantis done ki gen konesans Python ki vle etidye aprantisaj machin? Pi bon liv pou kòmanse avanti aprantisaj machin ou a se Entwodiksyon nan aprantisaj machin ak Python: yon gid pou syantis done yo.
Avèk èd liv Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists, ou pral dekouvri yon varyete teknik itil pou kreye pwogram aprantisaj machin koutim.
Ou pral kouvri chak etap enpòtan ki enplike nan itilizasyon Python ak pake Scikit-Learn pou konstwi aplikasyon aprantisaj machin serye.
Lè w gen yon konpreyansyon solid nan bibliyotèk matplotlib ak NumPy yo pral fè aprann pi fasil.
Sijè yo kouvri nan liv la
- Teknik modèn pou ajisteman paramèt ak evalyasyon modèl
- Aplikasyon ak lide aprantisaj machin debaz
- teknik aprantisaj otomatik
- Teknik pou manipile done tèks yo
- Modèl chenn ak tiyo enkapsulasyon workflow
- Done reprezantasyon apre pwosesis
6. Aprantisaj machin pratik ak Sci-kit aprann, Keras & Tensorflow
Pami piblikasyon ki pi apwofondi sou syans done ak aprantisaj machin, li plen ak konesans. Li konseye ke ekspè ak inisyasyon sanble etidye plis sou sijè sa a.
Malgre ke liv sa a gen jis yon ti kantite teyori, li sipòte pa egzanp solid, bay li yon plas sou lis la.
Liv sa a gen ladann yon varyete sijè, tankou scikit-learn pou pwojè aprantisaj machin ak TensorFlow pou kreye ak fòmasyon rezo neral.
Apre w fin li liv sa a, nou panse w ap pi byen ekipe pou w fouye pi lwen pwofondè aprantisaj epi fè fas ak pwoblèm pratik.
Sijè yo kouvri nan liv la
- Egzamine peyizaj la nan aprantisaj machin, espesyalman rezo neral
- Swiv yon echantiyon pwojè aprantisaj machin depi kòmansman rive nan konklizyon lè l sèvi avèk Scikit-Learn.
- Egzamine plizyè modèl fòmasyon, tankou teknik ansanbl, forè o aza, pye bwa desizyon, ak machin vektè sipò.
- Kreye ak fòme rezo neral lè w itilize bibliyotèk TensorFlow.
- Konsidere rezo konvolusyonèl, filè renouvlab, ak aprantisaj ranfòsman pwofon pandan y ap eksplore net neral desen.
- Aprann kijan pou echèl ak antrene rezo neral pwofon.
7. Aprantisaj machin pou entru
Pou pwogramè ki gen anpil eksperyans ki enterese nan analiz done yo, liv Machine Learning for Hackers ekri. Hackers yo se matematisyen kalifye nan kontèks sa a.
Pou yon moun ki gen yon konpreyansyon solid nan R, liv sa a se yon bon chwa paske majorite nan li santre sou analiz done nan R. Anplis de sa, yo kouvri nan liv la ki jan yo manipile done lè l sèvi avèk avanse R.
Enklizyon an nan istwa ka enpòtan mete aksan sou valè a nan anplwaye algorithm aprantisaj machin yo ka liv la aprantisaj machin pou pi siyifikatif pwen vann entru yo.
Liv la bay anpil egzanp nan mond reyèl la pou rann aprantisaj machin aprantisaj pi senp epi pi vit olye ke ale pi fon nan teyori matematik li yo.
Sijè yo kouvri nan liv la
- Kreye yon klasifikasyon Bayesyen nayif ki analize tou senpleman kontni yon imèl pou detèmine si li se spam.
- Predi kantite paj vize pou 1,000 pi gwo sit entènèt yo lè l sèvi avèk regression lineyè
- Envestige metòd optimize lè w eseye krak yon chifre lèt ki senp.
8. Python Machine Learning ak egzanp
Liv sa a, ki ede w konprann epi kreye plizyè metòd aprantisaj machin, aprantisaj pwofon, ak analiz done, gen anpil chans youn nan sèlman ki konsantre sèlman sou Python kòm yon langaj pwogramasyon.
Li kouvri plizyè bibliyotèk ki pisan pou aplike diferan algoritm Machine Learning, tankou Scikit-Learn. Lè sa a, modil Tensor Flow la itilize pou anseye w sou aprantisaj pwofon.
Finalman, li demontre anpil opòtinite analiz done ki ka reyalize lè l sèvi avèk machin ak aprantisaj pwofon.
Li anseye ou tou anpil teknik ki ka itilize pou ogmante efikasite modèl ou kreye a.
Sijè yo kouvri nan liv la
- Aprantisaj Python ak aprantisaj machin: yon gid pou debutan
- Egzamine seri done 2 gwoup nouvèl yo ak deteksyon imel spam Naive Bayes
- Sèvi ak SVMs, klasifye sijè yo nan istwa nouvèl Klike-atravè prediksyon lè l sèvi avèk algoritm ki baze sou pye bwa
- Prediksyon to click-through lè l sèvi avèk regresyon lojistik
- Itilizasyon algoritm regression pou prevwa pi wo estanda pri aksyon yo
9. Python Machine Learning
Liv Python Machine Learning la eksplike fondamantal aprantisaj machin ak siyifikasyon li nan domèn dijital la. Li se yon liv aprantisaj machin pou débutan.
Anplis de sa, yo kouvri nan liv la anpil sous-champs ak aplikasyon pou aprantisaj machin. Prensip yo nan pwogram Python ak kouman yo kòmanse ak lang nan pwogram gratis ak sous louvri yo tou kouvri nan liv la Python Machine Learning.
Apre fini liv aprantisaj machin lan, ou pral kapab efektivman etabli yon kantite travay aprantisaj machin lè l sèvi avèk kodaj Python.
Sijè yo kouvri nan liv la
- Fondamantal entèlijans atifisyèl
- yon pye bwa desizyon
- Regression lojistik
- Rezo neral pwofondè
- Fondamantal langaj pwogramasyon Python
10. Aprantisaj machin: Yon pèspektiv pwobabilite
Machine Learning: A Probabilistic Perspective se yon liv aprantisaj machin komik ki prezante grafik koulè nostaljik ak egzanp pratik, nan mond reyèl la nan disiplin tankou byoloji, vizyon òdinatè, robotik, ak pwosesis tèks.
Li plen ak pwoz aksidantèl ak pseudocode pou algoritm esansyèl. Aprantisaj machin: Yon pèspektiv pwobabilite, kontrèman ak lòt piblikasyon aprantisaj machin ki prezante nan style yon liv manje epi ki dekri divès apwòch euristik, konsantre sou yon apwòch ki baze sou modèl prensip.
Li presize modèl ml lè l sèvi avèk reprezantasyon grafik nan yon fason klè ak konprann. Ki baze sou yon apwòch inifye, pwobabilite, liv sa a bay yon entwodiksyon konplè ak endepandan nan domèn aprantisaj machin.
Kontni an se tou de laj ak pwofon, ki gen ladann materyèl fondamantal sou sijè tankou pwobabilite, optimize, ak aljèb lineyè, osi byen ke yon diskisyon sou avansman kontanporen nan domèn nan tankou jaden kondisyonèl o aza, L1 regilarize, ak aprantisaj pwofon.
Liv la ekri nan yon lang aksidantèl, apwòch, ki gen pseudo-kòd pou algoritm prensipal yo enpòtan.
Sijè yo kouvri nan liv la
- Pwobabilite
- Pwofondè fon
- L1 regilarizasyon
- Optimization
- Pwosesis tèks
- Aplikasyon vizyon òdinatè
- Aplikasyon pou robotik
11. Eleman aprantisaj estatistik yo
Pou fondasyon konseptyèl ekspresyon li yo ak yon gran varyete sijè, se liv aprantisaj machin sa a souvan rekonèt nan domèn nan.
Liv sa a ka itilize kòm yon referans pou nenpòt moun ki bezwen brose sou sijè tankou rezo neral ak teknik tès osi byen ke yon entwodiksyon senp nan aprantisaj machin.
Liv la agresif pouse lektè a fè pwòp eksperyans ak envestigasyon yo nan chak vire, sa ki fè li gen anpil valè pou kiltive kapasite yo ak kiryozite ki nesesè yo fè pwogrè ki enpòtan nan yon kapasite aprantisaj machin oswa travay.
Li se yon zouti enpòtan pou estatistik ak nenpòt moun ki enterese nan done min nan biznis oswa syans. Asire w ke ou konprann aljèb lineyè yon minimòm anvan ou kòmanse liv sa a.
Sijè yo kouvri nan liv la
- Aprantisaj sipèvize (prediksyon) nan aprantisaj san sipèvizyon
- Rezo neral
- Sipò machin vektè
- Pye bwa klasifikasyon
- Ranfòse algoritm yo
12. Rekonesans modèl ak aprantisaj machin
Mond rekonesans modèl ak aprantisaj machin yo ka byen eksplore nan liv sa a. Apwòch Bayezyen an nan rekonesans modèl te orijinal prezante nan piblikasyon sa a.
Anplis de sa, liv la egzamine sijè difisil ki bezwen yon konpreyansyon k ap travay sou miltivarye, syans done, ak aljèb lineyè fondamantal.
Sou aprantisaj machin ak pwobabilite, liv referans la ofri chapit ki gen yon nivo konpleksite ki pi difisil ki baze sou tandans nan seri done yo. Egzanp senp yo bay anvan yon entwodiksyon jeneral nan rekonesans modèl.
Liv la ofri teknik pou enferans apwoksimatif, ki pèmèt apwoksimasyon rapid nan ka kote solisyon egzak yo pa pratik. Pa gen okenn lòt liv ki anplwaye modèl grafik pou dekri distribisyon pwobabilite, men li fè sa.
Sijè yo kouvri nan liv la
- Metòd bayezyen yo
- Algoritm enferans apwoksimatif
- Nouvo modèl ki baze sou nwayo
- Entwodiksyon nan teyori pwobabilite debaz yo
- Entwodiksyon nan rekonesans modèl ak aprantisaj machin
13. Fondamantal nan aprantisaj machin soti nan Predictive Data Analytics
Si ou te metrize fondamantal yo nan aprantisaj machin epi ou vle avanse pou analiz done prediksyon, sa a se liv la pou ou !!! Lè w jwenn modèl nan seri done masiv, yo ka itilize Machine Learning pou devlope modèl prediksyon.
Liv sa a egzamine aplikasyon ML itilize Prediktif done Analytics an pwofondè, ki gen ladan tou de prensip teyorik ak egzanp aktyèl.
Malgre lefèt ke tit la "Fundamentals of Machine Learning pou Predictive Data Analytics" se yon ti bouch, liv sa a pral dekri vwayaj la Predictive Data Analytics soti nan done nan insight ak yon konklizyon.
Li diskite tou kat apwòch aprantisaj machin: aprantisaj ki baze sou enfòmasyon, aprantisaj ki baze sou resanblans, aprantisaj ki baze sou pwobabilite, ak aprantisaj ki baze sou erè, yo chak ak yon eksplikasyon konseptyèl eksplikasyon ki pa teknik ki swiv pa modèl matematik ak algoritm ak egzanp.
Sijè ki kouvri nan liv la
- Aprantisaj ki baze sou enfòmasyon
- Aprantisaj ki baze sou resanblans
- Aprantisaj ki baze sou pwobabilite
- Aprantisaj ki baze sou erè
14. Modèl Prediktif aplike
Aplike Predictive Modeling egzamine tout pwosesis prediksyon modèl la, kòmanse ak faz kritik yo nan pre-pwosesis done, divize done, ak fondasyon akor modèl.
Lè sa a, travay la prezante deskripsyon klè nan yon varyete de regression konvansyonèl ak resan ak apwòch klasifikasyon, ak yon konsantre sou montre ak rezoud defi done mond reyèl la.
Gid la demontre tout aspè nan pwosesis modèl la ak plizyè egzanp pratik, nan mond reyèl la, epi chak chapit gen ladan kòd R konplè pou chak etap nan pwosesis la.
Volim multipurpose sa a kapab itilize kòm yon entwodiksyon nan modèl prediksyon ak tout pwosesis modèl la, kòm yon gid referans pou pratikan, oswa kòm yon tèks pou bakaloreya avanse oswa gradye nivo modèl prediksyon kou.
Sijè yo kouvri nan liv la
- Teknik regresyon
- Teknik klasifikasyon
- Algoritm ML konplèks
15. Aprantisaj machin: Atizay ak syans algoritm ki fè sans done yo
Si ou se yon entèmedyè oswa yon ekspè nan aprantisaj machin epi ou vle ale "tounen nan fondamantal yo," liv sa a se pou ou! Li peye tout kredi sou konpleksite menmen ak pwofondè Machine Learning pandan li pa janm pèdi prensip inifye li yo (byen yon akonplisman!).
Aprantisaj Machin: Atizay ak Syans Algoritm yo gen ladan plizyè etid ka ki ogmante konpleksite, ansanm ak anpil egzanp ak foto (pou kenbe bagay yo enteresan!).
Liv la kouvri tou yon pakèt modèl lojik, jeyometrik ak estatistik, ansanm ak sijè konplike ak nouvo tankou faktè matris ak analiz ROC.
Sijè yo kouvri nan liv la
- Senplifye algorithm aprantisaj machin yo
- Modèl lojik
- Modèl jewometrik
- Estatistik modèl
- ROC analiz
16. Done Mining: Zouti Pratik Machin Aprantisaj ak Teknik
Sèvi ak apwòch ki soti nan etid sistèm baz done, aprantisaj machin, ak estatistik, teknik done min pèmèt nou jwenn modèl nan gwo kantite done.
Ou ta dwe jwenn liv Done Mining: Pratik Machine Learning Tools and Techniques si ou bezwen etidye teknik done min an patikilye oswa planifye pou aprann machin aprantisaj an jeneral.
Pi bon liv sou aprantisaj machin konsantre plis sou bò teknik li yo. Li fouye plis nan sibtilite teknik aprantisaj machin yo, ak estrateji pou rasanble done epi sèvi ak divès kalite antre ak rezilta pou jije rezilta yo.
Sijè yo kouvri nan liv la
- Modèl lineyè
- Clustering
- Modèl estatistik
- Predi pèfòmans
- Konpare metòd done min
- Aprantisaj ki baze sou egzanp
- Konesans reprezantasyon & grap
- Teknik tradisyonèl ak modèn done min
17. Python pou analiz done
Kapasite pou evalye done yo itilize nan aprantisaj machin se konpetans ki pi enpòtan yon syantis done dwe posede. Anvan ou devlope yon modèl ML ki pwodui yon previzyon egzat, majorite travay ou ap gen ladan manyen, trete, netwaye, ak evalye done yo.
Ou bezwen abitye ak langaj pwogramasyon tankou Pandas, NumPy, Ipython, ak lòt moun yo nan lòd yo egzekite analiz done.
Si ou vle travay nan syans done oswa aprantisaj machin, ou dwe gen kapasite nan manipile done.
Ou ta dwe definitivman li liv Python pou analiz done nan ka sa a.
Sijè yo kouvri nan liv la
- Esansyèl Bibliyotèk Piton
- Panda avanse
- Egzanp analiz done
- Done Netwayaj ak Preparasyon
- Metòd matematik ak estatistik
- Rezime ak Enfòmatik Estatistik Deskriptif
18. Pwosesis Natirèl Lang ak Python
Fondasyon sistèm aprantisaj machin lan se pwosesis lang natirèl.
Liv Natirèl Language Processing with Python enstwi w sou fason pou w itilize NLTK, yon koleksyon modil Python byen renmen ak zouti pou pwosesis senbolik ak estatistik langaj natirèl pou angle ak NLP an jeneral.
Liv Pwosesis Lang Natirèl ak Python la bay woutin Python efikas ki demontre NLP nan yon fason ki kout, ki evidan.
Lektè yo gen aksè a seri done ki byen note pou fè fas ak done ki pa estriktire, estrikti tèks-lengwistik, ak lòt eleman ki konsantre sou NLP.
Sijè yo kouvri nan liv la
- Ki jan lang moun fonksyone?
- Estrikti done lengwistik
- Kit zouti pou langaj natirèl (NLTK)
- Analiz ak analiz semantik
- Baz done lengwistik popilè
- Entegre teknik soti nan atifisyèl entèlijans ak lengwistik
19. Pwogramasyon entèlijans kolektif
Programming Collective Intelligence pa Toby Segaran, ki konsidere kòm youn nan pi gwo liv yo kòmanse konprann aprantisaj machin, te ekri an 2007, ane anvan syans done ak aprantisaj machin te rive nan pozisyon aktyèl yo kòm dirijan chemen pwofesyonèl.
Liv la sèvi ak Python kòm metòd pou difize ekspètiz li bay odyans li yo. Programming Collective Intelligence se plis yon manyèl pou aplikasyon ml ke li se yon entwodiksyon nan aprantisaj machin.
Liv la bay enfòmasyon sou devlopman algoritm ML efikas pou rasanble done ki soti nan apps, pwogramasyon pou jwenn done nan sit entènèt, ak ekstrapolasyon done yo kolekte.
Chak chapit gen ladan aktivite pou elaji algoritm yo diskite ak amelyore itilite yo.
Sijè yo kouvri nan liv la
- Bayezyen filtraj
- Sipò machin vektè
- Algoritm motè rechèch
- Fason pou fè prediksyon
- Teknik filtraj kolaboratif
- Faktè matris ki pa negatif
- Evolye entèlijans pou rezoud pwoblèm
- Metòd pou detekte gwoup oswa modèl
20. Aprantisaj pwofon (Seri Adaptive Computation ak Machine Learning)
Kòm nou tout konnen, aprantisaj pwofon se yon kalite amelyore aprantisaj machin ki pèmèt òdinatè yo aprann nan pèfòmans sot pase yo ak yon gwo kantite done.
Pandan w ap itilize teknik aprantisaj machin, ou bezwen konnen tou prensip aprantisaj pwofon. Liv sa a, ki konsidere kòm Bib pou aprann pwofon, pral trè itil nan sikonstans sa a.
Twa ekspè aprantisaj pwofon yo kouvri sijè trè konplike ki ranpli ak matematik ak modèl jeneratif pwofon nan liv sa a.
Bay yon baz matematik ak konseptyèl ekspresyon, travay la diskite ide enpòtan nan aljèb lineyè, teyori pwobabilite, teyori enfòmasyon, kalkil nimerik, ak aprantisaj machin.
Li egzamine aplikasyon tankou pwosesis langaj natirèl, rekonesans lapawòl, vizyon òdinatè, sistèm rekòmandasyon sou entènèt, byoenfòmatik, ak jwèt videyo epi li dekri teknik aprantisaj pwofon yo itilize pa pratik endistri yo, tankou rezo feedforward pwofon, regilarize, ak algoritm optimize, rezo konvolusyonèl, ak metodoloji pratik. .
Sijè yo kouvri nan liv la
- Nimerik kalkil
- Rechèch aprantisaj pwofon
- Teknik Vizyon Odinatè
- Deep Feedforward Networks
- Optimizasyon pou Fòmasyon Modèl Fon
- Metodoloji pratik
- Rechèch aprantisaj pwofon
konklizyon
20 liv aprantisaj machin prensipal yo rezime nan lis sa a, ke ou ka itilize pou pwogrese aprantisaj machin nan direksyon ou renmen an.
Ou pral kapab devlope yon fondasyon solid nan ekspètiz aprantisaj machin ak yon bibliyotèk referans ke ou ka itilize souvan pandan w ap travay nan zòn nan si w li yon varyete liv sa yo.
Ou pral enspire pou kontinye aprann, vin pi bon, epi gen yon efè menm si ou jis li yon liv.
Lè w ap prepare ak konpetan pou devlope pwòp algoritm aprantisaj machin ou, kenbe nan tèt ou ke done yo esansyèlman esansyèl nan siksè nan pwojè ou a.
Kite yon Reply