Daftar Isi[Bersembunyi][Menunjukkan]
Omong-omong, kita semua menyadari betapa cepatnya teknologi pembelajaran mesin berkembang dalam beberapa tahun terakhir. Pembelajaran mesin adalah disiplin yang telah menarik minat beberapa perusahaan, akademisi, dan sektor.
Karena itu, saya akan membahas beberapa buku terbaik tentang pembelajaran mesin yang harus dibaca oleh seorang insinyur atau pemula hari ini. Anda semua pasti sepakat bahwa membaca buku tidak sama dengan menggunakan akal.
Membaca buku membantu pikiran kita menemukan banyak hal baru. Membaca adalah belajar, setelah semua. Tag pembelajar mandiri sangat menyenangkan untuk dimiliki. Buku teks terbesar yang tersedia di lapangan akan disorot dalam artikel ini.
Buku-buku teks berikut menawarkan pengenalan yang terbukti dan benar untuk bidang AI yang lebih luas dan sering digunakan dalam kursus universitas dan direkomendasikan oleh akademisi dan insinyur.
Bahkan jika Anda memiliki banyak Mesin belajar pengalaman, mengambil salah satu buku teks ini mungkin cara yang bagus untuk memoles. Bagaimanapun, belajar adalah proses yang berkelanjutan.
1. Pembelajaran Mesin Untuk Pemula Mutlak
Anda ingin mempelajari pembelajaran mesin tetapi tidak tahu bagaimana melakukannya. Ada beberapa konsep teoritis dan statistik penting yang harus Anda pahami sebelum memulai perjalanan epik Anda ke pembelajaran mesin. Dan buku ini memenuhi kebutuhan itu!
Ini menawarkan pemula lengkap dengan tingkat tinggi, berlaku pengantar pembelajaran mesin. Buku Machine Learning for Absolute Beginners adalah salah satu pilihan terbaik bagi siapa saja yang mencari penjelasan paling sederhana tentang pembelajaran mesin dan ide-ide terkait.
Banyak algoritme ml buku ini disertai dengan penjelasan singkat dan contoh grafik untuk membantu pembaca memahami semua yang dibahas.
Topik yang dibahas dalam buku
- Dasar-dasar dari jaringan saraf
- Analisis regresi
- Rekayasa fitur
- Kekelompokan
- Validasi silang
- Teknik penggosokan data
- Pohon Keputusan
- Pemodelan ansambel
2. Pembelajaran Mesin untuk Dummies
Pembelajaran mesin mungkin merupakan ide yang membingungkan bagi orang biasa. Namun, itu sangat berharga bagi kita yang berpengetahuan.
Tanpa ML, sulit untuk mengelola masalah seperti hasil pencarian online, iklan waktu nyata di halaman web, otomatisasi, atau bahkan pemfilteran spam (Ya!).
Akibatnya, buku ini menawarkan pengantar langsung yang akan membantu Anda mempelajari lebih lanjut tentang dunia pembelajaran mesin yang penuh teka-teki. Dengan bantuan Machine Learning For Dummies, Anda akan belajar bagaimana "berbicara" bahasa seperti Python dan R, yang akan memungkinkan Anda melatih komputer untuk melakukan pengenalan pola dan analisis data.
Selain itu, Anda akan belajar cara menggunakan Anaconda dan R Studio Python untuk berkembang di R.
Topik yang dibahas dalam buku
- Persiapan data
- pendekatan untuk pembelajaran mesin
- Siklus pembelajaran mesin
- Pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi
- Melatih sistem pembelajaran mesin
- Mengikat metode pembelajaran mesin dengan hasil
3. Buku Pembelajaran Mesin Seratus Halaman
Apakah layak untuk mencakup semua aspek pembelajaran mesin di bawah 100 halaman? Buku Pembelajaran Mesin Seratus Halaman Andriy Burkov adalah upaya untuk melakukan hal yang sama.
Buku pembelajaran mesin ini ditulis dengan baik dan didukung oleh para pemimpin pemikiran terkenal termasuk Sujeet Varakhedi, Kepala Teknik di eBay, dan Peter Norvig, Direktur Riset di Google.
Ini adalah buku terbaik untuk pemula dalam pembelajaran mesin. Setelah membaca buku secara menyeluruh, Anda akan dapat membangun dan memahami sistem AI yang canggih, berhasil dalam wawancara pembelajaran mesin, dan bahkan meluncurkan perusahaan Anda sendiri yang berbasis ML.
Namun, buku ini tidak ditujukan untuk pemula lengkap dalam pembelajaran mesin. Cari di suatu tempat jika Anda mencari sesuatu yang lebih mendasar.
Topik yang dibahas dalam buku
- Anatomi algoritma pembelajaran
- Pembelajaran yang diawasi dan pembelajaran tanpa pengawasan
- Pembelajaran Penguatan
- Algoritme dasar Pembelajaran Mesin
- Tinjauan jaringan saraf dan pembelajaran mendalam
4. Memahami Pembelajaran Mesin
Pengantar sistematis untuk pembelajaran mesin disediakan dalam buku Memahami Pembelajaran Mesin. Buku ini menggali secara mendalam ide-ide dasar, paradigma komputasi, dan derivasi matematika dari pembelajaran mesin.
Berbagai macam mata pelajaran pembelajaran mesin disajikan secara sederhana oleh pembelajaran mesin. Landasan teoretis pembelajaran mesin dijelaskan dalam buku ini, bersama dengan derivasi matematis yang mengubah fondasi ini menjadi algoritme yang berguna.
Buku ini menyajikan dasar-dasar sebelum mencakup berbagai mata pelajaran penting yang belum tercakup oleh buku teks sebelumnya.
Termasuk dalam ini adalah diskusi tentang konsep konveksitas dan stabilitas dan kompleksitas komputasi pembelajaran, serta paradigma algoritmik yang signifikan seperti stokastik keturunan gradien, jaringan saraf, dan pembelajaran keluaran terstruktur, serta gagasan teoretis yang baru muncul seperti pendekatan PAC-Bayes dan batasan berbasis kompresi. dirancang untuk lulusan awal atau sarjana lanjutan.
Topik yang dibahas dalam buku
- Kompleksitas komputasi pembelajaran mesin
- Algoritme ML
- Jaringan syaraf
- Pendekatan PAC-Bayes
- Penurunan gradien stokastik
- Pembelajaran keluaran terstruktur
5. Pengantar Pembelajaran Mesin dengan Python
Apakah Anda seorang ilmuwan data yang paham Python yang ingin mempelajari pembelajaran mesin? Buku terbaik untuk memulai petualangan pembelajaran mesin Anda adalah Pengantar Pembelajaran Mesin dengan Python: Panduan untuk Ilmuwan Data.
Dengan bantuan buku Pengantar Pembelajaran Mesin dengan Python: Panduan untuk Ilmuwan Data, Anda akan menemukan berbagai teknik yang berguna untuk membuat program pembelajaran mesin khusus.
Anda akan membahas setiap langkah penting yang terlibat dalam memanfaatkan Python dan paket Scikit-Learn untuk membangun aplikasi pembelajaran mesin yang dapat diandalkan.
Mendapatkan pemahaman yang kuat tentang perpustakaan matplotlib dan NumPy akan membuat belajar lebih mudah.
Topik yang dibahas dalam buku
- Teknik modern untuk penyesuaian parameter dan penilaian model
- Aplikasi dan ide pembelajaran mesin dasar
- teknik belajar otomatis
- Teknik untuk memanipulasi data teks
- Model rantai dan pipa enkapsulasi alur kerja
- Representasi data setelah diproses
6. Pembelajaran Mesin Langsung dengan pembelajaran Sci-kit, Keras & Tensorflow
Di antara publikasi paling menyeluruh tentang ilmu data dan pembelajaran mesin, itu penuh dengan pengetahuan. Disarankan agar para ahli dan pemula sama-sama belajar lebih banyak tentang subjek ini.
Meskipun buku ini hanya berisi sedikit teori, buku ini didukung oleh contoh-contoh yang kuat, memberikannya tempat dalam daftar.
Buku ini mencakup berbagai topik, termasuk scikit-learn untuk proyek pembelajaran mesin dan TensorFlow untuk membuat dan melatih jaringan saraf.
Setelah membaca buku ini, kami pikir Anda akan lebih siap untuk mempelajari lebih jauh belajar mendalam dan menangani masalah praktis.
Topik yang dibahas dalam buku
- Periksa lanskap pembelajaran mesin, terutama jaringan saraf
- Lacak proyek pembelajaran mesin sampel dari awal hingga kesimpulan menggunakan Scikit-Learn.
- Periksa beberapa model pelatihan, seperti teknik ensemble, hutan acak, pohon keputusan, dan mesin vektor pendukung.
- Buat dan latih jaringan saraf dengan memanfaatkan library TensorFlow.
- Pertimbangkan jaringan konvolusi, jaring berulang, dan pembelajaran penguatan yang dalam sambil menjelajah jaring saraf desain.
- Pelajari cara menskalakan dan melatih jaringan saraf dalam.
7. Pembelajaran Mesin untuk Peretas
Untuk programmer berpengalaman yang tertarik dengan analisis data, buku Machine Learning for Hacker ditulis. Peretas adalah ahli matematika yang terampil dalam konteks ini.
Untuk seseorang dengan pemahaman yang kuat tentang R, buku ini adalah pilihan yang bagus karena sebagian besar berpusat pada analisis data dalam R. Selain itu, yang dibahas dalam buku ini adalah bagaimana memanipulasi data menggunakan R tingkat lanjut.
Dimasukkannya cerita kasus yang relevan menekankan nilai penggunaan algoritma pembelajaran mesin dapat menjadi nilai jual paling signifikan dari Pembelajaran Mesin untuk Peretas.
Buku ini memberikan banyak contoh dunia nyata untuk membuat pembelajaran mesin pembelajaran lebih sederhana dan lebih cepat daripada masuk lebih dalam ke teori matematikanya.
Topik yang dibahas dalam buku
- Buat pengklasifikasi Bayesian naif yang hanya menganalisis konten email untuk menentukan apakah itu spam.
- Memprediksi jumlah tampilan halaman untuk 1,000 situs web teratas menggunakan regresi linier
- Selidiki metode pengoptimalan dengan mencoba memecahkan sandi huruf yang mudah.
8. Pembelajaran Mesin Python dengan Contoh
Buku ini, yang membantu Anda memahami dan membuat berbagai metode Machine Learning, Deep Learning, dan Analisis Data, kemungkinan satu-satunya yang hanya berfokus pada Python sebagai bahasa pemrograman.
Ini mencakup beberapa perpustakaan yang kuat untuk mengimplementasikan algoritma Machine Learning yang berbeda, seperti Scikit-Learn. Modul Tensor Flow kemudian digunakan untuk mengajari Anda tentang pembelajaran mendalam.
Terakhir, ini menunjukkan banyak peluang analisis data yang dapat dicapai menggunakan mesin dan pembelajaran mendalam.
Ini juga mengajarkan Anda berbagai teknik yang dapat digunakan untuk meningkatkan efektivitas model yang Anda buat.
Topik yang dibahas dalam buku
- Mempelajari Python dan Pembelajaran Mesin: Panduan Pemula
- Memeriksa kumpulan data 2 newsgroup dan deteksi email spam Naive Bayes
- Menggunakan SVM, mengklasifikasikan topik berita Prediksi klik-tayang menggunakan algoritme berdasarkan pohon
- Prediksi rasio klik-tayang menggunakan regresi logistik
- Penggunaan algoritma regresi untuk memperkirakan standar tertinggi harga saham
9. Pembelajaran Mesin Python
Buku Pembelajaran Mesin Python menjelaskan dasar-dasar pembelajaran mesin serta signifikansinya dalam domain digital. Ini adalah buku pembelajaran mesin untuk pemula.
Selain itu, yang dibahas dalam buku ini adalah banyak subbidang dan aplikasi pembelajaran mesin. Prinsip-prinsip pemrograman Python dan cara memulai dengan bahasa pemrograman sumber terbuka dan gratis juga tercakup dalam buku Pembelajaran Mesin Python.
Setelah menyelesaikan buku pembelajaran mesin, Anda akan dapat secara efektif membuat sejumlah pekerjaan pembelajaran mesin menggunakan pengkodean Python.
Topik yang dibahas dalam buku
- Dasar-dasar kecerdasan buatan
- pohon keputusan
- Regresi logistik
- Jaringan saraf yang mendalam
- Dasar-dasar bahasa pemrograman python
10. Pembelajaran Mesin: Perspektif Probabilitas
Pembelajaran Mesin: Perspektif Probabilistik adalah buku pembelajaran mesin lucu yang menampilkan grafik warna nostalgia dan contoh dunia nyata yang praktis dari disiplin ilmu seperti biologi, visi komputer, robotika, dan pemrosesan teks.
Ini penuh dengan prosa kasual dan pseudocode untuk algoritma penting. Pembelajaran Mesin: Perspektif Probabilistik, berbeda dengan publikasi pembelajaran mesin lainnya yang disajikan dalam gaya buku masak dan menjelaskan berbagai pendekatan heuristik, berfokus pada pendekatan berbasis model berprinsip.
Ini menentukan model ml menggunakan representasi grafis dengan cara yang jelas dan dapat dimengerti. Berdasarkan pendekatan probabilistik terpadu, buku teks ini memberikan pengantar lengkap dan mandiri untuk bidang pembelajaran mesin.
Kontennya luas dan mendalam, termasuk materi latar belakang mendasar tentang topik-topik seperti probabilitas, optimisasi, dan aljabar linier, serta diskusi tentang kemajuan kontemporer di bidang tersebut seperti bidang acak bersyarat, regularisasi L1, dan pembelajaran mendalam.
Buku ini ditulis dalam bahasa yang santai dan mudah didekati, berisi kode semu untuk algoritme signifikan utama.
Topik yang dibahas dalam buku
- Kemungkinan
- Belajar mendalam
- regularisasi L1
- Optimasi
- Pemrosesan teks
- Aplikasi Computer Vision
- Aplikasi robotika
11. Elemen Pembelajaran Statistik
Untuk kerangka konseptual dan berbagai mata pelajaran, buku teks pembelajaran mesin ini sering diakui di lapangan.
Buku ini dapat digunakan sebagai referensi bagi siapa saja yang perlu mempelajari topik-topik seperti jaringan saraf dan teknik pengujian serta pengenalan sederhana untuk pembelajaran mesin.
Buku ini secara agresif mendorong pembaca untuk melakukan eksperimen dan investigasi mereka sendiri di setiap kesempatan, menjadikannya berharga untuk mengembangkan kemampuan dan rasa ingin tahu yang diperlukan untuk membuat kemajuan terkait dalam kapasitas atau pekerjaan pembelajaran mesin.
Ini adalah alat penting bagi ahli statistik dan siapa pun yang tertarik dengan penambangan data dalam bisnis atau sains. Pastikan Anda memahami aljabar linier minimal sebelum memulai buku ini.
Topik yang dibahas dalam buku
- Pembelajaran terawasi (prediksi) ke pembelajaran tanpa pengawasan
- Jaringan syaraf
- Mendukung mesin vektor
- Pohon klasifikasi
- Meningkatkan algoritma
12. Pengenalan Pola dan Pembelajaran Mesin
Dunia pengenalan pola dan pembelajaran mesin dapat dieksplorasi secara menyeluruh dalam buku ini. Pendekatan Bayesian untuk pengenalan pola awalnya disajikan dalam publikasi ini.
Selain itu, buku ini membahas mata pelajaran yang menantang yang membutuhkan pemahaman kerja tentang multivariat, ilmu data, dan aljabar linier fundamental.
Tentang pembelajaran mesin dan probabilitas, buku referensi menawarkan bab-bab dengan tingkat kerumitan yang semakin sulit berdasarkan tren dalam kumpulan data. Contoh sederhana diberikan sebelum pengenalan umum pengenalan pola.
Buku ini menawarkan teknik untuk perkiraan inferensi, yang memungkinkan perkiraan cepat dalam kasus ketika solusi yang tepat tidak praktis. Tidak ada buku lain yang menggunakan model grafis untuk menggambarkan distribusi probabilitas, tetapi memang demikian.
Topik yang dibahas dalam buku
- Metode Bayesian
- Perkiraan algoritma inferensi
- Model baru berdasarkan kernel
- Pengantar teori probabilitas dasar
- Pengantar pengenalan pola dan pembelajaran mesin
13. Dasar-dasar Pembelajaran Mesin dari Analisis Data Prediktif
Jika Anda telah menguasai dasar-dasar pembelajaran mesin dan ingin beralih ke analitik data prediktif, ini adalah buku untuk Anda!!! Dengan menemukan pola dari kumpulan data yang sangat besar, Machine Learning dapat digunakan untuk mengembangkan model prediksi.
Buku ini mengkaji implementasi pemanfaatan ML Analisis Data Prediktif mendalam, termasuk prinsip-prinsip teoritis dan contoh-contoh aktual.
Terlepas dari kenyataan bahwa judul "Dasar-dasar Pembelajaran Mesin untuk Analisis Data Prediktif" adalah seteguk, buku ini akan menguraikan perjalanan Analisis Data Prediktif dari data ke wawasan hingga kesimpulan.
Ini juga membahas empat pendekatan pembelajaran mesin: pembelajaran berbasis informasi, pembelajaran berbasis kesamaan, pembelajaran berbasis probabilitas, dan pembelajaran berbasis kesalahan, masing-masing dengan penjelasan konseptual non-teknis diikuti oleh model matematika dan algoritma dengan contoh.
Topik yang dibahas dalam buku
- Pembelajaran berbasis informasi
- Pembelajaran berbasis kesamaan
- Pembelajaran berbasis probabilitas
- Pembelajaran berbasis kesalahan
14. Pemodelan Prediktif Terapan
Pemodelan Prediktif Terapan memeriksa seluruh proses pemodelan prediktif, dimulai dengan fase kritis dari pra-pemrosesan data, pemisahan data, dan fondasi penyetelan model.
Karya tersebut kemudian menyajikan deskripsi yang jelas tentang berbagai pendekatan regresi dan klasifikasi konvensional dan terkini, dengan fokus pada menunjukkan dan memecahkan tantangan data dunia nyata.
Panduan ini menunjukkan semua aspek proses pemodelan dengan beberapa contoh nyata, dan setiap bab mencakup kode R yang komprehensif untuk setiap tahap proses.
Volume multiguna ini dapat digunakan sebagai pengantar model prediktif dan seluruh proses pemodelan, sebagai panduan referensi bagi para praktisi, atau sebagai teks untuk kursus pemodelan prediktif tingkat sarjana atau pascasarjana lanjutan.
Topik yang dibahas dalam buku
- Regresi teknis
- Teknik klasifikasi
- Algoritma ML yang kompleks
15. Pembelajaran Mesin: Seni dan Ilmu Algoritma yang Memahami Data
Jika Anda seorang perantara atau ahli dalam pembelajaran mesin dan ingin "kembali ke dasar", buku ini cocok untuk Anda! Ini memberikan penghargaan penuh untuk kompleksitas dan kedalaman Machine Learning yang luar biasa sambil tidak pernah melupakan prinsip pemersatu (cukup pencapaian!).
Pembelajaran Mesin: Seni dan Ilmu Algoritma mencakup beberapa studi kasus tentang peningkatan kompleksitas, serta banyak contoh dan gambar (untuk menjaga hal-hal menarik!).
Buku ini juga mencakup berbagai model logis, geometris, dan statistik, serta mata pelajaran yang rumit dan baru seperti faktorisasi matriks dan analisis ROC.
Topik yang dibahas dalam buku
- Menyederhanakan algoritma pembelajaran mesin
- Model logis
- Model geometris
- Model statistik
- analisis ROC
16. Data Mining: Alat & Teknik Pembelajaran Mesin Praktis
Menggunakan pendekatan dari studi sistem database, pembelajaran mesin, dan statistik, teknik data mining memungkinkan kita untuk menemukan pola dalam sejumlah besar data.
Anda harus mendapatkan buku Data Mining: Alat dan Teknik Pembelajaran Mesin Praktis jika Anda perlu mempelajari teknik penambangan data secara khusus atau berencana untuk mempelajari pembelajaran mesin secara umum.
Buku terbaik tentang pembelajaran mesin lebih berkonsentrasi pada sisi teknisnya. Ini menggali lebih jauh ke dalam seluk-beluk teknis pembelajaran mesin, dan strategi untuk mengumpulkan data dan menggunakan berbagai input dan output untuk menilai hasil.
Topik yang dibahas dalam buku
- Model linier
- Kekelompokan
- Pemodelan statistik
- Memprediksi kinerja
- Membandingkan metode penambangan data
- Pembelajaran berbasis instan
- Representasi & klaster pengetahuan
- Teknik data mining tradisional dan modern
17. Python untuk Analisis Data
Kemampuan untuk mengevaluasi data yang digunakan dalam pembelajaran mesin adalah keterampilan terpenting yang harus dimiliki oleh seorang ilmuwan data. Sebelum mengembangkan model ML yang menghasilkan perkiraan akurat, sebagian besar pekerjaan Anda akan mencakup penanganan, pemrosesan, pembersihan, dan penilaian data.
Anda harus terbiasa dengan bahasa pemrograman seperti Pandas, NumPy, Ipython, dan lainnya untuk menjalankan analisis data.
Jika Anda ingin bekerja dalam ilmu data atau pembelajaran mesin, Anda harus memiliki kemampuan untuk memanipulasi data.
Anda pasti harus membaca buku Python untuk Analisis Data dalam kasus ini.
Topik yang dibahas dalam buku
- penting Perpustakaan Python
- Panda tingkat lanjut
- Contoh Analisis Data
- Pembersihan dan Persiapan Data
- Metode Matematika dan Statistik
- Meringkas dan Menghitung Statistik Deskriptif
18. Pemrosesan Bahasa Alami dengan Python
Dasar dari sistem pembelajaran mesin adalah pemrosesan bahasa alami.
Buku Natural Language Processing with Python menginstruksikan Anda tentang cara memanfaatkan NLTK, kumpulan modul dan alat Python yang sangat disukai untuk pemrosesan bahasa alami simbolis dan statistik untuk bahasa Inggris dan NLP secara umum.
Buku Natural Language Processing with Python menyediakan rutinitas Python efektif yang mendemonstrasikan NLP dengan cara yang ringkas dan jelas.
Pembaca memiliki akses ke kumpulan data yang dianotasi dengan baik untuk menangani data tidak terstruktur, struktur teks-linguistik, dan elemen fokus NLP lainnya.
Topik yang dibahas dalam buku
- Bagaimana fungsi bahasa manusia?
- Struktur data linguistik
- Perangkat Bahasa Alam (NLTK)
- Parsing dan analisis semantik
- Basis data linguistik populer
- Integrasikan teknik dari kecerdasan buatan dan linguistik
19. Memprogram Kecerdasan Kolektif
Kecerdasan Kolektif Pemrograman oleh Toby Segaran, yang dianggap sebagai salah satu buku terbaik untuk mulai memahami pembelajaran mesin, ditulis pada tahun 2007, bertahun-tahun sebelum ilmu data dan pembelajaran mesin mencapai posisi mereka saat ini sebagai jalur profesional terkemuka.
Buku ini menggunakan Python sebagai metode untuk menyebarluaskan keahliannya kepada audiensnya. Kecerdasan Kolektif Pemrograman lebih merupakan manual untuk implementasi ml daripada pengenalan pembelajaran mesin.
Buku ini memberikan informasi tentang pengembangan algoritme ML yang efektif untuk mengumpulkan data dari aplikasi, pemrograman untuk memperoleh data dari situs web, dan mengekstrapolasi data yang dikumpulkan.
Setiap bab mencakup kegiatan untuk memperluas algoritma yang dibahas dan meningkatkan kegunaannya.
Topik yang dibahas dalam buku
- Pemfilteran Bayesian
- Mendukung mesin vektor
- Algoritma mesin pencari
- Cara membuat prediksi
- Teknik penyaringan kolaboratif
- Faktorisasi matriks non-negatif
- Mengembangkan kecerdasan untuk pemecahan masalah
- Metode untuk mendeteksi kelompok atau pola
20. Pembelajaran Mendalam (Seri Komputasi Adaptif dan Pembelajaran Mesin)
Seperti yang kita semua ketahui, pembelajaran mendalam adalah jenis pembelajaran mesin yang ditingkatkan yang memungkinkan komputer belajar dari kinerja masa lalu dan sejumlah besar data.
Saat menggunakan teknik pembelajaran mesin, Anda juga harus menguasai prinsip-prinsip pembelajaran yang mendalam. Buku ini, yang dianggap sebagai Bible of deep learning, akan sangat membantu dalam situasi ini.
Tiga ahli deep learning membahas topik yang sangat rumit yang diisi dengan matematika dan model generatif mendalam dalam buku ini.
Memberikan dasar matematika dan konseptual, karya ini membahas ide-ide terkait dalam aljabar linier, teori probabilitas, teori informasi, komputasi numerik, dan pembelajaran mesin.
Ini memeriksa aplikasi seperti pemrosesan bahasa alami, pengenalan suara, visi komputer, sistem rekomendasi online, bioinformatika, dan videogame dan menjelaskan teknik pembelajaran mendalam yang digunakan oleh praktisi industri, seperti jaringan umpan maju yang dalam, regularisasi, dan algoritma pengoptimalan, jaringan konvolusi, dan metodologi praktis .
Topik yang dibahas dalam buku
- Komputasi Numerik
- Penelitian Pembelajaran Mendalam
- Teknik Computer Vision
- Jaringan Umpan Maju yang Dalam
- Pengoptimalan untuk Pelatihan Model Dalam
- Metodologi Praktis
- Penelitian Pembelajaran Mendalam
Kesimpulan
20 buku pembelajaran mesin teratas dirangkum dalam daftar itu, yang dapat Anda gunakan untuk memajukan pembelajaran mesin ke arah yang Anda suka.
Anda akan dapat mengembangkan dasar yang kuat dalam keahlian pembelajaran mesin dan perpustakaan referensi yang dapat sering Anda gunakan saat bekerja di area tersebut jika Anda membaca berbagai buku teks ini.
Anda akan terinspirasi untuk terus belajar, menjadi lebih baik, dan memiliki pengaruh meskipun hanya membaca satu buku.
Saat Anda siap dan kompeten untuk mengembangkan algoritme pembelajaran mesin Anda sendiri, ingatlah bahwa data sangat penting untuk keberhasilan proyek Anda.
Tinggalkan Balasan