अनुक्रमणिका[लपवा][दाखवा]
तसे, गेल्या अनेक वर्षांत मशीन लर्निंग तंत्रज्ञान किती वेगाने विकसित झाले आहे हे आपल्या सर्वांना माहीत आहे. मशीन लर्निंग ही एक अशी शिस्त आहे ज्याने अनेक कॉर्पोरेशन, शैक्षणिक आणि क्षेत्रांना आकर्षित केले आहे.
यामुळे, मी आज अभियंता किंवा नवशिक्याने वाचलेल्या मशीन लर्निंगवरील काही उत्तम पुस्तकांवर चर्चा करेन. पुस्तके वाचणे म्हणजे बुद्धी वापरणे असे नाही हे तुम्हा सर्वांचेच मान्य असेल.
पुस्तके वाचल्याने आपल्या मनाला अनेक नवीन गोष्टी कळण्यास मदत होते. शेवटी वाचन म्हणजे शिकणे. सेल्फ-लर्नर टॅग असणे खूप मजेदार आहे. या लेखात या क्षेत्रातील सर्वात मोठी पाठ्यपुस्तके हायलाइट केली जातील.
खालील पाठ्यपुस्तके AI च्या मोठ्या क्षेत्राचा प्रयत्नपूर्वक आणि खरा परिचय देतात आणि बर्याचदा विद्यापीठ अभ्यासक्रमांमध्ये वापरली जातात आणि शैक्षणिक आणि अभियंते सारख्याच शिफारस करतात.
जरी तुमच्याकडे एक टन असेल मशीन शिक्षण अनुभव घ्या, यापैकी एक पाठ्यपुस्तक उचलणे हा घासण्याचा एक उत्कृष्ट मार्ग असू शकतो. शेवटी, शिकणे ही एक सतत प्रक्रिया आहे.
1. परिपूर्ण नवशिक्यांसाठी मशीन लर्निंग
तुम्हाला मशीन लर्निंगचा अभ्यास करायचा आहे पण ते कसे करायचे ते माहित नाही. मशीन लर्निंगमध्ये तुमचा महाकाव्य प्रवास सुरू करण्यापूर्वी तुम्हाला अनेक महत्त्वाच्या सैद्धांतिक आणि सांख्यिकीय संकल्पना समजल्या पाहिजेत. आणि हे पुस्तक ती गरज पूर्ण करते!
हे उच्च-स्तरीय, लागू असलेल्या पूर्ण नवशिक्यांना ऑफर करते मशीन लर्निंगचा परिचय. संपूर्ण नवशिक्यांसाठी मशीन लर्निंग हे पुस्तक मशीन लर्निंग आणि संबंधित कल्पनांचे सर्वात सोपे स्पष्टीकरण शोधणार्या प्रत्येकासाठी सर्वोत्तम पर्यायांपैकी एक आहे.
पुस्तकाच्या असंख्य मिली अल्गोरिदममध्ये संक्षिप्त स्पष्टीकरण आणि ग्राफिक उदाहरणे आहेत जे वाचकांना चर्चा केलेली प्रत्येक गोष्ट समजून घेण्यास मदत करतात.
पुस्तकात समाविष्ट केलेले विषय
- ची मूलतत्वे न्यूरल नेटवर्क
- प्रतिकार विश्लेषण
- वैशिष्ट्य अभियांत्रिकी
- क्लस्टरिंग
- क्रॉस-प्रमाणीकरण
- डेटा स्क्रबिंग तंत्र
- निर्णय झाडे
- एन्सेम्बल मॉडेलिंग
2. डमींसाठी मशीन लर्निंग
नियमित लोकांसाठी मशीन लर्निंग ही एक गोंधळात टाकणारी कल्पना असू शकते. तथापि, आपल्यापैकी जे ज्ञानी आहेत त्यांच्यासाठी ते अमूल्य आहे.
ML शिवाय, ऑनलाइन शोध परिणाम, वेब पृष्ठांवर रिअल-टाइम जाहिराती, ऑटोमेशन किंवा अगदी स्पॅम फिल्टरिंग (होय!) यांसारख्या समस्या व्यवस्थापित करणे कठीण आहे.
परिणामी, हे पुस्तक तुम्हाला एक सरळ परिचय देते जे तुम्हाला मशीन लर्निंगच्या रहस्यमय क्षेत्राबद्दल अधिक जाणून घेण्यास मदत करेल. मशीन लर्निंग फॉर डमीजच्या सहाय्याने, तुम्ही पायथन आणि आर सारख्या भाषा "बोलण्यासाठी" शिकू शकाल, ज्यामुळे तुम्हाला पॅटर्न ओळखणे आणि डेटा विश्लेषण करण्यासाठी संगणकांना प्रशिक्षण देणे शक्य होईल.
याव्यतिरिक्त, R मध्ये विकसित करण्यासाठी Python's Anaconda आणि R Studio कसे वापरायचे ते तुम्ही शिकाल.
पुस्तकात समाविष्ट केलेले विषय
- डेटा तयार करणे
- मशीन लर्निंगसाठी दृष्टिकोन
- मशीन लर्निंग सायकल
- पर्यवेक्षित आणि पर्यवेक्षित शिक्षण
- प्रशिक्षण मशीन शिक्षण प्रणाली
- मशीन लर्निंग पद्धती परिणामांशी जोडणे
3. द हंड्रेड पेज मशीन लर्निंग बुक
100 पानांखालील मशीन लर्निंगचे सर्व पैलू कव्हर करणे व्यवहार्य आहे का? अँड्री बुर्कोव्ह यांचे शंभर पानांचे मशीन लर्निंग बुक हे असेच करण्याचा प्रयत्न आहे.
मशीन लर्निंग पुस्तक सुजीत वरखेडी, eBay मधील अभियांत्रिकी प्रमुख आणि Google चे संशोधन संचालक पीटर नॉर्विग यांच्यासह प्रसिद्ध विचारवंतांनी लिहिलेले आणि समर्थित आहे.
मशीन लर्निंगमध्ये नवशिक्यांसाठी हे सर्वात मोठे पुस्तक आहे. पुस्तक पूर्णपणे वाचल्यानंतर, तुम्ही अत्याधुनिक AI प्रणाली तयार करण्यात आणि समजून घेण्यास सक्षम असाल, मशीन लर्निंग मुलाखतीत यशस्वी व्हाल आणि तुमची स्वतःची ML-आधारित कंपनी देखील सुरू कराल.
तथापि, हे पुस्तक मशीन लर्निंगच्या पूर्ण नवशिक्यांसाठी नाही. तुम्ही आणखी काही मूलभूत शोधत असाल तर कुठेतरी पहा.
पुस्तकात समाविष्ट केलेले विषय
- ए च्या शरीर रचना शिकणे अल्गोरिदम
- पर्यवेक्षित शिक्षण आणि पर्यवेक्षित शिक्षण
- मजबुतीकरण शिक्षण
- मशीन लर्निंगचे मूलभूत अल्गोरिदम
- न्यूरल नेटवर्क आणि सखोल शिक्षणाचे विहंगावलोकन
4. मशीन लर्निंग समजणे
मशीन लर्निंग समजून घेणे या पुस्तकात मशीन लर्निंगची पद्धतशीर ओळख दिली आहे. पुस्तक मूलभूत कल्पना, संगणकीय प्रतिमान आणि मशीन लर्निंगच्या गणितीय व्युत्पत्तीमध्ये खोलवर विचार करते.
मशीन लर्निंग विषयांची विस्तृत श्रेणी मशीन लर्निंगद्वारे सोप्या पद्धतीने सादर केली जाते. या पायाला उपयुक्त अल्गोरिदममध्ये रूपांतरित करणाऱ्या गणितीय व्युत्पत्तीसह मशीन लर्निंगचे सैद्धांतिक पाया पुस्तकात वर्णन केले आहे.
पूर्वीच्या पाठ्यपुस्तकांमध्ये समाविष्ट न केलेल्या महत्त्वपूर्ण विषयांच्या विस्तृत श्रेणीचा समावेश करण्यापूर्वी हे पुस्तक मूलभूत तत्त्वे सादर करते.
यात अंतर्भूत आहे उत्तलता आणि स्थिरता संकल्पना आणि शिक्षणाची संगणकीय जटिलता, तसेच स्टोकास्टिक सारख्या महत्त्वपूर्ण अल्गोरिदमिक प्रतिमानांची चर्चा ग्रेडियंट डिसेंट, न्यूरल नेटवर्क्स, आणि संरचित आउटपुट शिक्षण, तसेच PAC-Bayes दृष्टीकोन आणि कॉम्प्रेशन-आधारित सीमांसारख्या नवीन उदयोन्मुख सैद्धांतिक कल्पना. प्रारंभिक पदवीधर किंवा प्रगत पदवीधरांसाठी डिझाइन केलेले.
पुस्तकात समाविष्ट केलेले विषय
- मशीन लर्निंगची संगणकीय जटिलता
- एमएल अल्गोरिदम
- न्युरल नेटवर्क
- PAC-Bayes दृष्टिकोन
- स्टोकास्टिक ग्रेडियंट डिसेंट
- संरचित आउटपुट शिक्षण
5. Python सह मशीन लर्निंगचा परिचय
तुम्ही पायथन-जाणकार डेटा वैज्ञानिक आहात ज्यांना मशीन लर्निंगचा अभ्यास करायचा आहे? तुमचे मशीन लर्निंग साहस सुरू करण्यासाठी सर्वोत्कृष्ट पुस्तक म्हणजे पायथनसह मशीन लर्निंगचा परिचय: डेटा वैज्ञानिकांसाठी मार्गदर्शक.
Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists या पुस्तकाच्या मदतीने तुम्हाला सानुकूल मशीन लर्निंग प्रोग्राम तयार करण्यासाठी विविध उपयुक्त तंत्रे सापडतील.
विश्वासार्ह मशीन लर्निंग अॅप्लिकेशन्स तयार करण्यासाठी पायथन आणि स्किट-लर्न पॅकेजचा वापर करण्यामध्ये गुंतलेल्या प्रत्येक महत्त्वाच्या टप्प्यावर तुम्ही कव्हर कराल.
matplotlib आणि NumPy लायब्ररींचे ठोस आकलन केल्याने शिकणे खूप सोपे होईल.
पुस्तकात समाविष्ट केलेले विषय
- पॅरामीटर ट्वीकिंग आणि मॉडेल असेसमेंटसाठी आधुनिक तंत्रे
- अनुप्रयोग आणि मूलभूत मशीन शिक्षण कल्पना
- स्वयंचलित शिक्षण तंत्र
- मजकूर डेटा हाताळण्यासाठी तंत्र
- मॉडेल चेनिंग आणि वर्कफ्लो एन्कॅप्सुलेशन पाइपलाइन
- प्रक्रिया केल्यानंतर डेटा प्रतिनिधित्व
6. Sci-kit Learn, Keras आणि Tensorflow सह हँड्स-ऑन मशीन लर्निंग
डेटा सायन्स आणि मशीन लर्निंग वरील सर्वात सखोल प्रकाशनांपैकी, हे ज्ञानाने भरलेले आहे. तज्ञ आणि नवशिक्यांनी या विषयावर अधिक अभ्यास करावा असा सल्ला दिला जातो.
जरी या पुस्तकात थिअरीचा थोडासा समावेश आहे, तरीही ते सशक्त उदाहरणांद्वारे समर्थित आहे आणि त्यास यादीत स्थान देते.
या पुस्तकात मशीन लर्निंग प्रकल्पांसाठी स्किट-लर्न आणि न्यूरल नेटवर्क तयार करण्यासाठी आणि प्रशिक्षण देण्यासाठी टेन्सरफ्लो यासह विविध विषयांचा समावेश आहे.
हे पुस्तक वाचल्यानंतर, आम्हाला वाटते की तुम्ही आणखी सखोल माहिती मिळवण्यासाठी अधिक सुसज्ज असाल खोल शिकणे आणि व्यावहारिक समस्यांना सामोरे जा.
पुस्तकात समाविष्ट केलेले विषय
- मशीन लर्निंगच्या लँडस्केपचे परीक्षण करा, विशेषतः न्यूरल नेटवर्क्स
- Scikit-Learn वापरून नमुना मशीन लर्निंग प्रकल्पाचा सुरुवातीपासून निष्कर्षापर्यंत मागोवा घ्या.
- अनेक प्रशिक्षण मॉडेल्सचे परीक्षण करा, जसे की एकत्रित तंत्र, यादृच्छिक जंगले, निर्णय वृक्ष आणि सपोर्ट वेक्टर मशीन.
- TensorFlow लायब्ररीचा वापर करून न्यूरल नेटवर्क तयार करा आणि प्रशिक्षित करा.
- एक्सप्लोर करताना कन्व्होल्युशनल नेटवर्क्स, आवर्ती जाळे आणि सखोल मजबुतीकरण शिक्षण विचारात घ्या न्यूरल नेट डिझाईन्स.
- डीप न्यूरल नेटवर्क्स कसे मोजायचे आणि प्रशिक्षित कसे करायचे ते शिका.
7. हॅकर्ससाठी मशीन लर्निंग
डेटा विश्लेषणामध्ये स्वारस्य असलेल्या अनुभवी प्रोग्रामरसाठी, हॅकर्ससाठी मशीन लर्निंग हे पुस्तक लिहिले आहे. या संदर्भात हॅकर्स हे कुशल गणितज्ञ आहेत.
R ची ठोस समज असलेल्या व्यक्तीसाठी, हे पुस्तक उत्तम पर्याय आहे कारण त्यातील बहुतांश भाग R मधील डेटा विश्लेषणावर केंद्रित आहे. याशिवाय प्रगत R वापरून डेटा कसा हाताळायचा हे पुस्तकात समाविष्ट आहे.
समर्पक केस कथांचा समावेश मशीन लर्निंग अल्गोरिदम वापरण्याच्या मूल्यावर भर देतो हे पुस्तक मशीन लर्निंग फॉर हॅकर्सचे सर्वात महत्त्वपूर्ण विक्री बिंदू असू शकते.
या पुस्तकात अनेक वास्तविक-जगातील उदाहरणे दिलेली आहेत ज्यामुळे मशीन लर्निंग सोपे आणि जलद होण्यासाठी त्याच्या गणिताच्या सिद्धांतात खोलवर जाण्याऐवजी.
पुस्तकात समाविष्ट केलेले विषय
- एक साधा बायेसियन क्लासिफायर तयार करा जो ईमेल स्पॅम आहे की नाही हे निर्धारित करण्यासाठी फक्त सामग्रीचे विश्लेषण करतो.
- रेखीय प्रतिगमन वापरून शीर्ष 1,000 वेबसाइटसाठी पृष्ठ दृश्यांच्या संख्येचा अंदाज लावणे
- सरळ लेटर सायफर क्रॅक करण्याचा प्रयत्न करून ऑप्टिमायझेशन पद्धती तपासा.
8. उदाहरणांसह पायथन मशीन लर्निंग
हे पुस्तक, जे तुम्हाला विविध मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग आणि डेटा अॅनालिसिस पद्धती समजून घेण्यात आणि तयार करण्यात मदत करते, बहुधा प्रोग्रामिंग भाषा म्हणून केवळ पायथनवर लक्ष केंद्रित करणारे एकमेव पुस्तक आहे.
यामध्ये स्किट-लर्न सारख्या भिन्न मशीन लर्निंग अल्गोरिदमची अंमलबजावणी करण्यासाठी अनेक शक्तिशाली लायब्ररींचा समावेश आहे. टेन्सर फ्लो मॉड्यूलचा वापर तुम्हाला सखोल शिक्षणाबद्दल शिकवण्यासाठी केला जातो.
शेवटी, ते मशीन आणि सखोल शिक्षण वापरून मिळवता येणाऱ्या डेटा विश्लेषणाच्या अनेक संधी दाखवते.
हे तुम्हाला असंख्य तंत्रे देखील शिकवते ज्याचा उपयोग तुम्ही तयार केलेल्या मॉडेलची प्रभावीता वाढवण्यासाठी केला जाऊ शकतो.
पुस्तकात समाविष्ट केलेले विषय
- पायथन आणि मशीन लर्निंग शिकणे: एक नवशिक्या मार्गदर्शक
- 2 वृत्तसमूह डेटा संच आणि Naive Bayes स्पॅम ईमेल शोध तपासत आहे
- SVMs वापरून, झाडांवर आधारित अल्गोरिदम वापरून बातम्यांच्या बातम्यांचे क्लिक-थ्रू अंदाज वर्गीकृत करा
- लॉजिस्टिक रिग्रेशन वापरून क्लिक-थ्रू दराचा अंदाज
- स्टॉक किमतींच्या सर्वोच्च मानकांचा अंदाज लावण्यासाठी रिग्रेशन अल्गोरिदमचा वापर
9. पायथन मशीन लर्निंग
पायथन मशीन लर्निंग पुस्तक मशीन लर्निंगच्या मूलभूत गोष्टी तसेच डिजिटल डोमेनमध्ये त्याचे महत्त्व स्पष्ट करते. नवशिक्यांसाठी हे एक मशीन लर्निंग पुस्तक आहे.
याशिवाय पुस्तकात मशीन लर्निंगचे अनेक उपक्षेत्रे आणि अनुप्रयोग समाविष्ट आहेत. पायथन प्रोग्रामिंगची तत्त्वे आणि विनामूल्य आणि मुक्त-स्रोत प्रोग्रामिंग भाषेसह प्रारंभ कसा करावा हे देखील पायथन मशीन लर्निंग पुस्तकात समाविष्ट केले आहे.
मशीन लर्निंग बुक पूर्ण केल्यानंतर, तुम्ही पायथन कोडिंग वापरून अनेक मशीन लर्निंग नोकऱ्या प्रभावीपणे स्थापित करण्यात सक्षम व्हाल.
पुस्तकात समाविष्ट केलेले विषय
- कृत्रिम बुद्धिमत्ता मूलभूत तत्त्वे
- निर्णयाचे झाड
- लॉजिस्टिक प्रतिगमन
- सखोल न्यूरल नेटवर्क
- पायथन प्रोग्रामिंग भाषेची मूलभूत तत्त्वे
10. मशीन लर्निंग: एक संभाव्य दृष्टीकोन
मशीन लर्निंग: एक संभाव्य दृष्टीकोन हे एक विनोदी मशीन लर्निंग पुस्तक आहे ज्यामध्ये जीवशास्त्र, संगणक दृष्टी, रोबोटिक्स आणि मजकूर प्रक्रिया यासारख्या विषयांमधील नॉस्टॅल्जिक कलर ग्राफिक्स आणि व्यावहारिक, वास्तविक-जगातील उदाहरणे आहेत.
हे आवश्यक अल्गोरिदमसाठी प्रासंगिक गद्य आणि स्यूडोकोडने भरलेले आहे. मशीन लर्निंग: एक संभाव्य दृष्टीकोन, इतर मशीन लर्निंग प्रकाशनांच्या विरूद्ध, जे कूकबुकच्या शैलीमध्ये सादर केले जातात आणि विविध ह्युरिस्टिक पध्दतींचे वर्णन करतात, तत्त्वानुसार मॉडेल-आधारित दृष्टिकोनावर लक्ष केंद्रित करतात.
हे स्पष्ट आणि समजण्यायोग्य पद्धतीने ग्राफिकल प्रस्तुतीकरण वापरून एमएल मॉडेल्स निर्दिष्ट करते. एका एकीकृत, संभाव्य दृष्टिकोनावर आधारित, हे पाठ्यपुस्तक मशीन लर्निंगच्या क्षेत्राचा संपूर्ण आणि स्वयंपूर्ण परिचय प्रदान करते.
संभाव्यता, ऑप्टिमायझेशन आणि रेखीय बीजगणित यांसारख्या विषयांवरील मूलभूत पार्श्वभूमी सामग्री तसेच सशर्त यादृच्छिक फील्ड, L1 नियमितीकरण आणि सखोल शिक्षण यांसारख्या क्षेत्रातील समकालीन प्रगतीची चर्चा यासह सामग्री व्यापक आणि खोल दोन्ही आहे.
हे पुस्तक एका प्रासंगिक, सुलभ भाषेत लिहिलेले आहे, ज्यात मुख्य महत्त्वपूर्ण अल्गोरिदमसाठी स्यूडो-कोड आहे.
पुस्तकात समाविष्ट केलेले विषय
- संभाव्यता
- खोल शिक्षण
- एल 1 नियमित करणे
- ऑप्टिमायझेशन
- मजकूर प्रक्रिया
- संगणक दृष्टी अनुप्रयोग
- रोबोटिक्स अनुप्रयोग
11. सांख्यिकी शिक्षणाचे घटक
त्याच्या वैचारिक आराखड्यासाठी आणि विविध विषयांसाठी, हे मशीन लर्निंग पाठ्यपुस्तक अनेकदा या क्षेत्रात ओळखले जाते.
ज्यांना न्यूरल नेटवर्क्स आणि चाचणी तंत्रे तसेच मशीन लर्निंगची साधी ओळख यासारख्या विषयांवर चर्चा करण्याची आवश्यकता आहे त्यांच्यासाठी हे पुस्तक संदर्भ म्हणून वापरले जाऊ शकते.
पुस्तक आक्रमकपणे वाचकांना प्रत्येक वळणावर त्यांचे स्वतःचे प्रयोग आणि तपास करण्यास प्रवृत्त करते, मशीन शिक्षण क्षमता किंवा नोकरीमध्ये समर्पक प्रगती करण्यासाठी आवश्यक क्षमता आणि कुतूहल जोपासण्यासाठी ते मौल्यवान बनवते.
सांख्यिकीशास्त्रज्ञ आणि व्यवसाय किंवा विज्ञानातील डेटा मायनिंगमध्ये स्वारस्य असलेल्या कोणालाही हे एक महत्त्वाचे साधन आहे. हे पुस्तक सुरू करण्यापूर्वी तुम्हाला किमान रेखीय बीजगणित समजल्याची खात्री करा.
पुस्तकात समाविष्ट केलेले विषय
- पर्यवेक्षित शिक्षण (अंदाज) ते पर्यवेक्षित शिक्षण
- न्युरल नेटवर्क
- समर्थन वेक्टर मशीन
- वर्गीकरण झाडे
- बूस्टिंग अल्गोरिदम
12. पॅटर्न रेकग्निशन आणि मशीन लर्निंग
पॅटर्न रिकग्निशन आणि मशीन लर्निंगचे जग या पुस्तकात पूर्णपणे एक्सप्लोर केले जाऊ शकते. नमुना ओळखण्यासाठी बायेशियन दृष्टीकोन मूळतः या प्रकाशनात सादर केला गेला होता.
शिवाय, हे पुस्तक आव्हानात्मक विषयांचे परीक्षण करते ज्यांना मल्टीव्हेरिएट, डेटा सायन्स आणि मूलभूत रेखीय बीजगणिताची कार्यशील समज आवश्यक आहे.
मशीन लर्निंग आणि संभाव्यतेवर, संदर्भ पुस्तक डेटासेटमधील ट्रेंडवर आधारित जटिलतेच्या उत्तरोत्तर कठीण स्तरांसह प्रकरणे ऑफर करते. नमुना ओळखीच्या सामान्य परिचयापूर्वी साधी उदाहरणे दिली आहेत.
पुस्तक अंदाजे अनुमान काढण्यासाठी तंत्रे देते, जे अचूक उपाय अव्यवहार्य असताना झटपट अंदाज लावण्याची परवानगी देतात. संभाव्यता वितरणाचे वर्णन करण्यासाठी ग्राफिकल मॉडेल्स वापरणारी इतर कोणतीही पुस्तके नाहीत, परंतु तसे होते.
पुस्तकात समाविष्ट केलेले विषय
- बायेसियन पद्धती
- अंदाजे अनुमान अल्गोरिदम
- कर्नलवर आधारित नवीन मॉडेल
- मूलभूत संभाव्यता सिद्धांताचा परिचय
- नमुना ओळख आणि मशीन लर्निंगचा परिचय
13. प्रेडिक्टिव डेटा अॅनालिटिक्समधून मशीन लर्निंगची मूलभूत तत्त्वे
जर तुम्ही मशीन लर्निंगच्या मूलभूत गोष्टींवर प्रभुत्व मिळवले असेल आणि भविष्यसूचक डेटा विश्लेषणाकडे जाऊ इच्छित असाल, तर हे पुस्तक तुमच्यासाठी आहे!!! मोठ्या डेटासेटमधून नमुने शोधून, मशीन लर्निंगचा वापर अंदाज मॉडेल विकसित करण्यासाठी केला जाऊ शकतो.
हे पुस्तक एमएल वापरण्याच्या अंमलबजावणीचे परीक्षण करते भविष्यसूचक डेटा विश्लेषण सखोल, दोन्ही सैद्धांतिक तत्त्वे आणि वास्तविक उदाहरणांसह.
"फंडामेंटल्स ऑफ मशिन लर्निंग फॉर प्रिडिक्टिव्ह डेटा अॅनालिटिक्स" हे शीर्षक तोंडी असले तरी, हे पुस्तक डेटापासून इनसाइटपर्यंतच्या प्रेडिक्टिव डेटा अॅनालिटिक्सच्या प्रवासाची रूपरेषा देईल.
हे चार मशीन लर्निंग पध्दतींवर देखील चर्चा करते: माहिती-आधारित शिक्षण, समानता-आधारित शिक्षण, संभाव्यता-आधारित शिक्षण आणि त्रुटी-आधारित शिक्षण, प्रत्येकामध्ये गैर-तांत्रिक संकल्पनात्मक स्पष्टीकरण आणि त्यानंतर गणितीय मॉडेल आणि उदाहरणांसह अल्गोरिदम.
पुस्तकात समाविष्ट केलेले विषय
- माहितीवर आधारित शिक्षण
- समानता-आधारित शिक्षण
- संभाव्यता-आधारित शिक्षण
- त्रुटी-आधारित शिक्षण
14. अप्लाइड प्रेडिक्टिव मॉडेलिंग
अप्लाइड प्रेडिक्टिव मॉडेलिंग डेटा प्रीप्रोसेसिंग, डेटा स्प्लिटिंग आणि मॉडेल ट्यूनिंग फाउंडेशनच्या गंभीर टप्प्यांपासून सुरुवात करून संपूर्ण भविष्यसूचक मॉडेलिंग प्रक्रियेचे परीक्षण करते.
कार्य नंतर विविध पारंपारिक आणि अलीकडील प्रतिगमन आणि वर्गीकरण पद्धतींचे स्पष्ट वर्णन सादर करते, वास्तविक-जगातील डेटा आव्हाने दर्शविणे आणि सोडवणे यावर लक्ष केंद्रित करते.
मार्गदर्शक मॉडेलिंग प्रक्रियेचे सर्व पैलू अनेक हँड-ऑन, वास्तविक-जगातील उदाहरणांसह प्रदर्शित करते आणि प्रत्येक धड्यात प्रक्रियेच्या प्रत्येक टप्प्यासाठी सर्वसमावेशक R कोड समाविष्ट असतो.
हे बहुउद्देशीय खंड भविष्यसूचक मॉडेल्स आणि संपूर्ण मॉडेलिंग प्रक्रियेचा परिचय म्हणून, अभ्यासकांसाठी संदर्भ मार्गदर्शक म्हणून किंवा प्रगत पदवीपूर्व किंवा पदवीधर स्तरावरील भविष्यसूचक मॉडेलिंग अभ्यासक्रमांसाठी मजकूर म्हणून वापरला जाऊ शकतो.
पुस्तकात समाविष्ट केलेले विषय
- तांत्रिक प्रतिगमन
- वर्गीकरण तंत्र
- जटिल ML अल्गोरिदम
15. मशीन लर्निंग: अल्गोरिदमची कला आणि विज्ञान जे डेटाचा अर्थ बनवते
जर तुम्ही इंटरमिजिएट असाल किंवा मशीन लर्निंगमध्ये तज्ञ असाल आणि तुम्हाला “मूलभूत गोष्टींकडे परत” जायचे असेल, तर हे पुस्तक तुमच्यासाठी आहे! हे संपूर्ण श्रेय मशीन लर्निंगच्या प्रचंड जटिलतेला आणि खोलीला देते आणि त्याच्या एकत्रित तत्त्वांकडे कधीही दुर्लक्ष करत नाही (अगदी एक सिद्धी!).
मशीन लर्निंग: अल्गोरिदमच्या कला आणि विज्ञानामध्ये वाढत्या जटिलतेचे अनेक केस स्टडीज, तसेच असंख्य उदाहरणे आणि चित्रे समाविष्ट आहेत (गोष्टी मनोरंजक ठेवण्यासाठी!).
पुस्तकात लॉजिकल, भौमितिक आणि सांख्यिकीय मॉडेल्सची विस्तृत श्रेणी तसेच मॅट्रिक्स फॅक्टरायझेशन आणि आरओसी विश्लेषण यांसारखे क्लिष्ट आणि नवीन विषय देखील समाविष्ट आहेत.
पुस्तकात समाविष्ट केलेले विषय
- मशीन लर्निंग अल्गोरिदम सुलभ करते
- तार्किक मॉडेल
- भौमितिक मॉडेल
- सांख्यिकीय मॉडेल
- आरओसी विश्लेषण
16. डेटा मायनिंग: प्रॅक्टिकल मशीन लर्निंग टूल्स आणि तंत्र
डेटाबेस सिस्टीम, मशीन लर्निंग आणि स्टॅटिस्टिक्सच्या अभ्यासातील दृष्टिकोनांचा वापर करून, डेटा मायनिंग तंत्र आम्हाला मोठ्या प्रमाणात डेटामध्ये नमुने शोधण्यास सक्षम करते.
तुम्हाला डेटा मायनिंग: प्रॅक्टिकल मशीन लर्निंग टूल्स आणि टेक्निक्स हे पुस्तक जर तुम्हाला विशेषतः डेटा मायनिंग तंत्रांचा अभ्यास करायचा असेल किंवा सर्वसाधारणपणे मशीन लर्निंग शिकण्याची योजना असेल तर तुम्हाला मिळेल.
मशीन लर्निंगवरील सर्वोत्कृष्ट पुस्तक त्याच्या तांत्रिक बाजूवर अधिक लक्ष केंद्रित करते. हे मशीन लर्निंगच्या तांत्रिक गुंतागुंत आणि डेटा गोळा करण्यासाठी आणि परिणामांचा न्याय करण्यासाठी विविध इनपुट आणि आउटपुट वापरण्याच्या धोरणांमध्ये अधिक तपशीलवार माहिती देते.
पुस्तकात समाविष्ट केलेले विषय
- रेखीय मॉडेल
- क्लस्टरिंग
- सांख्यिकीय मॉडेलिंग
- कामगिरीचा अंदाज
- डेटा खाण पद्धतींची तुलना करणे
- उदाहरणावर आधारित शिक्षण
- ज्ञान प्रतिनिधित्व आणि क्लस्टर्स
- पारंपारिक आणि आधुनिक डेटा मायनिंग तंत्र
17. डेटा विश्लेषणासाठी पायथन
मशीन लर्निंगमध्ये वापरल्या जाणार्या डेटाचे मूल्यमापन करण्याची क्षमता हे डेटा सायंटिस्टकडे असणे आवश्यक असलेले सर्वात महत्त्वाचे कौशल्य आहे. अचूक अंदाज तयार करणारे ML मॉडेल विकसित करण्यापूर्वी, तुमच्या बहुतांश कामांमध्ये डेटा हाताळणे, प्रक्रिया करणे, साफ करणे आणि मूल्यांकन करणे समाविष्ट असेल.
डेटा विश्लेषण कार्यान्वित करण्यासाठी तुम्हाला Pandas, NumPy, Ipython आणि इतर प्रोग्रामिंग भाषांशी परिचित असणे आवश्यक आहे.
तुम्हाला डेटा सायन्स किंवा मशीन लर्निंगमध्ये काम करायचे असल्यास, तुमच्याकडे डेटा हाताळण्याची क्षमता असणे आवश्यक आहे.
या प्रकरणात तुम्ही Python for Data Analysis हे पुस्तक नक्कीच वाचावे.
पुस्तकात समाविष्ट केलेले विषय
- अत्यावश्यक पायथन लायब्ररी
- प्रगत पांडा
- डेटा विश्लेषण उदाहरणे
- डेटा क्लीनिंग आणि तयारी
- गणितीय आणि सांख्यिकीय पद्धती
- वर्णनात्मक आकडेवारीचा सारांश आणि संगणन
18. पायथनसह नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया
मशीन लर्निंग सिस्टमचा पाया नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया आहे.
नॅचरल लँग्वेज प्रोसेसिंग विथ पायथन हे पुस्तक तुम्हाला NLTK कसे वापरावे याचे निर्देश देते, Python मॉड्युल्सचा एक आवडलेला संग्रह आणि सामान्यतः इंग्रजी आणि NLP साठी प्रतीकात्मक आणि सांख्यिकीय नैसर्गिक भाषा प्रक्रियेसाठी साधने.
पायथन पुस्तकासह नॅचरल लँग्वेज प्रोसेसिंग प्रभावी पायथन दिनचर्या प्रदान करते जे संक्षिप्त, स्पष्ट मार्गाने NLP प्रदर्शित करतात.
असंरचित डेटा, मजकूर-भाषिक रचना आणि इतर NLP-केंद्रित घटकांशी व्यवहार करण्यासाठी वाचकांना सु-भाष्य डेटासेटमध्ये प्रवेश असतो.
पुस्तकात समाविष्ट केलेले विषय
- मानवी भाषा कशी कार्य करते?
- भाषिक डेटा संरचना
- नैसर्गिक भाषा टूलकिट (NLTK)
- पार्सिंग आणि सिमेंटिक विश्लेषण
- लोकप्रिय भाषिक डेटाबेस
- पासून तंत्र समाकलित करा कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि भाषाशास्त्र
19. प्रोग्रामिंग सामूहिक बुद्धिमत्ता
Toby Segaran ची प्रोग्रामिंग कलेक्टिव्ह इंटेलिजेंस, ज्याला मशीन लर्निंग समजून घेणे सुरू करण्यासाठी सर्वात महान पुस्तकांपैकी एक मानले जाते, 2007 मध्ये लिहिले गेले होते, डेटा सायन्स आणि मशीन लर्निंगने अग्रगण्य व्यावसायिक मार्ग म्हणून त्यांचे वर्तमान स्थान प्राप्त करण्याच्या काही वर्षांपूर्वी.
या पुस्तकात पायथनचा वापर त्याच्या प्रेक्षकापर्यंत त्याचे कौशल्य प्रसारित करण्यासाठी पद्धत म्हणून केला जातो. प्रोग्रामिंग कलेक्टिव्ह इंटेलिजेंस हे मशीन लर्निंगच्या परिचयापेक्षा एमएल अंमलबजावणीसाठी एक मॅन्युअल आहे.
हे पुस्तक अॅप्सवरून डेटा गोळा करण्यासाठी प्रभावी ML अल्गोरिदम विकसित करण्यासाठी, वेबसाइटवरून डेटा मिळविण्यासाठी प्रोग्रामिंग आणि गोळा केलेला डेटा एक्स्ट्रापोलेट करण्यासाठी माहिती प्रदान करते.
प्रत्येक प्रकरणामध्ये चर्चा केलेल्या अल्गोरिदमचा विस्तार करण्यासाठी आणि त्यांची उपयुक्तता वाढविण्यासाठी क्रियाकलाप समाविष्ट आहेत.
पुस्तकात समाविष्ट केलेले विषय
- बायेसियन फिल्टरिंग
- समर्थन वेक्टर मशीन
- शोध इंजिन अल्गोरिदम
- अंदाज बांधण्याचे मार्ग
- सहयोगी फिल्टरिंग तंत्र
- नॉन-नकारात्मक मॅट्रिक्स फॅक्टरायझेशन
- समस्या सोडवण्यासाठी बुद्धिमत्ता विकसित करणे
- गट किंवा नमुने शोधण्याच्या पद्धती
20. डीप लर्निंग (अॅडप्टिव्ह कंप्युटेशन आणि मशीन लर्निंग सिरीज)
जसे आपण सर्वजण जाणतो, सखोल शिक्षण हे एक सुधारित प्रकारचे मशीन लर्निंग आहे जे संगणकांना मागील कामगिरी आणि मोठ्या प्रमाणात डेटा शिकण्यास सक्षम करते.
मशीन लर्निंग तंत्र वापरत असताना, तुम्ही सखोल शिक्षण तत्त्वांशी परिचित असणे आवश्यक आहे. सखोल शिक्षणाचे बायबल म्हणून ओळखले जाणारे हे पुस्तक अशा परिस्थितीत खूप उपयुक्त ठरेल.
तीन सखोल शिक्षण तज्ञ या पुस्तकात गणित आणि सखोल जनरेटिव्ह मॉडेल्सने भरलेले अत्यंत क्लिष्ट विषय कव्हर करतात.
गणितीय आणि वैचारिक आधार प्रदान करून, कार्य रेखीय बीजगणित, संभाव्यता सिद्धांत, माहिती सिद्धांत, संख्यात्मक गणना आणि मशीन लर्निंगमधील समर्पक कल्पनांवर चर्चा करते.
हे नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया, उच्चार ओळख, संगणक दृष्टी, ऑनलाइन शिफारस प्रणाली, बायोइन्फॉरमॅटिक्स आणि व्हिडिओगेम्स यांसारख्या अनुप्रयोगांचे परीक्षण करते आणि उद्योग व्यावसायिकांद्वारे वापरल्या जाणार्या सखोल शिक्षण तंत्रांचे वर्णन करते, जसे की डीप फीडफॉरवर्ड नेटवर्क, नियमितीकरण आणि ऑप्टिमायझेशन अल्गोरिदम, कॉन्व्होल्यूशनल नेटवर्क आणि व्यावहारिक पद्धती. .
पुस्तकात समाविष्ट केलेले विषय
- संख्यात्मक गणना
- सखोल शिक्षण संशोधन
- संगणक दृष्टी तंत्र
- डीप फीडफॉरवर्ड नेटवर्क
- सखोल मॉडेल प्रशिक्षणासाठी ऑप्टिमायझेशन
- व्यावहारिक पद्धती
- सखोल शिक्षण संशोधन
निष्कर्ष
त्या सूचीमध्ये 20 शीर्ष मशीन लर्निंग पुस्तकांचा सारांश दिला आहे, ज्याचा वापर करून तुम्ही तुम्हाला आवडेल त्या दिशेने मशीन लर्निंगची प्रगती करू शकता.
तुम्ही या विविध प्रकारची पाठ्यपुस्तके वाचल्यास, तुम्ही मशीन लर्निंग कौशल्याचा एक भक्कम पाया आणि एक संदर्भ लायब्ररी विकसित करण्यास सक्षम असाल ज्याचा वापर तुम्ही क्षेत्रात काम करत असताना करू शकता.
तुम्ही फक्त एक पुस्तक वाचले तरीही तुम्हाला शिकत राहण्यासाठी, अधिक चांगले होण्यासाठी आणि प्रभाव पाडण्यासाठी प्रेरणा मिळेल.
जेव्हा तुम्ही तुमचे स्वतःचे मशीन लर्निंग अल्गोरिदम विकसित करण्यासाठी तयार आणि सक्षम असाल, तेव्हा लक्षात ठेवा की तुमच्या प्रकल्पाच्या यशासाठी डेटा अत्यंत आवश्यक आहे.
प्रत्युत्तर द्या