Мазмуну[Жашыруу][Көрсөтүү]
Айтмакчы, акыркы бир нече жылда машинаны үйрөнүү технологиясы канчалык тез өнүгүп жатканын баарыбыз билебиз. Машиналарды үйрөнүү - бул бир нече корпорациялардын, академиктердин жана секторлордун кызыгуусун жараткан дисциплина.
Ушундан улам, мен инженер же жаңы баштаган адам бүгүн окушу керек болгон машина үйрөнүү боюнча эң сонун китептерди талкуулайм. Китеп окуу интеллектти колдонуу менен бирдей эмес экенине бардыгыңыз макул болсоңуздар керек.
Китеп окуу биздин акылыбызга көптөгөн жаңы нерселерди ачууга жардам берет. Окуу - бул үйрөнүү, акыры. Өзүн-өзү үйрөнүүчү теги абдан кызыктуу. Бул макалада бул тармактагы эң чоң окуу китептери баса белгиленет.
Төмөнкү окуу китептери AIнын кеңири тармагына сыналган жана чыныгы киришүүнү сунуш кылат жана көбүнчө университет курстарында колдонулат жана академиктер менен инженерлер тарабынан сунушталат.
Сизде бир тонна болсо да машина үйрөнүү Бул окуу китептеринин бирин тандап алуу, тажрыйбаңызды жакшыртуунун эң сонун жолу болушу мүмкүн. Анткени, окутуу үзгүлтүксүз процесс.
1. Абсолюттук башталгычтар үчүн машина үйрөнүү
Сиз машинаны үйрөнүүнү каалайсыз, бирок аны кантип жасоону билбейсиз. Машинаны үйрөнүүгө эпикалык саякатыңызды баштоодон мурун түшүнүшүңүз керек болгон бир нече маанилүү теориялык жана статистикалык түшүнүктөр бар. Жана бул китеп ошол муктаждыкты толтурат!
Бул жогорку денгээлде, колдонулуучу менен толук башталгычтарды сунуш кылат машинаны үйрөнүүгө киришүү. Абсолюттук башталгычтар үчүн Machine Learning китеби машина үйрөнүүнүн эң жөнөкөйлөштүрүлгөн түшүндүрмөсүн жана ага байланыштуу идеяларды издеген адамдар үчүн эң жакшы тандоолордун бири.
Китептин көп сандаган мл алгоритмдери окурмандарга талкууланып жаткан нерселердин баарын түшүнүүгө жардам берүү үчүн кыскача түшүндүрмөлөр жана графикалык мисалдар менен коштолот.
Китепте камтылган темалар
- Негиздери нейрон тармактары
- регрессиялык талдоо
- Өзгөчөлүк инженериясы
- кластерлөө
- Кайчылаш текшерүү
- Маалыматтарды тазалоо ыкмалары
- Чечим дарактары
- Ансамблди моделдөө
2. Муляждар үчүн машина үйрөнүү
Машина үйрөнүү кадимки адамдар үчүн баш аламан идея болушу мүмкүн. Бирок, биз билгендер үчүн баа жеткис.
ML болбосо, онлайн издөө натыйжалары, веб-баракчалардагы реалдуу убакыттагы жарнамалар, автоматташтыруу же спам чыпкалоо сыяктуу маселелерди башкаруу кыйын (Ооба!).
Натыйжада, бул китеп сизге машина үйрөнүүнүн табышмактуу чөйрөсү жөнүндө көбүрөөк билүүгө жардам бере турган түз киришүүнү сунуштайт. Machine Learning For Dummies программасынын жардамы менен сиз Python жана R сыяктуу тилдерде "сүйлөөнү" үйрөнөсүз, бул сизге компьютерлерди үлгү таанууну жана маалыматтарды талдоону үйрөтүүгө мүмкүндүк берет.
Кошумчалай кетсек, сиз Python'дун Anaconda жана R Studio программасын R тилинде өнүктүрүү үчүн кантип колдонууну үйрөнөсүз.
Китепте камтылган темалар
- Маалыматтарды даярдоо
- машина үйрөнүү үчүн ыкмалар
- Машинаны үйрөнүү цикли
- Көзөмөл жана көзөмөлсүз окуу
- Машиналарды окутуу системалары
- Машиналарды үйрөнүү ыкмаларын жыйынтыктарга байлоо
3. Жүз бет машина үйрөнүү китеби
Машинаны үйрөнүүнүн бардык аспектилерин 100 бетке чейин камтуу мүмкүнбү? Андрей Бурковдун «Жүз беттик машина үйрөнүү китеби» да дал ушундай аракет.
Машина үйрөнүү китеби жакшы жазылган жана атактуу ой лидерлери тарабынан колдоого алынган, анын ичинде eBay инженердик бөлүмүнүн башчысы Суджет Варахеди жана Google изилдөөлөр бөлүмүнүн директору Питер Норвиг.
Бул машина үйрөнүүнү жаңы баштагандар үчүн эң сонун китеп. Китепти кылдат окуп чыккандан кийин, сиз татаал AI системаларын куруп жана түшүнө аласыз, машинаны үйрөнүү маегинде ийгиликке жетише аласыз, ал тургай MLге негизделген өзүңүздүн компанияңызды ишке киргизе аласыз.
Бирок, китеп машина үйрөнүү боюнча толук үйрөнчүктөр үчүн арналган эмес. Эгер сиз дагы бир нерсени издеп жатсаңыз, бир жерди караңыз.
Китепте камтылган темалар
- анатомиясы а үйрөнүү алгоритми
- Көзөмөлдүү окуу жана көзөмөлсүз окуу
- Кубаттоо билим
- Машиналарды үйрөнүүнүн негизги алгоритмдери
- Нейрондук тармактарга сереп салуу жана терең үйрөнүү
4. Машиналарды үйрөнүүнү түшүнүү
Машиналарды үйрөнүүгө системалуу киришүү "Машиналарды үйрөнүүнү түшүнүү" китебинде берилген. Китеп машинаны үйрөнүүнүн негизги идеяларын, эсептөө парадигмаларын жана математикалык туундуларын терең изилдейт.
Машина үйрөнүү предметтеринин кеңири спектри машина үйрөнүү аркылуу жөнөкөй түрдө берилген. Китепте машинаны үйрөнүүнүн теориялык негиздери, бул негиздерди пайдалуу алгоритмдерге айландырган математикалык туундулар менен бирге сүрөттөлгөн.
Китеп мурунку окуу китептеринде каралбаган көптөгөн маанилүү предметтер чөйрөсүн камтыганга чейин негиздерин берет.
Буга томпоктук жана туруктуулук концепциялары жана окутуунун эсептөө татаалдыгы, ошондой эле стохастикалык сыяктуу маанилүү алгоритмдик парадигмалар талкууланат. градиенттүү түшүү, нейрон тармактары жана структураланган чыгарууну үйрөнүү, ошондой эле PAC-Bayes мамилеси жана кысууга негизделген чектер сыяктуу жаңы пайда болгон теориялык идеялар. башталгыч бүтүрүүчүлөр же алдыңкы студенттер үчүн иштелип чыккан.
Китепте камтылган темалар
- Машинаны үйрөнүүнүн эсептөө татаалдыгы
- ML алгоритмдери
- Нейрон тармактары
- PAC-Bayes мамилеси
- Стохастикалык градиенттин түшүүсү
- Структуралаштырылган окуу
5. Python менен машинаны үйрөнүүгө киришүү
Сиз машина үйрөнүүнү изилдегиси келген Python-түшүнүктүү маалымат окумуштуусусузбу? Машина үйрөнүү приключениеңизди баштоо үчүн эң жакшы китеп - Python менен машинаны үйрөнүүгө киришүү: Маалымат илимпоздору үчүн колдонмо.
Python менен машинаны үйрөнүүгө киришүү китебинин жардамы менен: Маалымат таануучулар үчүн колдонмо, сиз ыңгайлаштырылган машина үйрөнүү программаларын түзүү үчүн ар кандай пайдалуу ыкмаларды таба аласыз.
Сиз ишеничтүү машина үйрөнүү тиркемелерин түзүү үчүн Python жана Scikit-Learn пакетин колдонуудагы ар бир маанилүү кадамды камтыйсыз.
Matplotlib жана NumPy китепканаларын толук түшүнүү окууну бир топ жеңилдетет.
Китепте камтылган темалар
- Параметрлерди өзгөртүү жана моделди баалоо үчүн заманбап техникалар
- Колдонмолор жана негизги машина үйрөнүү идеялары
- автоматташтырылган окутуу ыкмалары
- Тексттик маалыматтарды манипуляциялоо ыкмалары
- Модель чынжыр жана иш процессин капсулдаштыруу түтүктөрү
- Иштеп чыккандан кийин маалыматтарды көрсөтүү
6. Sci-kit Learn, Keras жана Tensorflow менен практикалык машина үйрөнүү
Маалымат илими жана машина үйрөнүү боюнча эң кылдат басылмалардын арасында ал билимге толгон. Эксперттерге да, жаңыдан келгендерге да бул теманы көбүрөөк изилдөө сунушталат.
Бул китепте бир аз гана теория камтылганы менен, ал күчтүү мисалдар менен бекемделип, тизмеден орун алган.
Бул китеп ар кандай темаларды камтыйт, анын ичинде машина үйрөнүү долбоорлору үчүн scikit-learn жана нейрон тармактарын түзүү жана үйрөтүү үчүн TensorFlow.
Бул китепти окугандан кийин, сиз тереңирээк изилдеп чыгууга жакшыраак даярсыз деп ойлойбуз терең билим алуу жана практикалык проблемаларды чечуу.
Китепте камтылган темалар
- Машина үйрөнүү пейзажын, айрыкча нейрон тармактарын карап көрүңүз
- Scikit-Learn аркылуу башынан аягына чейин машина үйрөнүү долбооруна көз салыңыз.
- Ансамбль ыкмалары, кокус токойлор, чечим дарактары жана колдоочу вектордук машиналар сыяктуу бир нече окутуу моделдерин карап көрүңүз.
- TensorFlow китепканасын колдонуу менен нейрон тармактарын түзүңүз жана үйрөтүңүз.
- Изилдөө учурунда конволюциялык тармактарды, кайталануучу торлорду жана тереңдетилген билимди карап көрүңүз нейрон тор үлгүлөрү.
- Терең нейрон тармактарын кантип масштабдоону жана үйрөтүүнү үйрөнүңүз.
7. Хакерлер үчүн машина үйрөнүү
Маалыматтарды анализдөөгө кызыккан тажрыйбалуу программист үчүн Хакерлер үчүн Machine Learning китеби жазылган. Хакерлер бул контекстте тажрыйбалуу математиктер.
Rды жакшы түшүнгөн адам үчүн бул китеп эң сонун тандоо, анткени анын басымдуу бөлүгү R тилиндеги маалыматтарды талдоого багытталган. Мындан тышкары, китепте өркүндөтүлгөн R аркылуу маалыматтарды кантип манипуляциялоо керектиги каралат.
Тиешелүү окуялардын камтылышы машина үйрөнүү алгоритмдерин колдонуунун баалуулугун баса белгилейт, Хакерлер үчүн Machine Learning китебинин эң маанилүү сатуу чекити.
Китепте анын математикалык теориясына тереңирээк кирбестен, машинаны үйрөнүүнү жөнөкөй жана тезирээк кылуу үчүн көптөгөн реалдуу мисалдар келтирилген.
Китепте камтылган темалар
- Электрондук каттын спам экенин аныктоо үчүн анын мазмунун талдоочу жөнөкөй Байес классификаторун түзүңүз.
- Сызыктуу регрессиянын жардамы менен эң мыкты 1,000 веб-сайт үчүн барактарды көрүүлөрдүн санын болжолдоо
- Түз тамга шифрин бузууга аракет кылуу менен оптималдаштыруу ыкмаларын изилдеңиз.
8. Мисалдар менен Python Machine Learning
Машиналарды үйрөнүүнүн, терең үйрөнүүнүн жана маалыматтарды талдоонун ар кандай ыкмаларын түшүнүүгө жана түзүүгө жардам берген бул китеп программалоо тили катары Python тилине гана багытталган.
Бул Scikit-Learn сыяктуу ар кандай Machine Learning алгоритмдерин ишке ашыруу үчүн бир нече күчтүү китепканаларды камтыйт. Андан кийин Tensor Flow модулу терең үйрөнүүгө үйрөтүү үчүн колдонулат.
Акыр-аягы, ал машина жана терең үйрөнүү аркылуу жетишүүгө мүмкүн болгон көптөгөн маалыматтарды талдоо мүмкүнчүлүктөрүн көрсөтөт.
Ал ошондой эле сиз түзгөн моделдин натыйжалуулугун жогорулатуу үчүн колдонула турган көптөгөн ыкмаларды үйрөтөт.
Китепте камтылган темалар
- Python жана Machine Learning үйрөнүү: Баштоочу үчүн колдонмо
- 2 жаңылык тобунун маалымат топтомун жана Naive Bayes спам электрондук почтасын аныктоону текшерүү
- SVM'лерди колдонуп, жаңылыктардын темаларын классификациялаңыз.
- Логистикалык регрессиянын жардамы менен чыкылдатуу ылдамдыгын болжолдоо
- Акциялардын бааларынын эң жогорку стандарттарын болжолдоо үчүн регрессиялык алгоритмдерди колдонуу
9. Python Machine Learning
Python Machine Learning китеби машина үйрөнүүнүн негиздерин, ошондой эле анын санариптик домендеги маанисин түшүндүрөт. Бул үйрөнчүктөр үчүн машина үйрөнүү китеби болуп саналат.
Андан тышкары, китепте машина үйрөнүүнүн көптөгөн кошумча тармактары жана колдонмолору камтылган. Python программалоонун принциптери жана эркин жана ачык булактуу программалоо тилин кантип баштоо керектиги Python Machine Learning китебинде да камтылган.
Машина үйрөнүү китебин аяктагандан кийин, сиз Python коддоосун колдонуу менен бир катар машина үйрөнүү жумуштарын эффективдүү түзө аласыз.
Китепте камтылган темалар
- Жасалма интеллекттин негиздери
- чечим дарагы
- Логистикалык регрессия
- Терең нейрон тармактары
- Python программалоо тилинин негиздери
10. Машина үйрөнүү: ыктымалдык көз караш
Machine Learning: Probabilistic Perspective — ностальгиялык түстүү графиканы жана биология, компьютердик көрүү, робототехника жана текстти иштетүү сыяктуу дисциплиналардан практикалык, реалдуу мисалдарды камтыган күлкүлүү машина үйрөнүү китеби.
Ал маанилүү алгоритмдер үчүн кокустук прозага жана псевдокодго толгон. Машина үйрөнүү: Ыктымалдык перспектива, тамак китебинин стилинде берилген жана ар кандай эвристикалык ыкмаларды сүрөттөгөн башка машина үйрөнүү басылмаларынан айырмаланып, принциптүү моделге негизделген мамилеге басым жасайт.
Ал так жана түшүнүктүү түрдө графикалык өкүлчүлүктөрдү колдонуу менен мл моделдерин аныктайт. Бирдиктүү, ыктымалдык мамилеге негизделген бул окуу куралы машинаны үйрөнүү чөйрөсүнө толук жана өз алдынча киришүүнү камсыз кылат.
Мазмуну кенен жана терең, анын ичинде ыктымалдуулук, оптималдаштыруу жана сызыктуу алгебра сыяктуу темалар боюнча фундаменталдык материалдар, ошондой эле шарттуу кокус талаалар, L1 регуляризациясы жана терең үйрөнүү сыяктуу аймактагы заманбап жетишкендиктерди талкуулоо.
Китеп жөнөкөй, жеткиликтүү тилде жазылган, негизги маанилүү алгоритмдердин псевдокодун камтыйт.
Китепте камтылган темалар
- мүмкүндүк
- Deep окутуу
- L1 регуляризациясы
- оптималдаштыруу
- Текстти иштетүү
- Computer Vision колдонмолору
- Робототехника колдонмолору
11. Статистикалык билим алуунун элементтери
Концептуалдык негиздери жана ар түрдүү предметтери үчүн бул машина үйрөнүү окуу китеби көбүнчө талаада таанылат.
Бул китепти нейрондук тармактар жана тестирлөө ыкмалары, ошондой эле машина үйрөнүүсүнө жөнөкөй киришүү сыяктуу темаларды жаңыртуу керек болгондор үчүн маалымдама катары колдонсо болот.
Китеп окурманды ар бир кадам сайын өз эксперименттерин жана иликтөөлөрүн жасоого үндөп, аны машинаны үйрөнүү жөндөмүндө же жумушта тиешелүү ийгиликтерге жетишүү үчүн зарыл болгон жөндөмдөрдү жана кызыгууну өрчүтүү үчүн баалуу кылат.
Бул статистиктер жана бизнесте же илимде маалыматтарды казууга кызыккандар үчүн маанилүү курал. Бул китепти баштоодон мурун сызыктуу алгебраны эң аз түшүнгөнүңүздү текшериңиз.
Китепте камтылган темалар
- Көзөмөлгө алынган окутуу (болжолдоо) көзөмөлсүз окутууга
- Нейрон тармактары
- Вектордук машиналарды колдоо
- Классификация дарактар
- Алгоритмдерди жогорулатуу
12. Үлгү таануу жана машина үйрөнүү
Үлгү таануу жана машина үйрөнүү ааламдарын бул китепте кылдат изилдесе болот. Үлгү таанууга Bayesian мамилеси алгач ушул басылмада берилген.
Андан тышкары, китеп көп варианттуу, маалымат илими жана фундаменталдык сызыктуу алгебраны түшүнүүнү талап кылган татаал предметтерди карайт.
Машина үйрөнүү жана ыктымалдуулук боюнча маалымдама маалымат топтомдорунун тенденцияларына негизделген татаалдыктын акырындык менен татаалдашкан бөлүмдөрүн сунуштайт. Үлгү таанууга жалпы киришүү алдында жөнөкөй мисалдар келтирилген.
Китеп болжолдуу жыйынтык чыгаруунун ыкмаларын сунуштайт, алар так чечимдер практикалык эмес болгон учурларда тез жакындатууга мүмкүндүк берет. Ыктымалдуулуктун бөлүштүрүлүшүн сүрөттөө үчүн графикалык моделдерди колдонгон башка китептер жок, бирок ошондой.
Китепте камтылган темалар
- Байес усулдары
- Болжолдуу жыйынтык чыгаруу алгоритмдери
- Ядрого негизделген жаңы моделдер
- Негизги ыктымалдуулук теориясына киришүү
- Үлгү таанууга жана машинаны үйрөнүүгө киришүү
13. Болжолдуу маалыматтар аналитикасынан машинаны үйрөнүүнүн негиздери
Эгер сиз машинаны үйрөнүүнүн негиздерин өздөштүргөн болсоңуз жана маалыматтын алдын ала аналитикасына өтүүнү кааласаңыз, бул китеп сиз үчүн!!! Массалык маалымат топтомдорунан үлгүлөрдү табуу менен, Machine Learning болжолдоо моделдерин иштеп чыгуу үчүн колдонулушу мүмкүн.
Бул китеп ML колдонууну ишке ашырууну карайт Болжолдуу маалыматтар аналитикасы теориялык принциптерди да, реалдуу мисалдарды да камтыган терен.
"Божомолдоочу маалыматтардын аналитикасы үчүн машинаны үйрөнүүнүн негиздери" аталышы оозеки болгонуна карабастан, бул китеп болжолдуу маалыматтардын аналитикасынын маалыматтардан түшүнүккө чейин жыйынтыкка чейинки сапарын баяндайт.
Ал ошондой эле машинаны үйрөнүүнүн төрт ыкмасын талкуулайт: маалыматка негизделген окутуу, окшоштукка негизделген окутуу, ыктымалдуулукка негизделген окутуу жана катага негизделген окутуу, алардын ар бири техникалык эмес концептуалдык түшүндүрмө менен, андан кийин математикалык моделдер жана мисалдар менен алгоритмдер.
Китепте камтылган темалар
- Маалыматтарга негизделген окутуу
- Окшоштукка негизделген окутуу
- Ыктымалдуулукка негизделген окутуу
- Катага негизделген окутуу
14. Колдонмо болжолдоочу моделдөө
Колдонмо болжолдоочу моделдөө маалыматтарды алдын ала иштеп чыгуунун, маалыматтарды бөлүүнүн жана моделди тууралоонун негиздеринин критикалык фазаларынан баштап, бүт болжолдоочу моделдөө процессин карайт.
Андан кийин иш кадимки жана акыркы регрессиянын жана классификациянын ар кандай ыкмаларынын так сүрөттөлүшүн сунуштайт, мында чыныгы дүйнөдөгү маалымат көйгөйлөрүн көрсөтүүгө жана чечүүгө басым жасалат.
Колдонмо моделдөө процессинин бардык аспектилерин бир нече практикалык, реалдуу мисалдар менен көрсөтөт жана ар бир бөлүм процесстин ар бир баскычы үчүн комплекстүү R кодун камтыйт.
Бул көп максаттуу көлөм болжолдуу моделдерге жана бүтүндөй моделдөө процессине киришүү, практиктер үчүн маалымдама катары, же жогорку даражадагы бакалавр же магистратура деңгээлинде болжолдоочу моделдөө курстары үчүн текст катары колдонулушу мүмкүн.
Китепте камтылган темалар
- Регрессия техникасы
- Классификация техникасы
- Татаал ML алгоритмдери
15. Машина үйрөнүү: Берилиштердин маанисин түзгөн алгоритмдердин искусствосу жана илими
Эгер сиз машина үйрөнүү боюнча орто же адис болсоңуз жана "негиздерге кайтууну" кааласаңыз, бул китеп сиз үчүн! Ал Machine Learningдин эбегейсиз татаалдыгына жана тереңдигине толук кредит төлөп, анын бириктирүүчү принциптерин эч качан унутпайт (абдан жетишкендик!).
Машина үйрөнүү: Алгоритмдердин искусствосу жана илими татаалдашып бараткан бир нече мисалдарды, ошондой эле көптөгөн мисалдарды жана сүрөттөрдү камтыйт (кызыктуу болушу үчүн!).
Китеп ошондой эле логикалык, геометриялык жана статистикалык моделдердин кеңири спектрин, ошондой эле матрицалык факторизация жана ROC анализи сыяктуу татаал жана жаңы темаларды камтыйт.
Китепте камтылган темалар
- Машина үйрөнүү алгоритмдерин жөнөкөйлөтөт
- Логикалык модель
- Геометриялык модель
- Статистикалык модель
- ROC анализи
16. Маалыматтарды казып алуу: практикалык машиналарды үйрөнүү куралдары жана техникалары
Берилиштер базасынын системаларын, машинаны үйрөнүүнү жана статистиканы изилдөөнүн ыкмаларын колдонуу менен маалыматтарды казып алуу ыкмалары бизге чоң көлөмдөгү маалыматтардын үлгүлөрүн табууга мүмкүндүк берет.
Эгер сиз маалымат казып алуунун ыкмаларын изилдешиңиз керек болсо же жалпысынан машина үйрөнүүнү пландаштырышыңыз керек болсо, Маалыматтарды казып алуу: Машиналарды үйрөнүүнүн практикалык куралдары жана ыкмалары китебин алышыңыз керек.
Машина үйрөнүү боюнча мыкты китеп анын техникалык жагына көбүрөөк көңүл бурат. Ал машинаны үйрөнүүнүн техникалык татаалдыктарын жана маалыматтарды чогултуунун стратегияларын жана натыйжаларды баалоо үчүн ар кандай киргизүүлөрдү жана жыйынтыктарды колдонууну карайт.
Китепте камтылган темалар
- Сызыктуу моделдер
- кластерлөө
- Статистикалык моделдөө
- Ишти болжолдоо
- Маалыматтарды казып алуу ыкмаларын салыштыруу
- Инстанцияга негизделген окутуу
- Билимди көрсөтүү жана кластерлер
- Салттуу жана заманбап маалыматтарды казып алуу ыкмалары
17. Маалыматтарды талдоо үчүн Python
Машина үйрөнүүдө колдонулган маалыматтарды баалоо жөндөмү маалымат илимпозунун эң маанилүү жөндөмү болуп саналат. Так прогнозду чыгарган ML моделин иштеп чыгуудан мурун, жумушуңуздун көпчүлүгү маалыматтарды иштетүү, иштетүү, тазалоо жана баалоону камтыйт.
Маалыматтарды талдоо жүргүзүү үчүн Pandas, NumPy, Ipython жана башкалар сыяктуу программалоо тилдери менен тааныш болушуңуз керек.
Эгер сиз маалымат илиминде же машина үйрөнүүдө иштегиңиз келсе, сизде маалыматтарды манипуляциялоо жөндөмүңүз болушу керек.
Бул учурда сиз Python маалыматтарын анализдөө китебин сөзсүз окушуңуз керек.
Китепте камтылган темалар
- маанилүү Python Китепканалар
- Advanced Pandas
- Маалыматтарды талдоо мисалдары
- Маалыматтарды тазалоо жана даярдоо
- Математикалык жана статистикалык методдор
- Сыпаттама статистикасын жыйынтыктоо жана эсептөө
18. Python менен табигый тилди иштетүү
Машина үйрөнүү системаларынын негизи табигый тилди иштетүү болуп саналат.
Табигый тилди Python менен иштетүү китеби сизге NLTKди кантип колдонууну үйрөтөт, бул Python модулдарынын жана жалпысынан англис тили жана NLP үчүн символикалык жана статистикалык табигый тилди иштетүү үчүн куралдардын жыйнагы.
Табигый тилди Python менен иштетүү китеби NLPди кыска, айкын түрдө көрсөткөн эффективдүү Python процедураларын камсыз кылат.
Окурмандар структураланбаган маалыматтар, текст-лингвистикалык түзүм жана башка NLP-багытталган элементтер менен иштөө үчүн жакшы аннотацияланган берилиштер топтомуна жетүү мүмкүнчүлүгүнө ээ.
Китепте камтылган темалар
- Адамдын тили кандай иштейт?
- Лингвистикалык маалыматтардын структуралары
- Табигый тил куралдары (NLTK)
- Талдоо жана семантикалык талдоо
- Популярдуу лингвистикалык маалымат базалары
- тартып техникаларды интеграциялоо Жасалма интеллект жана лингвистика
19. Жамааттык интеллект программалоо
Машина үйрөнүүнү түшүнүүнү баштоо үчүн эң чоң китептердин бири катары эсептелген Тоби Сегарандын Программалоо Жамааттык Интеллектуалы, 2007-жылы, маалымат илими жана машина үйрөнүү алдыңкы кесиптик жол катары азыркы абалына жеткенге чейин жазылган.
Китеп өз тажрыйбасын аудиторияга жайылтуу ыкмасы катары Python колдонот. Программалоонун Жамааттык Интеллекти машинаны үйрөнүүгө киришүүгө караганда мл ишке ашыруу үчүн колдонмо болуп саналат.
Китеп колдонмолордон маалыматтарды чогултуу үчүн эффективдүү ML алгоритмдерин иштеп чыгуу, веб-сайттардан маалыматтарды алуу үчүн программалоо жана чогултулган маалыматтарды экстраполяциялоо боюнча маалымат берет.
Ар бир бөлүм талкууланган алгоритмдерди кеңейтүү жана алардын пайдалуулугун жогорулатуу боюнча иш-чараларды камтыйт.
Китепте камтылган темалар
- Байесиялык чыпкалоо
- Вектордук машиналарды колдоо
- Издөө системасынын алгоритмдери
- Божомолдоо ыкмалары
- Биргелешип чыпкалоо ыкмалары
- Терс эмес матрицаны факторизациялоо
- Көйгөйдү чечүү үчүн өнүгүп жаткан интеллект
- Топторду же калыптарды аныктоо ыкмалары
20. Deep Learning (Адаптивдүү эсептөө жана машина үйрөнүү сериясы)
Баарыбызга белгилүү болгондой, терең үйрөнүү - бул компьютерлерге мурунку өндүрүмдөрдөн жана чоң көлөмдөгү маалыматтарды үйрөнүүгө мүмкүндүк берген машина үйрөнүүнүн жакшыртылган түрү.
Машина үйрөнүү ыкмаларын колдонуу менен сиз терең үйрөнүү принциптерин да билишиңиз керек. Терең үйрөнүүнүн Ыйык Китеби деп эсептелген бул китеп бул жагдайда абдан пайдалуу болот.
Үч терең үйрөнүү эксперттери бул китепте математика жана терең генеративдик моделдер менен толтурулган өтө татаал темаларды камтыйт.
Математикалык жана концептуалдык негизди камсыз кылуу, иш сызыктуу алгебра, ыктымалдуулук теориясы, маалымат теориясы, сандык эсептөө жана машина үйрөнүү боюнча тиешелүү идеяларды талкуулайт.
Ал табигый тилди иштетүү, кепти таануу, компьютердик көрүү, онлайн сунуштоо системалары, биоинформатика жана видео оюндар сыяктуу тиркемелерди карап чыгат жана терең берүү тармактары, регуляризация жана оптималдаштыруу алгоритмдери, конволюциялык тармактар жана практикалык методология сыяктуу тармактык практиктер колдонгон терең үйрөнүү ыкмаларын сүрөттөйт. .
Китепте камтылган темалар
- Сандык эсептөө
- Deep Learning Research
- Компьютердик көрүү техникасы
- Deep Feedforward Networks
- Терең моделдерди окутуу үчүн оптималдаштыруу
- Практикалык методология
- Deep Learning Research
жыйынтыктоо
Бул тизмеде 20 мыкты машина үйрөнүү китептери кыскача келтирилген, аларды сиз каалаган багытта машина үйрөнүү үчүн колдоно аласыз.
Машина үйрөнүү тажрыйбасынын бекем негизин жана бул окуу китептеринин түрлөрүн окусаңыз, аймакта иштеп жүргөндө көп колдоно турган маалымдама китепканасын түзө аласыз.
Жөн эле бир китеп окусаңыз дагы, үйрөнүп, жакшырып, таасир этүүгө шыктанасыз.
Сиз өзүңүздүн машина үйрөнүү алгоритмдериңизди иштеп чыгууга даяр жана компетенттүү болгондо, маалыматтар долбооруңуздун ийгилиги үчүн өтө маанилүү экенин эстен чыгарбаңыз.
Таштап Жооп