תוכן העניינים[להתחבא][הופעה]
אגב, כולנו מודעים לכמה מהר התפתחה טכנולוגיית למידת מכונה בשנים האחרונות. למידת מכונה היא דיסציפלינה שמשכה עניין של מספר תאגידים, אקדמאים ומגזרים.
בשל כך, אדון בכמה מהספרים הגדולים ביותר על למידת מכונה, שהמהנדס או מתחיל צריך לקרוא היום. בטח כולכם הסכמתם שקריאת ספרים אינה זהה לשימוש בשכל.
קריאת ספרים עוזרת למוח שלנו לגלות הרבה דברים חדשים. קריאה היא למידה, אחרי הכל. תג לומד עצמי זה מאוד כיף לקבל. ספרי הלימוד הגדולים ביותר הזמינים בתחום יודגשו במאמר זה.
ספרי הלימוד הבאים מציעים היכרות בדוקה ואמיתית לתחום הגדול יותר של AI והם משמשים לעתים קרובות בקורסים באוניברסיטה ומומלצים על ידי אקדמאים ומהנדסים כאחד.
גם אם יש לך המון למידת מכונה ניסיון, להרים את אחד מספרי הלימוד האלה עשויה להיות דרך נהדרת לצחצח. אחרי הכל, למידה היא תהליך מתמשך.
1. למידת מכונה למתחילים מוחלטים
אתה רוצה ללמוד למידת מכונה אבל לא יודע איך לעשות זאת. ישנם כמה מושגים תיאורטיים וסטטיסטיים חיוניים שאתה צריך להבין לפני שמתחילים את הטיול האפי שלך לתוך למידת מכונה. והספר הזה ממלא את הצורך הזה!
הוא מציע טירונים שלמים עם רמה גבוהה, ישימה מבוא ללמידת מכונה. הספר למידת מכונה למתחילים מוחלטים הוא אחת הבחירות הטובות ביותר עבור כל מי שמחפש את ההסבר הפשוט ביותר של למידת מכונה ורעיונות נלווים.
אלגוריתמי ה-ml הרבים של הספר מלווים בהסברים תמציתיים ודוגמאות גרפיות כדי לעזור לקוראים להבין את כל הנדון.
נושאים הנלמדים בספר
- יסודות רשתות עצביות
- ניתוח רגרסיה
- הנדסת תכונות
- אשכולות
- אימות צולב
- טכניקות קרצוף נתונים
- עצי החלטה
- דוגמנות אנסמבל
2. למידת מכונה עבור בובות
למידת מכונה עשויה להיות רעיון מבלבל עבור אנשים רגילים. עם זאת, זה לא יסולא בפז לאלה מאיתנו הבקיאים.
ללא ML, קשה לנהל בעיות כמו תוצאות חיפוש מקוונות, פרסומות בזמן אמת בדפי אינטרנט, אוטומציה, או אפילו סינון דואר זבל (כן!).
כתוצאה מכך, ספר זה מציע לך מבוא פשוט שיעזור לך ללמוד יותר על התחום החידתי של למידת מכונה. בעזרת Machine Learning For Dummies, תלמדו כיצד "לדבר" שפות כמו Python ו-R, מה שיאפשר לכם לאמן מחשבים לבצע זיהוי תבניות וניתוח נתונים.
בנוסף, תלמד כיצד להשתמש ב-Anaconda ו-R Studio של Python כדי לפתח ב-R.
נושאים הנלמדים בספר
- הכנת נתונים
- גישות ללמידת מכונה
- מחזור למידת מכונה
- למידה מפוקחת ולא מפוקחת
- אימון מערכות למידת מכונה
- קשירת שיטות למידת מכונה לתוצאות
3. ספר למידת מכונה של מאה עמודים
האם ניתן לכסות את כל ההיבטים של למידת מכונה בפחות מ-100 עמודים? ספרו של אנדריי בורקוב, ספר למידת מכונה בת מאה עמודים, הוא ניסיון לעשות את אותו הדבר.
ספר למידת מכונה כתוב היטב ונתמך על ידי מובילי מחשבה ידועים כולל Sujeet Varakhedi, ראש הנדסה ב-eBay, ופיטר נורוויג, מנהל המחקר בגוגל.
זהו הספר הטוב ביותר למתחילים בלמידת מכונה. לאחר קריאה יסודית של הספר, תוכל לבנות ולהבין מערכות בינה מלאכותית מתוחכמות, להצליח בראיון למידת מכונה, ואפילו להשיק חברה משלך מבוססת ML.
עם זאת, הספר אינו מיועד למתחילים מלאים בלמידת מכונה. חפש במקום כלשהו אם אתה מחפש משהו יותר בסיסי.
נושאים הנלמדים בספר
- אנטומיה של א אלגוריתם למידה
- למידה מפוקחת ולמידה לא מפוקחת
- לימוד עם חיזוקים
- אלגוריתמים בסיסיים של למידת מכונה
- סקירה כללית של רשתות עצביות ולמידה עמוקה
4. הבנת למידת מכונה
מבוא שיטתי ללמידת מכונה מסופק בספר הבנת למידת מכונה. הספר מתעמק ברעיונות הבסיסיים, הפרדיגמות החישוביות והנגזרות המתמטיות של למידת מכונה.
מגוון רחב של נושאי למידת מכונה מוצג בצורה פשוטה על ידי למידת מכונה. היסודות התיאורטיים של למידת מכונה מתוארים בספר, יחד עם הנגזרות המתמטיות שהופכות את היסודות הללו לאלגוריתמים שימושיים.
הספר מציג את היסודות לפני שהוא מכסה מגוון רחב של נושאים מכריעים שלא כוסו בספרי לימוד קודמים.
כלולים בזה דיון במושגי הקמורות והיציבות ובמורכבות החישובית של למידה, כמו גם פרדיגמות אלגוריתמיות משמעותיות כמו סטוכסטיות. ירידת שיפוע, רשתות עצביות ולמידת פלט מובנית, כמו גם רעיונות תיאורטיים חדשים כמו גישת PAC-Bayes וגבולות מבוססי דחיסה. מיועד לבוגרים מתחילים או מתקדמים.
נושאים הנלמדים בספר
- המורכבות החישובית של למידת מכונה
- אלגוריתמים של ML
- רשתות עצביות
- גישת PAC-Bayes
- ירידה בשיפוע סטוכסטי
- למידת פלט מובנית
5. מבוא ללמידת מכונה עם Python
האם אתה מדען נתונים מתמצא בפיתון שרוצה ללמוד למידת מכונה? הספר הטוב ביותר להתחיל איתו את הרפתקת למידת המכונה שלך הוא מבוא ללמידת מכונה עם Python: מדריך למדעני נתונים.
בעזרת הספר Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists, תגלו מגוון טכניקות שימושיות ליצירת תוכניות למידת מכונה מותאמות אישית.
אתה תכסה כל שלב קריטי הכרוך בשימוש ב- Python ובחבילת Scikit-Learn לבניית יישומי למידת מכונה אמינים.
השגת הבנה מוצקה של ספריות matplotlib ו-NumPy תהפוך את הלמידה להרבה יותר קלה.
נושאים הנלמדים בספר
- טכניקות מודרניות לכיוונון פרמטרים והערכת מודלים
- יישומים ורעיונות בסיסיים ללימוד מכונה
- טכניקות למידה אוטומטיות
- טכניקות לעיבוד נתוני טקסט
- צינורות שרשור וזרימת עבודה של מודלים
- ייצוג נתונים לאחר עיבוד
6. לימוד מכונה מעשית עם לימוד Sci-kit, Keras & Tensorflow
בין הפרסומים היסודיים ביותר על מדעי נתונים ולמידת מכונה, הוא מלא בידע. מומלץ כי מומחים וטירונים כאחד ילמדו יותר על נושא זה.
למרות שספר זה מכיל רק כמות קטנה של תיאוריה, הוא נתמך בדוגמאות חזקות, מה שמקנה לו מקום ברשימה.
ספר זה כולל מגוון נושאים, כולל scikit-learn עבור פרויקטים של למידת מכונה ו-TensorFlow ליצירה והדרכה של רשתות עצביות.
בעקבות קריאת ספר זה, אנו חושבים שתהיה מצויד יותר להעמיק בו למידה עמוקה ולהתמודד עם בעיות מעשיות.
נושאים הנלמדים בספר
- בחן את הנוף של למידת מכונה, במיוחד רשתות עצביות
- עקוב אחר פרויקט למידת מכונה לדוגמה מתחילתו ועד סופו באמצעות Scikit-Learn.
- בחן מספר מודלים של אימון, כגון טכניקות אנסמבל, יערות אקראיים, עצי החלטה ומכונות וקטור תמיכה.
- צור ואימון רשתות עצביות על ידי שימוש בספריית TensorFlow.
- שקול רשתות קונבולוציוניות, רשתות חוזרות ולמידה עמוקה של חיזוקים תוך כדי חקירה רשת עצבית עיצובים.
- למד כיצד להרחיב ולאמן רשתות עצביות עמוקות.
7. למידת מכונה להאקרים
למתכנת הוותיק המתעניין בניתוח נתונים, נכתב הספר Machine Learning for Hackers. האקרים הם מתמטיקאים מיומנים בהקשר הזה.
עבור מישהו עם הבנה מוצקה של R, ספר זה הוא בחירה מצוינת מכיוון שרובו מתרכז בניתוח נתונים ב-R. בנוסף, הספר מכוסה כיצד לתפעל נתונים באמצעות R מתקדם.
הכללת סיפורי מקרה רלוונטיים מדגישה את הערך של שימוש באלגוריתמים של למידת מכונה יכולה להיות הספר Machine Learning for Hackers נקודת המכירה המשמעותית ביותר.
הספר נותן דוגמאות רבות בעולם האמיתי כדי להפוך למידת מכונה לפשוטה ומהירה יותר במקום להעמיק בתיאוריה המתמטית שלה.
נושאים הנלמדים בספר
- צור מסווג בייסיאני נאיבי שמנתח פשוט את התוכן של הודעת דואר אלקטרוני כדי לקבוע אם מדובר בספאם.
- חיזוי מספר הצפיות בדפים עבור 1,000 האתרים המובילים באמצעות רגרסיה ליניארית
- חקור שיטות אופטימיזציה על ידי ניסיון לפצח צופן אותיות פשוט.
8. למידת מכונה לפייתון עם דוגמאות
ספר זה, שעוזר לך להבין וליצור שיטות שונות של למידת מכונה, למידה עמוקה וניתוח נתונים, הוא ככל הנראה היחיד שמתמקד רק ב-Python כשפת תכנות.
הוא מכסה מספר ספריות חזקות להטמעת אלגוריתמים שונים של למידת מכונה, כגון Scikit-Learn. לאחר מכן נעשה שימוש במודול Tensor Flow כדי ללמד אותך על למידה עמוקה.
לבסוף, הוא מדגים את ההזדמנויות הרבות לניתוח נתונים שניתן להשיג באמצעות למידה במכונה ולמידה עמוקה.
זה גם מלמד אותך את הטכניקות הרבות שניתן להשתמש בהן כדי להגביר את האפקטיביות של המודל שאתה יוצר.
נושאים הנלמדים בספר
- לימוד Python ו-Machine Learning: מדריך למתחילים
- בחינת מערך הנתונים של 2 קבוצות דיון וזיהוי דואר זבל נאיב בייס
- באמצעות SVMs, סיווג נושאים של כתבות חדשותיות חיזוי קליקים באמצעות אלגוריתמים המבוססים על עצים
- חיזוי שיעור קליקים באמצעות רגרסיה לוגיסטית
- השימוש באלגוריתמי רגרסיה כדי לחזות את הסטנדרטים הגבוהים ביותר של מחירי המניות
9. למידת מכונת פייתון
הספר Python Machine Learning מסביר את היסודות של למידת מכונה, כמו גם את משמעותה בתחום הדיגיטלי. זהו ספר למידת מכונה למתחילים.
בנוסף, מכוסים בספר תת-התחומים והיישומים הרבים של למידת מכונה. העקרונות של תכנות Python וכיצד להתחיל עם שפת התכנות החינמית וקוד פתוח מכוסים גם בספר לימוד מכונה של Python.
לאחר סיום ספר למידת מכונה, תוכל להקים ביעילות מספר עבודות למידת מכונה באמצעות קידוד Python.
נושאים הנלמדים בספר
- יסודות בינה מלאכותית
- עץ החלטות
- רגרסיה לוגיסטית
- רשתות עצביות מעמיקות
- יסודות שפת התכנות Python
10. למידת מכונה: נקודת מבט הסתברותית
למידת מכונה: פרספקטיבה הסתברותית הוא ספר למידת מכונה הומוריסטית הכוללת גרפיקה צבעונית נוסטלגית ודוגמאות מעשיות בעולם האמיתי מדיסציפלינות כמו ביולוגיה, ראייה ממוחשבת, רובוטיקה ועיבוד טקסט.
הוא מלא בפרוזה סתמית ובפסאודוקוד לאלגוריתמים חיוניים. Machine Learning: A Probabilistic Perspective, בניגוד לפרסומי למידת מכונה אחרים המוצגים בסגנון ספר בישול ומתארים גישות היוריסטיות שונות, מתמקד בגישה מבוססת מודלים עקרונית.
הוא מפרט דגמי ml תוך שימוש בייצוגים גרפיים בצורה ברורה ומובן. בהתבסס על גישה הסתברותית מאוחדת, ספר לימוד זה מספק מבוא שלם ועצמאי לתחום למידת מכונה.
התוכן רחב ועמוק כאחד, כולל חומר רקע בסיסי בנושאים כמו הסתברות, אופטימיזציה ואלגברה לינארית, כמו גם דיון בהתקדמות עכשווית בתחום כמו שדות אקראיים מותנים, רגולציה L1 ולמידה עמוקה.
הספר כתוב בשפה סתמית, נגישה, המכילה פסאודו-קוד עבור האלגוריתמים המשמעותיים העיקריים.
נושאים הנלמדים בספר
- הסתברות
- למידה עמוקה
- ויסות L1
- אופטימיזציה
- עיבוד טקסט
- יישומי Computer Vision
- יישומי רובוטיקה
11. מרכיבי הלמידה הסטטיסטית
בשל המסגרת המושגית שלו ומגוון רחב של נושאים, ספר לימוד זה למידת מכונה זוכה לעתים קרובות להכרה בשטח.
ספר זה יכול לשמש כעיון לכל מי שצריך להתחדש בנושאים כמו רשתות עצביות וטכניקות בדיקה, כמו גם מבוא פשוט ללמידת מכונה.
הספר דוחף באגרסיביות את הקורא לעשות את הניסויים והחקירות שלו בכל צעד, מה שהופך אותו לבעל ערך עבור טיפוח היכולות והסקרנות הנדרשות כדי לבצע התקדמות רלוונטית ביכולת למידת מכונה או בעבודה.
זהו כלי חשוב לסטטיסטיקאים ולכל מי שמתעניין בכריית נתונים בעסקים או במדע. ודא שאתה מבין אלגברה לינארית לכל הפחות לפני שתתחיל בספר זה.
נושאים הנלמדים בספר
- למידה מפוקחת (ניבוי) ללמידה לא מפוקחת
- רשתות עצביות
- תמיכה במכונות וקטוריות
- עצי סיווג
- חיזוק אלגוריתמים
12. זיהוי תבניות ולמידה מכונה
ניתן לחקור ביסודיות את העולמות של זיהוי תבניות ולמידת מכונה בספר זה. הגישה הבייסיאנית לזיהוי דפוסים הוצגה במקור בפרסום זה.
יתר על כן, הספר בוחן נושאים מאתגרים הזקוקים להבנה עבודה של רב משתנים, מדעי נתונים ואלגברה לינארית בסיסית.
על למידת מכונה והסתברות, ספר העזר מציע פרקים עם רמות מורכבות יותר ויותר קשות בהתבסס על מגמות במערכי נתונים. דוגמאות פשוטות ניתנות לפני מבוא כללי לזיהוי דפוסים.
הספר מציע טכניקות להסקת מסקנות משוערות, המאפשרות קירובים מהירים במקרים בהם פתרונות מדויקים אינם מעשיים. אין ספרים אחרים שמשתמשים במודלים גרפיים לתיאור התפלגויות הסתברות, אבל זה כן.
נושאים הנלמדים בספר
- שיטות בייסיאניות
- אלגוריתמים משוערים של הסקה
- מודלים חדשים המבוססים על גרעינים
- מבוא לתורת ההסתברות הבסיסית
- מבוא לזיהוי תבניות ולמידת מכונה
13. יסודות למידת מכונה מניתוח נתונים חזוי
אם שלטת ביסודות של למידת מכונה ורוצה לעבור לניתוח נתונים חזוי, זה הספר בשבילך!!! על ידי מציאת דפוסים ממערכי נתונים מסיביים, ניתן להשתמש ב- Machine Learning לפיתוח מודלים של חיזוי.
ספר זה בוחן את היישום של שימוש ב-ML ניתוח נתונים חזוי מעמיק, כולל הן עקרונות תיאורטיים והן דוגמאות ממשיות.
למרות העובדה שהכותרת "יסודות למידת מכונה לניתוח נתונים חזוי" היא פת פה, ספר זה יתווה את המסע של ניתוח נתונים חזוי מנתונים לתובנה ועד למסקנה.
כמו כן, הוא דן בארבע גישות למידת מכונה: למידה מבוססת מידע, למידה מבוססת דמיון, למידה מבוססת הסתברות ולמידה מבוססת שגיאות, כל אחת עם הסבר מושגי לא טכני ואחריו מודלים מתמטיים ואלגוריתמים עם דוגמאות.
נושאים הנסקרים בספר
- למידה מבוססת מידע
- למידה מבוססת דמיון
- למידה מבוססת הסתברות
- למידה מבוססת שגיאות
14. מודלים חזויים יישומיים
Applied Predictive Modeling בוחן את כל תהליך המידול החזוי, החל מהשלבים הקריטיים של עיבוד מקדים של נתונים, פיצול נתונים ויסודות כוונון מודלים.
לאחר מכן, העבודה מציגה תיאורים ברורים של מגוון גישות רגרסיה וסיווג קונבנציונליות ועדכניות, תוך התמקדות בהצגה ובפתרון אתגרי נתונים מהעולם האמיתי.
המדריך מדגים את כל ההיבטים של תהליך המידול עם מספר דוגמאות מעשיות בעולם האמיתי, וכל פרק כולל קוד R מקיף עבור כל שלב בתהליך.
כרך רב תכליתי זה יכול לשמש כמבוא למודלים חזויים ולתהליך הדוגמנות כולו, כמדריך עזר למתרגלים, או כטקסט לקורסי מודל חזוי מתקדמים לתואר ראשון או תואר שני.
נושאים הנלמדים בספר
- טכניקת רגרסיה
- טכניקת סיווג
- אלגוריתמי ML מורכבים
15. למידת מכונה: האומנות והמדע של אלגוריתמים שיש בהם היגיון בנתונים
אם אתה איש ביניים או מומחה בלמידת מכונה ורוצה לחזור "ליסודות", הספר הזה הוא בשבילך! זה נותן קרדיט מלא למורכבות ולעומק העצומים של Machine Learning, תוך שהוא לא מאבד את העקרונות המאחדים שלו (די הישג!).
למידת מכונה: האמנות והמדע של האלגוריתמים כוללים כמה מקרי מקרים של מורכבות גוברת, כמו גם דוגמאות ותמונות רבות (כדי לשמור על דברים מעניינים!).
הספר מכסה גם מגוון רחב של מודלים לוגיים, גיאומטריים וסטטיסטיים, כמו גם נושאים מסובכים וחדשים כמו פירוק מטריצה וניתוח ROC.
נושאים הנלמדים בספר
- מפשט אלגוריתמי למידת מכונה
- מודל לוגי
- דגם גיאומטרי
- מודל סטטיסטי
- ניתוח ROC
16. כריית נתונים: כלים וטכניקות מעשיים ללימוד מכונה
באמצעות גישות מחקר מערכות מסדי נתונים, למידת מכונה וסטטיסטיקה, טכניקות כריית נתונים מאפשרות לנו למצוא דפוסים בכמויות אדירות של נתונים.
אתה צריך לקבל את הספר Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques אם אתה צריך ללמוד טכניקות כריית נתונים בפרט או מתכנן ללמוד למידת מכונה באופן כללי.
הספר הטוב ביותר על למידת מכונה מתרכז יותר בצד הטכני שלו. הוא מתעמק במורכבויות הטכניות של למידת מכונה, ובאסטרטגיות לאיסוף נתונים ושימוש בתשומות ובפלטים שונים כדי לשפוט את התוצאות.
נושאים הנלמדים בספר
- מודלים לינאריים
- אשכולות
- מודלים סטטיסטיים
- חיזוי ביצועים
- השוואה בין שיטות כריית נתונים
- למידה מבוססת מופעים
- ייצוג ידע ואשכולות
- טכניקות כריית נתונים מסורתיות ומודרניות
17. פייתון לניתוח נתונים
היכולת להעריך את הנתונים המשמשים למידת מכונה היא המיומנות החשובה ביותר שעל מדען נתונים להחזיק. לפני פיתוח מודל ML שמייצר תחזית מדויקת, רוב העבודה שלך תכלול טיפול, עיבוד, ניקוי והערכת נתונים.
אתה צריך להכיר שפות תכנות כמו Pandas, NumPy, Ipython ואחרות כדי לבצע ניתוח נתונים.
אם אתה רוצה לעבוד במדעי נתונים או למידת מכונה, אתה חייב להיות בעל יכולת לתמרן נתונים.
אתה בהחלט צריך לקרוא את הספר Python for Data Analysis במקרה זה.
נושאים הנלמדים בספר
- חִיוּנִי ספריות Python
- פנדות מתקדמות
- דוגמאות לניתוח נתונים
- ניקוי והכנת נתונים
- שיטות מתמטיות וסטטיסטיות
- סיכום ומחשוב סטטיסטיקה תיאורית
18. עיבוד שפה טבעית עם פייתון
הבסיס של מערכות למידת מכונה הוא עיבוד שפה טבעית.
הספר עיבוד שפה טבעית עם Python מדריך אותך כיצד להשתמש ב-NLTK, אוסף אהוב של מודולים וכלים של Python לעיבוד שפה טבעית סימבולית וסטטיסטית עבור אנגלית ו-NLP בכלל.
הספר עיבוד שפה טבעית עם פייתון מספק שגרות פייתון יעילות המדגימות NLP בצורה תמציתית וברורה.
לקוראים יש גישה למערכי נתונים עם הערות טובות להתמודדות עם נתונים לא מובנים, מבנה טקסט לשוני ואלמנטים אחרים הממוקדים ב-NLP.
נושאים הנלמדים בספר
- כיצד מתפקדת השפה האנושית?
- מבני נתונים לשוניים
- ערכת כלים לשפה טבעית (NLTK)
- ניתוח וניתוח סמנטי
- מאגרי מידע לשוניים פופולריים
- שלב טכניקות מ בינה מלאכותית ובלשנות
19. תכנות בינה קולקטיבית
ה-Programming Collective Intelligence מאת טובי סגראן, שנחשב לאחד הספרים הגדולים ביותר להתחיל להבין למידת מכונה, נכתב בשנת 2007, שנים לפני שמדעי הנתונים ולמידת מכונה הגיעו למעמדם הנוכחי כדרכים מקצועיות מובילות.
הספר משתמש ב-Python כשיטה להפצת המומחיות שלו לקהל שלו. ה-Programming Collective Intelligence הוא יותר מדריך ליישום ml מאשר מבוא ללמידת מכונה.
הספר מספק מידע על פיתוח אלגוריתמי ML יעילים לאיסוף נתונים מאפליקציות, תכנות להשגת נתונים מאתרים והפקת הנתונים שנאספו.
כל פרק כולל פעילויות להרחבת האלגוריתמים הנדונים ושיפור התועלת שלהם.
נושאים הנלמדים בספר
- סינון בייסי
- תמיכה במכונות וקטוריות
- אלגוריתמים של מנוע חיפוש
- דרכים לביצוע תחזיות
- טכניקות סינון שיתופיות
- גורמי מטריקס לא שליליים
- אינטליגנציה מתפתחת לפתרון בעיות
- שיטות לזיהוי קבוצות או דפוסים
20. למידה עמוקה (סדרת חישובים אדפטטיביים ולמידת מכונה)
כפי שכולנו מודעים, למידה עמוקה היא סוג משופר של למידת מכונה המאפשרת למחשבים ללמוד מביצועי העבר ומכמות גדולה של נתונים.
תוך כדי שימוש בטכניקות למידת מכונה, עליך להיות בקיא גם בעקרונות למידה עמוקה. ספר זה, הנחשב לתנ"ך של למידה עמוקה, יעזור מאוד בנסיבות אלה.
שלושה מומחי למידה עמוקה מכסים בספר זה נושאים מסובכים ביותר המלאים במתמטיקה ובמודלים יצירתיים עמוקים.
מתן בסיס מתמטי ורעיוני, העבודה דנה ברעיונות רלוונטיים באלגברה לינארית, תורת ההסתברות, תורת המידע, חישוב נומרי ולמידת מכונה.
הוא בוחן יישומים כמו עיבוד שפה טבעית, זיהוי דיבור, ראייה ממוחשבת, מערכות המלצות מקוונות, ביואינפורמטיקה ומשחקי וידאו ומתאר טכניקות למידה עמוקה המשמשות את העוסקים בתעשייה, כגון רשתות הזנה מעמיקות, אלגוריתמי רגוליזציה ואופטימיזציה, רשתות קונבולוציוניות ומתודולוגיה מעשית. .
נושאים הנלמדים בספר
- חישוב מספרי
- מחקר למידה עמוקה
- טכניקות ראיית מחשב
- רשתות Feedforward עמוקות
- אופטימיזציה לאימון מודלים עמוקים
- מתודולוגיה מעשית
- מחקר למידה עמוקה
סיכום
20 ספרי למידת המכונה המובילים מסוכמים ברשימה הזו, שבה אתה יכול להשתמש כדי להתקדם למידת מכונה בכיוון שאתה אוהב.
תוכל לפתח בסיס איתן במומחיות למידת מכונה וספריית עזר שתוכל להשתמש בה לעתים קרובות בזמן העבודה באזור אם תקרא מגוון של ספרי לימוד אלה.
תקבל השראה להמשיך ללמוד, להשתפר ולהשפיע גם אם רק תקרא ספר אחד.
כאשר אתה מוכן ומוכשר לפתח אלגוריתמי למידת מכונה משלך, זכור שהנתונים חיוניים ביותר להצלחת הפרויקט שלך.
השאירו תגובה