Jadual Kandungan[Sembunyi][Tunjukkan]
Ngomong-ngomong, kita semua sedar betapa cepatnya teknologi pembelajaran mesin telah berkembang dalam beberapa tahun kebelakangan ini. Pembelajaran mesin ialah satu disiplin yang telah menarik minat beberapa syarikat, ahli akademik dan sektor.
Disebabkan ini, saya akan membincangkan beberapa buku terhebat tentang pembelajaran mesin yang perlu dibaca oleh jurutera atau pemula hari ini. Anda semua pasti bersetuju bahawa membaca buku tidak sama dengan menggunakan akal.
Membaca buku membantu minda kita menemui banyak perkara baharu. Lagipun membaca adalah pembelajaran. Teg pelajar kendiri amat menyeronokkan untuk dimiliki. Buku teks terhebat yang terdapat di lapangan akan diserlahkan dalam artikel ini.
Buku teks berikut menawarkan pengenalan yang dicuba dan benar kepada bidang AI yang lebih besar dan sering digunakan dalam kursus universiti dan disyorkan oleh ahli akademik dan jurutera.
Walaupun anda mempunyai satu tan pembelajaran mesin pengalaman, mengambil salah satu daripada buku teks ini mungkin cara yang bagus untuk menyempurnakan. Lagipun, pembelajaran adalah proses yang berterusan.
1. Pembelajaran Mesin Untuk Pemula Mutlak
Anda ingin belajar pembelajaran mesin tetapi tidak tahu cara melakukannya. Terdapat beberapa konsep teori dan statistik penting yang perlu anda fahami sebelum memulakan perjalanan epik anda ke dalam pembelajaran mesin. Dan buku ini memenuhi keperluan itu!
Ia menawarkan orang baru yang lengkap dengan tahap tinggi, terpakai pengenalan kepada pembelajaran mesin. Buku Pembelajaran Mesin untuk Pemula Mutlak ialah salah satu pilihan terbaik untuk sesiapa sahaja yang mencari penjelasan paling ringkas tentang pembelajaran mesin dan idea yang berkaitan.
Algoritma ml yang banyak buku ini disertakan dengan penjelasan ringkas dan contoh grafik untuk membantu pembaca memahami semua yang dibincangkan.
Topik yang dibincangkan dalam buku
- Asas rangkaian saraf
- Analisis regresi
- Kejuruteraan ciri
- Clustering
- Pengesahan bersilang
- Teknik menyental data
- Pokok Keputusan
- Permodelan ensemble
2. Pembelajaran Mesin untuk Dummies
Pembelajaran mesin mungkin idea yang mengelirukan untuk orang biasa. Namun, ia tidak ternilai bagi kita yang berilmu.
Tanpa ML, sukar untuk mengurus isu seperti hasil carian dalam talian, iklan masa nyata di halaman web, automasi, atau penapisan spam (Ya!).
Hasilnya, buku ini menawarkan pengenalan ringkas kepada anda yang akan membantu anda mengetahui lebih lanjut tentang alam pembelajaran mesin yang penuh teka-teki. Dengan bantuan Pembelajaran Mesin Untuk Dummies, anda akan belajar cara "bercakap" bahasa seperti Python dan R, yang akan membolehkan anda melatih komputer untuk melakukan pengecaman corak dan analisis data.
Selain itu, anda akan belajar cara menggunakan Anaconda dan R Studio Python untuk dibangunkan dalam R.
Topik yang dibincangkan dalam buku
- Penyediaan data
- pendekatan untuk pembelajaran mesin
- Kitaran pembelajaran mesin
- Pembelajaran diselia dan tidak diselia
- Melatih sistem pembelajaran mesin
- Mengikat kaedah pembelajaran mesin kepada hasil
3. Buku Pembelajaran Mesin Seratus Halaman
Adakah boleh merangkumi semua aspek pembelajaran mesin di bawah 100 halaman? Buku Pembelajaran Mesin Seratus Halaman Andriy Burkov adalah percubaan untuk melakukan perkara yang sama.
Buku pembelajaran mesin ditulis dengan baik dan disokong oleh pemimpin pemikiran terkenal termasuk Sujeet Varakhedi, Ketua Kejuruteraan di eBay dan Peter Norvig, Pengarah Penyelidikan di Google.
Ia adalah buku terbaik untuk pemula dalam pembelajaran mesin. Selepas membaca buku dengan teliti, anda akan dapat membina dan memahami sistem AI yang canggih, berjaya dalam temu duga pembelajaran mesin, dan juga melancarkan syarikat berasaskan ML anda sendiri.
Walau bagaimanapun, buku ini tidak bertujuan untuk pemula lengkap dalam pembelajaran mesin. Lihatlah tempat jika anda mencari sesuatu yang lebih asas.
Topik yang dibincangkan dalam buku
- Anatomi a algoritma pembelajaran
- Pembelajaran diselia dan pembelajaran tanpa pengawasan
- Pembelajaran Pengukuhan
- Algoritma asas Pembelajaran Mesin
- Gambaran keseluruhan rangkaian Neural dan pembelajaran mendalam
4. Memahami Pembelajaran Mesin
Pengenalan sistematik kepada pembelajaran mesin disediakan dalam buku Memahami Pembelajaran Mesin. Buku ini menyelidiki secara mendalam idea asas, paradigma pengiraan dan terbitan matematik pembelajaran mesin.
Pelbagai subjek pembelajaran mesin dipersembahkan dengan cara yang mudah oleh pembelajaran mesin. Asas teori pembelajaran mesin diterangkan dalam buku, bersama dengan terbitan matematik yang menjadikan asas ini menjadi algoritma yang berguna.
Buku ini membentangkan asas-asas sebelum merangkumi pelbagai subjek penting yang belum dibincangkan oleh buku teks terdahulu.
Termasuk dalam ini ialah perbincangan tentang konsep kecembungan dan kestabilan dan kerumitan pengiraan pembelajaran, serta paradigma algoritma yang penting seperti stokastik. keturunan kecerunan, rangkaian saraf dan pembelajaran output berstruktur, serta idea teori yang baru muncul seperti pendekatan PAC-Bayes dan sempadan berasaskan mampatan. direka untuk graduan permulaan atau siswazah lanjutan.
Topik yang dibincangkan dalam buku
- Kerumitan pengiraan pembelajaran mesin
- Algoritma ML
- Rangkaian saraf
- Pendekatan PAC-Bayes
- Penurunan kecerunan stokastik
- Pembelajaran keluaran berstruktur
5. Pengenalan kepada Pembelajaran Mesin dengan Python
Adakah anda seorang saintis data yang mahir Python yang ingin mempelajari pembelajaran mesin? Buku terbaik untuk memulakan pengembaraan pembelajaran mesin anda ialah Pengenalan kepada Pembelajaran Mesin dengan Python: Panduan untuk Saintis Data.
Dengan bantuan buku Pengenalan kepada Pembelajaran Mesin dengan Python: Panduan untuk Saintis Data, anda akan menemui pelbagai teknik berguna untuk mencipta program pembelajaran mesin tersuai.
Anda akan merangkumi setiap langkah penting yang terlibat dalam menggunakan Python dan pakej Scikit-Learn untuk membina aplikasi pembelajaran mesin yang boleh dipercayai.
Mendapat pemahaman yang kukuh tentang perpustakaan matplotlib dan NumPy akan menjadikan pembelajaran lebih mudah.
Topik yang dibincangkan dalam buku
- Teknik moden untuk tweaking parameter dan penilaian model
- Aplikasi dan idea pembelajaran mesin asas
- teknik pembelajaran automatik
- Teknik untuk memanipulasi data teks
- Rangkaian model dan saluran paip enkapsulasi aliran kerja
- Perwakilan data selepas pemprosesan
6. Pembelajaran Mesin secara Hands-on dengan Sci-kit learn, Keras & Tensorflow
Antara penerbitan yang paling teliti tentang sains data dan pembelajaran mesin, ia penuh dengan pengetahuan. Adalah dinasihatkan bahawa pakar dan orang baru sama-sama mengkaji lebih lanjut mengenai subjek ini.
Walaupun buku ini mengandungi hanya sedikit teori, ia disokong oleh contoh yang kukuh, memberikannya tempat dalam senarai.
Buku ini merangkumi pelbagai topik, termasuk scikit-learn untuk projek pembelajaran mesin dan TensorFlow untuk mencipta dan melatih rangkaian saraf.
Selepas membaca buku ini, kami fikir anda akan lebih bersedia untuk menyelidiki lebih lanjut pembelajaran mendalam dan menangani masalah praktikal.
Topik yang dibincangkan dalam buku
- Periksa landskap pembelajaran mesin, terutamanya rangkaian saraf
- Jejaki contoh projek pembelajaran mesin dari awal hingga akhir menggunakan Scikit-Learn.
- Periksa beberapa model latihan, seperti teknik ensemble, hutan rawak, pokok keputusan, dan mesin vektor sokongan.
- Cipta dan latih rangkaian saraf dengan menggunakan perpustakaan TensorFlow.
- Pertimbangkan rangkaian konvolusi, jaring berulang dan pembelajaran peneguhan mendalam semasa meneroka jaring saraf reka bentuk.
- Ketahui cara menskala dan melatih rangkaian saraf dalam.
7. Pembelajaran Mesin untuk Penggodam
Bagi pengaturcara berpengalaman yang berminat dalam analisis data, buku Pembelajaran Mesin untuk Penggodam ditulis. Penggodam adalah ahli matematik yang mahir dalam konteks ini.
Bagi seseorang yang mempunyai pemahaman yang kukuh tentang R, buku ini adalah pilihan yang bagus kerana kebanyakannya bertumpu pada analisis data dalam R. Selain itu, terkandung dalam buku ini ialah cara memanipulasi data menggunakan R lanjutan.
Kemasukan cerita kes yang berkaitan menekankan nilai menggunakan algoritma pembelajaran mesin boleh menjadi buku Pembelajaran Mesin untuk titik jualan paling penting bagi Penggodam.
Buku ini memberikan banyak contoh dunia nyata untuk menjadikan pembelajaran mesin pembelajaran lebih mudah dan pantas daripada mendalami teori matematiknya.
Topik yang dibincangkan dalam buku
- Buat pengelas Bayesian naif yang menganalisis kandungan e-mel untuk menentukan sama ada ia adalah spam.
- Meramalkan bilangan paparan halaman untuk 1,000 tapak web teratas menggunakan regresi linear
- Siasat kaedah pengoptimuman dengan cuba memecahkan sifir huruf yang mudah.
8. Pembelajaran Mesin Python dengan Contoh
Buku ini, yang membantu anda memahami dan mencipta pelbagai kaedah Pembelajaran Mesin, Pembelajaran Dalam dan Analisis Data, berkemungkinan satu-satunya yang memfokuskan hanya pada Python sebagai bahasa pengaturcaraan.
Ia meliputi beberapa perpustakaan yang kuat untuk melaksanakan algoritma Pembelajaran Mesin yang berbeza, seperti Scikit-Learn. Modul Tensor Flow kemudiannya digunakan untuk mengajar anda tentang pembelajaran mendalam.
Akhir sekali, ia menunjukkan banyak peluang analisis data yang boleh dicapai menggunakan mesin dan pembelajaran mendalam.
Ia juga mengajar anda pelbagai teknik yang boleh digunakan untuk meningkatkan keberkesanan model yang anda cipta.
Topik yang dibincangkan dalam buku
- Belajar Python dan Pembelajaran Mesin: Panduan Pemula
- Meneliti set data 2 kumpulan berita dan pengesanan e-mel spam Naive Bayes
- Menggunakan SVM, kelaskan topik cerita berita Ramalan klik lalu menggunakan algoritma berdasarkan pepohon
- Ramalan kadar klikan menggunakan regresi logistik
- Penggunaan algoritma regresi untuk meramalkan piawaian tertinggi harga saham
9. Pembelajaran Mesin Python
Buku Pembelajaran Mesin Python menerangkan asas pembelajaran mesin serta kepentingannya dalam domain digital. Ia adalah buku pembelajaran mesin untuk pemula.
Selain itu, terkandung dalam buku ini adalah banyak subbidang dan aplikasi pembelajaran mesin. Prinsip pengaturcaraan Python dan cara memulakan bahasa pengaturcaraan percuma dan sumber terbuka juga diliputi dalam buku Pembelajaran Mesin Python.
Selepas menamatkan buku pembelajaran mesin, anda akan dapat mewujudkan beberapa kerja pembelajaran mesin dengan berkesan menggunakan pengekodan Python.
Topik yang dibincangkan dalam buku
- Asas kecerdasan buatan
- pokok keputusan
- Regresi logistik
- Rangkaian saraf yang mendalam
- Asas bahasa pengaturcaraan Python
10. Pembelajaran Mesin: Perspektif Kebarangkalian
Pembelajaran Mesin: Perspektif Kebarangkalian ialah buku pembelajaran mesin lucu yang menampilkan grafik warna nostalgia dan contoh praktikal dunia sebenar daripada disiplin seperti biologi, penglihatan komputer, robotik dan pemprosesan teks.
Ia penuh dengan prosa kasual dan pseudokod untuk algoritma penting. Pembelajaran Mesin: Perspektif Kebarangkalian, berbeza dengan penerbitan pembelajaran mesin lain yang dipersembahkan dalam gaya buku masakan dan menerangkan pelbagai pendekatan heuristik, memfokuskan pada pendekatan berasaskan model berprinsip.
Ia menentukan model ml menggunakan perwakilan grafik dengan cara yang jelas dan boleh difahami. Berdasarkan pendekatan kebarangkalian yang bersatu, buku teks ini menyediakan pengenalan lengkap dan serba lengkap kepada bidang pembelajaran mesin.
Kandungannya luas dan mendalam, termasuk bahan latar belakang asas mengenai topik seperti kebarangkalian, pengoptimuman dan algebra linear, serta perbincangan tentang kemajuan kontemporari dalam bidang seperti medan rawak bersyarat, regularisasi L1 dan pembelajaran mendalam.
Buku ini ditulis dalam bahasa kasual, mudah didekati, mengandungi pseudo-kod untuk algoritma penting utama.
Topik yang dibincangkan dalam buku
- Kebarangkalian
- Pembelajaran yang mendalam
- Pengaturan L1
- Pengoptimuman
- Pemprosesan teks
- Aplikasi Penglihatan Komputer
- Aplikasi robotik
11. Elemen Pembelajaran Statistik
Untuk rangka kerja konsep dan pelbagai subjek, buku teks pembelajaran mesin ini sering diiktiraf di lapangan.
Buku ini boleh digunakan sebagai rujukan untuk sesiapa sahaja yang perlu membetulkan topik seperti rangkaian saraf dan teknik ujian serta pengenalan ringkas kepada pembelajaran mesin.
Buku ini secara agresif mendorong pembaca untuk melakukan eksperimen dan penyiasatan mereka sendiri pada setiap masa, menjadikannya berharga untuk memupuk kebolehan dan rasa ingin tahu yang diperlukan untuk membuat kemajuan yang berkaitan dalam kapasiti pembelajaran mesin atau pekerjaan.
Ia adalah alat penting untuk ahli statistik dan sesiapa sahaja yang berminat dalam perlombongan data dalam perniagaan atau sains. Pastikan anda memahami algebra linear sekurang-kurangnya sebelum memulakan buku ini.
Topik yang dibincangkan dalam buku
- Pembelajaran diselia (ramalan) kepada pembelajaran tanpa pengawasan
- Rangkaian saraf
- Mesin vektor sokongan
- Pokok klasifikasi
- Meningkatkan algoritma
12. Pengecaman Corak dan Pembelajaran Mesin
Dunia pengecaman corak dan pembelajaran mesin boleh diterokai secara menyeluruh dalam buku ini. Pendekatan Bayesian terhadap pengecaman corak pada asalnya dibentangkan dalam penerbitan ini.
Tambahan pula, buku ini mengkaji subjek mencabar yang memerlukan pemahaman yang berkesan tentang multivariate, sains data, dan algebra linear asas.
Mengenai pembelajaran mesin dan kebarangkalian, buku rujukan menawarkan bab dengan tahap kerumitan yang semakin sukar berdasarkan arah aliran dalam set data. Contoh mudah diberikan sebelum pengenalan umum kepada pengecaman corak.
Buku ini menawarkan teknik untuk inferens anggaran, yang membenarkan anggaran cepat dalam kes apabila penyelesaian tepat tidak praktikal. Tidak ada buku lain yang menggunakan model grafik untuk menerangkan taburan kebarangkalian, tetapi ia berlaku.
Topik yang dibincangkan dalam buku
- Kaedah Bayesian
- Algoritma inferens anggaran
- Model baharu berdasarkan kernel
- Pengenalan kepada teori kebarangkalian asas
- Pengenalan kepada pengecaman corak dan pembelajaran mesin
13. Asas Pembelajaran Mesin daripada Analitis Data Ramalan
Jika anda telah menguasai asas pembelajaran mesin dan ingin beralih kepada analisis data ramalan, ini adalah buku untuk anda!!! Dengan mencari corak daripada set data besar-besaran, Pembelajaran Mesin boleh digunakan untuk membangunkan model ramalan.
Buku ini mengkaji pelaksanaan penggunaan ML Analitis Data Ramalan mendalam, termasuk kedua-dua prinsip teori dan contoh sebenar.
Walaupun tajuk "Asas Pembelajaran Mesin untuk Analitis Data Ramalan" adalah suapan, buku ini akan menggariskan perjalanan Analitis Data Ramalan daripada data kepada cerapan kepada kesimpulan.
Ia juga membincangkan empat pendekatan pembelajaran mesin: pembelajaran berasaskan maklumat, pembelajaran berasaskan persamaan, pembelajaran berasaskan kebarangkalian dan pembelajaran berasaskan ralat, masing-masing dengan penjelasan konsep bukan teknikal diikuti oleh model matematik dan algoritma dengan contoh.
Topik yang diliputi dalam buku
- Pembelajaran berasaskan maklumat
- Pembelajaran berasaskan persamaan
- Pembelajaran berasaskan kebarangkalian
- Pembelajaran berasaskan ralat
14. Pemodelan Ramalan Gunaan
Pemodelan Ramalan Gunaan mengkaji keseluruhan proses pemodelan ramalan, bermula dengan fasa kritikal prapemprosesan data, pemisahan data dan asas penalaan model.
Kerja itu kemudiannya membentangkan penerangan yang jelas tentang pelbagai pendekatan regresi dan klasifikasi konvensional dan terkini, dengan tumpuan untuk menunjukkan dan menyelesaikan cabaran data dunia sebenar.
Panduan menunjukkan semua aspek proses pemodelan dengan beberapa contoh praktikal, dunia nyata, dan setiap bab termasuk kod R komprehensif untuk setiap peringkat proses.
Jumlah pelbagai guna ini boleh digunakan sebagai pengenalan kepada model ramalan dan keseluruhan proses pemodelan, sebagai panduan rujukan untuk pengamal, atau sebagai teks untuk kursus pemodelan ramalan peringkat sarjana muda atau siswazah lanjutan.
Topik yang dibincangkan dalam buku
- Regresi teknikal
- Teknik pengelasan
- Algoritma ML yang kompleks
15. Pembelajaran Mesin: Seni dan Sains Algoritma yang Memahami Data
Jika anda seorang perantaraan atau pakar dalam pembelajaran mesin dan ingin "kembali kepada asas-asas", buku ini adalah untuk anda! Ia membayar kredit penuh kepada kerumitan dan kedalaman Pembelajaran Mesin yang sangat besar sambil tidak pernah melupakan prinsip penyatuannya (cukup satu pencapaian!).
Pembelajaran Mesin: Seni dan Sains Algoritma termasuk beberapa kajian kes tentang peningkatan kerumitan, serta banyak contoh dan gambar (untuk memastikan perkara tetap menarik!).
Buku ini juga merangkumi pelbagai model logik, geometri dan statistik, serta subjek yang rumit dan baru seperti pemfaktoran matriks dan analisis ROC.
Topik yang dibincangkan dalam buku
- Memudahkan algoritma pembelajaran mesin
- Model logik
- Model geometri
- Model statistik
- analisis ROC
16. Perlombongan Data: Alat & Teknik Pembelajaran Mesin Praktikal
Menggunakan pendekatan daripada kajian sistem pangkalan data, pembelajaran mesin dan statistik, teknik perlombongan data membolehkan kami mencari corak dalam sejumlah besar data.
Anda harus mendapatkan buku Perlombongan Data: Alat dan Teknik Pembelajaran Mesin Praktikal jika anda perlu mempelajari teknik perlombongan data khususnya atau merancang untuk mempelajari pembelajaran mesin secara umum.
Buku terbaik tentang pembelajaran mesin lebih menumpukan pada bahagian teknikalnya. Ia menyelidiki lebih lanjut kerumitan teknikal pembelajaran mesin, dan strategi untuk mengumpul data dan menggunakan pelbagai input dan output untuk menilai hasil.
Topik yang dibincangkan dalam buku
- Model linear
- Clustering
- Pemodelan statistik
- Meramal prestasi
- Membandingkan kaedah perlombongan data
- Pembelajaran berasaskan contoh
- Perwakilan pengetahuan & kelompok
- Teknik perlombongan data tradisional dan moden
17. Python untuk Analisis Data
Keupayaan untuk menilai data yang digunakan dalam pembelajaran mesin adalah kemahiran paling penting yang mesti dimiliki oleh saintis data. Sebelum membangunkan model ML yang menghasilkan ramalan yang tepat, sebahagian besar tugas anda akan merangkumi pengendalian, pemprosesan, pembersihan dan penilaian data.
Anda perlu biasa dengan bahasa pengaturcaraan seperti Pandas, NumPy, Ipython, dan lain-lain untuk melaksanakan analisis data.
Jika anda ingin bekerja dalam sains data atau pembelajaran mesin, anda mesti mempunyai keupayaan untuk memanipulasi data.
Anda pasti perlu membaca buku Python untuk Analisis Data dalam kes ini.
Topik yang dibincangkan dalam buku
- Perlu Perpustakaan Python
- Panda Lanjutan
- Contoh Analisis Data
- Pembersihan dan Penyediaan Data
- Kaedah Matematik dan Statistik
- Merumus dan Mengkomputerkan Statistik Deskriptif
18. Pemprosesan Bahasa Semulajadi dengan Python
Asas sistem pembelajaran mesin ialah pemprosesan bahasa semula jadi.
Buku Pemprosesan Bahasa Semulajadi dengan Python memberi arahan kepada anda tentang cara menggunakan NLTK, koleksi modul dan alatan Python yang disukai ramai untuk pemprosesan bahasa semula jadi simbolik dan statistik untuk bahasa Inggeris dan NLP secara umum.
Buku Pemprosesan Bahasa Semulajadi dengan Python menyediakan rutin Python yang berkesan yang menunjukkan NLP dengan cara yang ringkas dan jelas.
Pembaca mempunyai akses kepada set data beranotasi dengan baik untuk menangani data tidak berstruktur, struktur linguistik teks dan elemen tertumpu NLP lain.
Topik yang dibincangkan dalam buku
- Bagaimanakah bahasa manusia berfungsi?
- Struktur data linguistik
- Kit Alat Bahasa Asli (NLTK)
- Penghuraian dan analisis semantik
- Pangkalan data linguistik popular
- Mengintegrasikan teknik daripada kecerdasan buatan dan linguistik
19. Mengaturcara Kecerdasan Kolektif
Kecerdasan Kolektif Pengaturcaraan oleh Toby Segaran, yang dianggap sebagai salah satu buku terhebat untuk mula memahami pembelajaran mesin, telah ditulis pada tahun 2007, bertahun-tahun sebelum sains data dan pembelajaran mesin mencapai kedudukan semasa mereka sebagai laluan profesional terkemuka.
Buku ini menggunakan Python sebagai kaedah untuk menyebarkan kepakarannya kepada penontonnya. Kecerdasan Kolektif Pengaturcaraan adalah lebih kepada manual untuk pelaksanaan ml daripada pengenalan kepada pembelajaran mesin.
Buku ini menyediakan maklumat tentang membangunkan algoritma ML yang berkesan untuk mengumpul data daripada apl, pengaturcaraan untuk mendapatkan data daripada tapak web dan mengekstrapolasi data yang dikumpul.
Setiap bab termasuk aktiviti untuk mengembangkan algoritma yang dibincangkan dan meningkatkan kegunaannya.
Topik yang dibincangkan dalam buku
- Penapisan Bayesian
- Mesin vektor sokongan
- Algoritma enjin carian
- Cara-cara membuat ramalan
- Teknik penapisan kolaboratif
- Pemfaktoran matriks bukan negatif
- Kepintaran yang berkembang untuk menyelesaikan masalah
- Kaedah untuk mengesan kumpulan atau corak
20. Pembelajaran Mendalam (Siri Pengiraan Adaptasi dan Pembelajaran Mesin)
Seperti yang kita sedia maklum, pembelajaran mendalam ialah sejenis pembelajaran mesin yang dipertingkatkan yang membolehkan komputer belajar daripada prestasi lepas dan sejumlah besar data.
Semasa menggunakan teknik pembelajaran mesin, anda juga perlu fasih dengan prinsip pembelajaran mendalam. Buku ini, yang dianggap sebagai Alkitab pembelajaran mendalam, akan sangat membantu dalam keadaan ini.
Tiga pakar pembelajaran mendalam merangkumi topik yang sangat rumit yang dipenuhi dengan matematik dan model generatif mendalam dalam buku ini.
Menyediakan asas matematik dan konseptual, kerja membincangkan idea yang berkaitan dalam algebra linear, teori kebarangkalian, teori maklumat, pengiraan berangka dan pembelajaran mesin.
Ia meneliti aplikasi seperti pemprosesan bahasa semula jadi, pengecaman pertuturan, penglihatan komputer, sistem pengesyoran dalam talian, bioinformatik dan permainan video serta menerangkan teknik pembelajaran mendalam yang digunakan oleh pengamal industri, seperti rangkaian suapan ke hadapan yang mendalam, penyelarasan dan algoritma pengoptimuman, rangkaian konvolusi dan metodologi praktikal .
Topik yang dibincangkan dalam buku
- Pengiraan Berangka
- Penyelidikan Pembelajaran Mendalam
- Teknik Penglihatan Komputer
- Rangkaian Feedforward Dalam
- Pengoptimuman untuk Melatih Model Dalam
- Metodologi Praktikal
- Penyelidikan Pembelajaran Mendalam
Kesimpulan
20 buku pembelajaran mesin teratas diringkaskan dalam senarai itu, yang boleh anda gunakan untuk memajukan pembelajaran mesin ke arah yang anda suka.
Anda akan dapat membangunkan asas yang kukuh dalam kepakaran pembelajaran mesin dan perpustakaan rujukan yang boleh anda gunakan selalu semasa bekerja di kawasan itu jika anda membaca pelbagai buku teks ini.
Anda akan mendapat inspirasi untuk terus belajar, menjadi lebih baik dan mempunyai kesan walaupun anda hanya membaca satu buku.
Apabila anda bersedia dan cekap untuk membangunkan algoritma pembelajaran mesin anda sendiri, perlu diingat bahawa data amat penting untuk kejayaan projek anda.
Sila tinggalkan balasan anda