Spis treści[Ukryć][Pokazać]
Nawiasem mówiąc, wszyscy zdajemy sobie sprawę, jak szybko rozwinęła się technologia uczenia maszynowego w ciągu ostatnich kilku lat. Uczenie maszynowe to dyscyplina, która zainteresowała kilka korporacji, naukowców i sektorów.
Z tego powodu omówię niektóre z najlepszych książek na temat uczenia maszynowego, które inżynier lub nowicjusz powinien dziś przeczytać. Wszyscy musieliście się zgodzić, że czytanie książek to nie to samo, co posługiwanie się intelektem.
Czytanie książek pomaga naszym umysłom odkryć wiele nowych rzeczy. W końcu czytanie to nauka. Tag samouczący się to świetna zabawa. W tym artykule zostaną wyróżnione najlepsze podręczniki dostępne w tej dziedzinie.
Poniższe podręczniki oferują wypróbowane i prawdziwe wprowadzenie do szerszej dziedziny sztucznej inteligencji i są często używane na kursach uniwersyteckich i polecane zarówno przez naukowców, jak i inżynierów.
Nawet jeśli masz mnóstwo uczenie maszynowe doświadczenie, wybranie jednego z tych podręczników może być wspaniałym sposobem na odświeżenie. W końcu uczenie się jest procesem ciągłym.
1. Uczenie maszynowe dla absolutnie początkujących
Chcesz uczyć się uczenia maszynowego, ale nie wiesz, jak to zrobić. Istnieje kilka kluczowych koncepcji teoretycznych i statystycznych, które powinieneś zrozumieć przed rozpoczęciem epickiej podróży do uczenia maszynowego. A ta książka spełnia tę potrzebę!
Oferuje kompletnych nowicjuszy z wysokim poziomem, odpowiednim wprowadzenie do uczenia maszynowego. Książka Machine Learning for Absolute Beginners to jeden z najlepszych wyborów dla każdego, kto szuka najbardziej uproszczonego wyjaśnienia uczenia maszynowego i powiązanych z nim pomysłów.
Licznym algorytmom ml w książce towarzyszą zwięzłe wyjaśnienia i graficzne przykłady, aby pomóc czytelnikom zrozumieć wszystko, co jest omawiane.
Tematy poruszane w książce
- Podstawy sieci neuronowe
- Analiza regresji
- Inżynieria cech
- Klastry
- Walidacja krzyżowa
- Techniki oczyszczania danych
- Drzewa decyzyjne
- Modelowanie zespołowe
2. Uczenie maszynowe dla manekinów
Uczenie maszynowe może być mylącym pomysłem dla zwykłych ludzi. Jest to jednak bezcenne dla tych z nas, którzy mają wiedzę.
Bez ML trudno jest zarządzać problemami, takimi jak wyniki wyszukiwania online, reklamy w czasie rzeczywistym na stronach internetowych, automatyzacja, a nawet filtrowanie spamu (Tak!).
W rezultacie ta książka oferuje proste wprowadzenie, które pomoże ci dowiedzieć się więcej o enigmatycznej sferze uczenia maszynowego. Z pomocą Machine Learning For Dummies nauczysz się „mówić” językami takimi jak Python i R, co pozwoli Ci nauczyć komputery rozpoznawania wzorców i analizy danych.
Ponadto dowiesz się, jak używać Anacondy i R Studio Pythona do programowania w języku R.
Tematy poruszane w książce
- Przygotowywanie danych
- podejścia do uczenia maszynowego
- Cykl uczenia maszynowego
- Nauka nadzorowana i nienadzorowana
- Szkolenie systemów uczenia maszynowego
- Powiązanie metod uczenia maszynowego z wynikami
3. Stustronicowa książka do uczenia maszynowego
Czy możliwe jest omówienie wszystkich aspektów uczenia maszynowego na mniej niż 100 stronach? Stustronicowa książka do uczenia maszynowego Andrija Burkova jest próbą zrobienia tego samego.
Książka o uczeniu maszynowym jest dobrze napisana i wspierana przez uznanych liderów, w tym Sujeeta Varakhedi, szefa inżynierii w serwisie eBay i Petera Norviga, dyrektora ds. badań w Google.
To najlepsza książka dla początkujących w uczeniu maszynowym. Po dokładnym przeczytaniu książki będziesz w stanie skonstruować i zrozumieć wyrafinowane systemy sztucznej inteligencji, odnieść sukces w rozmowie o uczeniu maszynowym, a nawet założyć własną firmę opartą na ML.
Książka nie jest jednak przeznaczona dla zupełnie początkujących w uczeniu maszynowym. Rozejrzyj się gdzieś, jeśli szukasz czegoś bardziej podstawowego.
Tematy poruszane w książce
- Anatomia algorytm uczenia się
- Nauka nadzorowana i nauka nienadzorowana
- Uczenie się ze wzmocnieniem
- Podstawowe algorytmy uczenia maszynowego
- Przegląd sieci neuronowych i głębokiego uczenia
4. Zrozumienie uczenia maszynowego
Systematyczne wprowadzenie do uczenia maszynowego znajduje się w książce Understanding Machine Learning. Książka zagłębia się w fundamentalne idee, paradygmaty obliczeniowe i matematyczne pochodne uczenia maszynowego.
Szeroka gama tematów uczenia maszynowego jest prezentowana w prosty sposób przez uczenie maszynowe. W książce opisano teoretyczne podstawy uczenia maszynowego wraz z matematycznymi wyprowadzeniami, które przekształcają te podstawy w przydatne algorytmy.
Książka przedstawia podstawy przed omówieniem szerokiego zakresu kluczowych tematów, które nie zostały omówione we wcześniejszych podręcznikach.
Obejmuje to omówienie koncepcji wypukłości i stabilności oraz złożoności obliczeniowej uczenia się, a także istotne paradygmaty algorytmiczne, takie jak stochastyczny opadanie gradientu, sieci neuronowe i ustrukturyzowane uczenie się danych wyjściowych, a także nowo pojawiające się koncepcje teoretyczne, takie jak podejście PAC-Bayesa i ograniczenia oparte na kompresji. przeznaczony dla początkujących absolwentów lub zaawansowanych studentów.
Tematy poruszane w książce
- Złożoność obliczeniowa uczenia maszynowego
- Algorytmy ML
- Sieci neuronowe
- Podejście PAC-Bayes
- Stochastyczny spadek gradientu
- Ustrukturyzowane uczenie się wyników
5. Wprowadzenie do uczenia maszynowego w Pythonie
Czy jesteś naukowcem zajmującym się danymi w Pythonie, który chce studiować uczenie maszynowe? Najlepszą książką na rozpoczęcie przygody z uczeniem maszynowym jest Wprowadzenie do uczenia maszynowego w Pythonie: przewodnik dla naukowców zajmujących się danymi.
Z pomocą książki Wprowadzenie do uczenia maszynowego w języku Python: przewodnik dla naukowców zajmujących się danymi poznasz wiele przydatnych technik tworzenia niestandardowych programów uczenia maszynowego.
Omówisz każdy kluczowy krok związany z wykorzystaniem Pythona i pakietu Scikit-Learn do tworzenia niezawodnych aplikacji do uczenia maszynowego.
Zdobycie solidnego zrozumienia bibliotek matplotlib i NumPy znacznie ułatwi naukę.
Tematy poruszane w książce
- Nowoczesne techniki dostrajania parametrów i oceny modelu
- Aplikacje i podstawowe pomysły na uczenie maszynowe
- techniki automatycznego uczenia się
- Techniki manipulowania danymi tekstowymi
- Łańcuchy modeli i potoki enkapsulacji przepływu pracy
- Reprezentacja danych po przetworzeniu
6. Praktyczne uczenie maszynowe z nauką Sci-kit, Keras i Tensorflow
Wśród najdokładniejszych publikacji na temat data science i uczenia maszynowego jest on pełen wiedzy. Zaleca się, aby zarówno eksperci, jak i nowicjusze studiowali więcej na ten temat.
Chociaż ta książka zawiera tylko niewielką ilość teorii, jest poparta mocnymi przykładami, co daje jej miejsce na liście.
Ta książka zawiera różne tematy, w tym scikit-learn do projektów uczenia maszynowego i TensorFlow do tworzenia i trenowania sieci neuronowych.
Uważamy, że po przeczytaniu tej książki będziesz lepiej przygotowany do dalszego zagłębiania się głęboka nauka i rozwiązywać praktyczne problemy.
Tematy poruszane w książce
- Zbadaj krajobraz uczenia maszynowego, zwłaszcza sieci neuronowych
- Śledź przykładowy projekt uczenia maszynowego od początku do końca za pomocą Scikit-Learn.
- Zbadaj kilka modeli szkoleniowych, takich jak techniki zespołowe, losowe lasy, drzewa decyzyjne i maszyny wektorów pomocniczych.
- Twórz i trenuj sieci neuronowe, korzystając z biblioteki TensorFlow.
- Podczas eksploracji rozważ sieci konwolucyjne, sieci rekurencyjne i głębokie uczenie ze wzmacnianiem sieć neuronowa projekty.
- Dowiedz się, jak skalować i trenować głębokie sieci neuronowe.
7. Uczenie maszynowe dla hakerów
Dla doświadczonego programisty zainteresowanego analizą danych napisano książkę „Uczenie maszynowe dla hakerów”. W tym kontekście hakerzy są wykwalifikowanymi matematykami.
Dla kogoś, kto dobrze rozumie język R, ta książka jest świetnym wyborem, ponieważ większość z niej koncentruje się na analizie danych w języku R. Dodatkowo omówiono w niej, jak manipulować danymi za pomocą zaawansowanego języka R.
Włączenie odpowiednich historii przypadków podkreśla wartość stosowania algorytmów uczenia maszynowego, które można znaleźć w książce „Uczenie maszynowe dla hakerów”.
Książka zawiera wiele rzeczywistych przykładów, które ułatwiają i przyspieszają uczenie maszynowe, zamiast zagłębiać się w jego matematyczną teorię.
Tematy poruszane w książce
- Utwórz naiwny klasyfikator bayesowski, który po prostu analizuje treść wiadomości e-mail, aby określić, czy jest to spam.
- Przewidywanie liczby odsłon dla 1,000 najlepszych witryn przy użyciu regresji liniowej
- Zbadaj metody optymalizacji, próbując złamać prosty szyfr literowy.
8. Uczenie maszynowe Pythona z przykładami
Ta książka, która pomaga zrozumieć i stworzyć różne metody uczenia maszynowego, głębokiego uczenia i analizy danych, jest prawdopodobnie jedyną, która koncentruje się wyłącznie na Pythonie jako języku programowania.
Obejmuje kilka potężnych bibliotek do implementacji różnych algorytmów uczenia maszynowego, takich jak Scikit-Learn. Moduł Tensor Flow służy następnie do nauki głębokiego uczenia się.
Wreszcie, pokazuje wiele możliwości analizy danych, które można osiągnąć dzięki uczeniu maszynowemu i głębokiemu.
Uczy również wielu technik, które można wykorzystać, aby zwiększyć skuteczność tworzonego modelu.
Tematy poruszane w książce
- Nauka Pythona i uczenia maszynowego: przewodnik dla początkujących
- Badanie zestawu danych 2 grup dyskusyjnych i wykrywanie spamu Naive Bayes
- Korzystając z maszyn SVM, klasyfikuj tematy artykułów informacyjnych Przewidywanie kliknięć przy użyciu algorytmów opartych na drzewach
- Przewidywanie współczynnika klikalności za pomocą regresji logistycznej
- Wykorzystanie algorytmów regresji do prognozowania najwyższych standardów cen akcji
9. Uczenie maszynowe w języku Python
Książka Python Machine Learning wyjaśnia podstawy uczenia maszynowego, a także jego znaczenie w domenie cyfrowej. Jest to książka o uczeniu maszynowym dla początkujących.
Dodatkowo omówiono w książce wiele poddziedzin i zastosowań uczenia maszynowego. Zasady programowania w Pythonie i jak zacząć korzystać z bezpłatnego i otwartego języka programowania są również omówione w książce Python Machine Learning.
Po ukończeniu książki o uczeniu maszynowym będziesz w stanie skutecznie ustanowić szereg zadań związanych z uczeniem maszynowym za pomocą kodowania w Pythonie.
Tematy poruszane w książce
- Podstawy sztucznej inteligencji
- drzewo decyzyjne
- Regresja logistyczna
- Dogłębne sieci neuronowe
- Podstawy języka programowania Python
10. Uczenie maszynowe: perspektywa probabilistyczna
Machine Learning: A Probabilistic Perspective to humorystyczna książka o uczeniu maszynowym, która zawiera nostalgiczną kolorową grafikę i praktyczne, rzeczywiste przykłady z takich dziedzin, jak biologia, wizja komputerowa, robotyka i przetwarzanie tekstu.
Jest pełna swobodnej prozy i pseudokodu dla niezbędnych algorytmów. Uczenie maszynowe: perspektywa probabilistyczna, w przeciwieństwie do innych publikacji na temat uczenia maszynowego, które są prezentowane w stylu książki kucharskiej i opisują różne podejścia heurystyczne, koncentruje się na podejściu opartym na zasadach.
Określa modele ml za pomocą reprezentacji graficznych w jasny i zrozumiały sposób. Opierając się na ujednoliconym, probabilistycznym podejściu, podręcznik ten stanowi kompletne i samodzielne wprowadzenie do obszaru uczenia maszynowego.
Treść jest zarówno obszerna, jak i pogłębiona, zawierając podstawowe informacje na tematy takie jak prawdopodobieństwo, optymalizacja i algebra liniowa, a także omówienie współczesnych postępów w tej dziedzinie, takich jak warunkowe pola losowe, regularyzacja L1 i głębokie uczenie.
Książka napisana jest swobodnym, przystępnym językiem, zawierającym pseudokod dla głównych, znaczących algorytmów.
Tematy poruszane w książce
- Prawdopodobieństwo
- Głęboka nauka
- Regularyzacja L1
- Optymalizacja
- Przetwarzanie tekstu
- Aplikacje do widzenia komputerowego
- Aplikacje robotyki
11. Elementy uczenia się statystycznego
Ze względu na ramy koncepcyjne i szeroką gamę tematów ten podręcznik uczenia maszynowego jest często uznawany w tej dziedzinie.
Ta książka może służyć jako punkt odniesienia dla każdego, kto potrzebuje odświeżyć takie tematy, jak sieci neuronowe i techniki testowania, a także jako proste wprowadzenie do uczenia maszynowego.
Książka agresywnie popycha czytelnika do przeprowadzania własnych eksperymentów i badań na każdym kroku, co czyni ją cenną dla kultywowania umiejętności i ciekawości wymaganych do istotnych postępów w zakresie zdolności uczenia maszynowego lub pracy.
Jest to ważne narzędzie dla statystyków i wszystkich zainteresowanych eksploracją danych w biznesie lub nauce. Przed rozpoczęciem tej książki upewnij się, że rozumiesz co najmniej algebrę liniową.
Tematy poruszane w książce
- Uczenie nadzorowane (przewidywanie) do uczenia się nienadzorowanego
- Sieci neuronowe
- Obsługa maszyn wektorowych
- Drzewa klasyfikacyjne
- Algorytmy wzmacniające
12. Rozpoznawanie wzorców i uczenie maszynowe
W tej książce można dokładnie zbadać światy rozpoznawania wzorców i uczenia maszynowego. Bayesowskie podejście do rozpoznawania wzorców zostało pierwotnie przedstawione w tej publikacji.
Ponadto książka analizuje trudne tematy, które wymagają praktycznego zrozumienia wielu zmiennych, nauki o danych i podstawowej algebry liniowej.
Książka referencyjna poświęcona uczeniu maszynowemu i prawdopodobieństwu zawiera rozdziały o coraz trudniejszych poziomach złożoności w oparciu o trendy w zbiorach danych. Proste przykłady podano przed ogólnym wprowadzeniem do rozpoznawania wzorców.
Książka oferuje techniki wnioskowania przybliżonego, które pozwalają na szybkie przybliżenie w przypadkach, gdy dokładne rozwiązania są niepraktyczne. Nie ma innych książek, które wykorzystują modele graficzne do opisu rozkładów prawdopodobieństwa, ale tak jest.
Tematy poruszane w książce
- Metody bayesowskie
- Algorytmy wnioskowania przybliżonego
- Nowe modele oparte na jądrach
- Wprowadzenie do podstawowej teorii prawdopodobieństwa
- Wprowadzenie do rozpoznawania wzorców i uczenia maszynowego
13. Podstawy uczenia maszynowego z predykcyjnej analizy danych
Jeśli opanowałeś podstawy uczenia maszynowego i chcesz przejść do predykcyjnej analizy danych, ta książka jest dla Ciebie!!! Dzięki znajdowaniu wzorców z ogromnych zbiorów danych, uczenie maszynowe może być wykorzystywane do opracowywania modeli predykcyjnych.
Ta książka analizuje implementację ML z wykorzystaniem Predykcyjna analiza danych dogłębnej, obejmującej zarówno zasady teoretyczne, jak i rzeczywiste przykłady.
Pomimo tego, że tytuł „Podstawy uczenia maszynowego w predykcyjnej analityce danych” jest pełen treści, ta książka nakreśli drogę analizy predykcyjnej danych od danych do wglądu i zakończenia.
Omówiono również cztery podejścia do uczenia maszynowego: uczenie oparte na informacjach, uczenie oparte na podobieństwach, uczenie oparte na prawdopodobieństwie i uczenie oparte na błędach, każde z nietechnicznym wyjaśnieniem pojęciowym, po którym następują modele matematyczne i algorytmy z przykładami.
Tematy omówione w książce
- Nauka oparta na informacjach
- Nauka oparta na podobieństwach
- Nauka oparta na prawdopodobieństwie
- Nauka oparta na błędach
14. Stosowane modelowanie predykcyjne
Applied Predictive Modeling analizuje cały proces modelowania predykcyjnego, począwszy od krytycznych faz wstępnego przetwarzania danych, dzielenia danych i podstaw strojenia modelu.
W pracy przedstawiono następnie jasne opisy różnych konwencjonalnych i najnowszych podejść do regresji i klasyfikacji, z naciskiem na pokazywanie i rozwiązywanie rzeczywistych wyzwań związanych z danymi.
Przewodnik przedstawia wszystkie aspekty procesu modelowania z kilkoma praktycznymi przykładami ze świata rzeczywistego, a każdy rozdział zawiera kompleksowy kod R dla każdego etapu procesu.
Ten wielozadaniowy tom można wykorzystać jako wprowadzenie do modeli predykcyjnych i całego procesu modelowania, jako przewodnik dla praktyków lub jako tekst dla zaawansowanych kursów modelowania predykcyjnego na poziomie licencjackim lub magisterskim.
Tematy poruszane w książce
- Regresja techniczna
- Technika klasyfikacji
- Złożone algorytmy ML
15. Uczenie maszynowe: sztuka i nauka algorytmów nadających sens danych
Jeśli jesteś średniozaawansowanym lub ekspertem w dziedzinie uczenia maszynowego i chcesz „powrócić do podstaw”, ta książka jest dla Ciebie! To w pełni zasługuje na ogromną złożoność i głębię uczenia maszynowego, nigdy nie tracąc z oczu jego ujednoliconych zasad (całkiem osiągnięcie!).
Machine Learning: The Art and Science of Algorithms zawiera kilka studiów przypadku o coraz większej złożoności, a także liczne przykłady i zdjęcia (aby było interesujące!).
Książka obejmuje również szeroki zakres modeli logicznych, geometrycznych i statystycznych, a także skomplikowane i nowatorskie tematy, takie jak faktoryzacja macierzy i analiza ROC.
Tematy poruszane w książce
- Upraszcza algorytmy uczenia maszynowego
- Model logiczny
- Model geometryczny
- Model statystyczny
- Analiza ROC
16. Eksploracja danych: praktyczne narzędzia i techniki uczenia maszynowego
Wykorzystując podejścia wynikające z badania systemów baz danych, uczenia maszynowego i statystyk, techniki eksploracji danych umożliwiają nam znajdowanie wzorców w ogromnych ilościach danych.
Książkę Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques znajdziesz, jeśli chcesz studiować w szczególności techniki eksploracji danych lub ogólnie planujesz uczyć się uczenia maszynowego.
Najlepsza książka o uczeniu maszynowym koncentruje się bardziej na jego stronie technicznej. Zagłębia się w techniczne zawiłości uczenia maszynowego oraz strategie gromadzenia danych i wykorzystywania różnych danych wejściowych i wyjściowych do oceny wyników.
Tematy poruszane w książce
- Modele liniowe
- Klastry
- Modelowanie statystyczne
- Przewidywanie wydajności
- Porównanie metod eksploracji danych
- Nauka oparta na instancjach
- Reprezentacja wiedzy i klastry
- Tradycyjne i nowoczesne techniki eksploracji danych
17. Python do analizy danych
Umiejętność oceny danych wykorzystywanych w uczeniu maszynowym jest najważniejszą umiejętnością, którą musi posiadać analityk danych. Przed opracowaniem modelu ML, który generuje dokładną prognozę, większość Twojej pracy będzie obejmować obsługę, przetwarzanie, czyszczenie i ocenę danych.
Aby przeprowadzić analizę danych, musisz znać języki programowania, takie jak Pandas, NumPy, Ipython i inne.
Jeśli chcesz pracować w nauce o danych lub uczeniu maszynowym, musisz mieć możliwość manipulowania danymi.
W takim przypadku zdecydowanie powinieneś przeczytać książkę Python for Data Analysis.
Tematy poruszane w książce
- Istotny Biblioteki Pythona
- Zaawansowane Pandy
- Przykłady analizy danych
- Czyszczenie i przygotowanie danych
- Metody matematyczne i statystyczne
- Podsumowywanie i obliczanie statystyk opisowych
18. Przetwarzanie języka naturalnego w Pythonie
Podstawą systemów uczenia maszynowego jest przetwarzanie języka naturalnego.
Książka Przetwarzanie języka naturalnego w Pythonie instruuje Cię, jak korzystać z NLTK, popularnej kolekcji modułów i narzędzi Pythona do symbolicznego i statystycznego przetwarzania języka naturalnego dla języka angielskiego i ogólnie NLP.
Książka Przetwarzanie języka naturalnego w Pythonie zawiera efektywne procedury Pythona, które demonstrują NLP w zwięzły i oczywisty sposób.
Czytelnicy mają dostęp do dobrze oznaczonych zestawów danych do radzenia sobie z nieustrukturyzowanymi danymi, strukturą tekstowo-językową i innymi elementami NLP.
Tematy poruszane w książce
- Jak funkcjonuje ludzki język?
- Językowe struktury danych
- Zestaw narzędzi języka naturalnego (NLTK)
- Analiza parsowania i semantyczna
- Popularne bazy językowe
- Zintegruj techniki od sztuczna inteligencja i językoznawstwo
19. Programowanie inteligencji zbiorowej
Programowanie kolektywnej inteligencji Toby'ego Segarana, uważane za jedną z najlepszych książek, które pozwalają zrozumieć uczenie maszynowe, zostało napisane w 2007 roku, na wiele lat przed tym, jak data science i uczenie maszynowe osiągnęły swoją obecną pozycję jako wiodące ścieżki zawodowe.
Książka wykorzystuje Pythona jako metodę rozpowszechniania swojej wiedzy wśród odbiorców. Programowanie Kolektywnej Inteligencji jest bardziej podręcznikiem implementacji ml niż wprowadzeniem do uczenia maszynowego.
Książka zawiera informacje na temat opracowywania skutecznych algorytmów ML do zbierania danych z aplikacji, programowania do pozyskiwania danych ze stron internetowych i ekstrapolacji zebranych danych.
Każdy rozdział zawiera działania mające na celu rozszerzenie omawianych algorytmów i zwiększenie ich użyteczności.
Tematy poruszane w książce
- Filtrowanie bayesowskie
- Obsługa maszyn wektorowych
- Algorytmy wyszukiwarek
- Sposoby dokonywania prognoz
- Wspólne techniki filtrowania
- Nieujemna faktoryzacja macierzy
- Ewoluująca inteligencja do rozwiązywania problemów
- Metody wykrywania grup lub wzorców
20. Głębokie uczenie (seria obliczeń adaptacyjnych i uczenia maszynowego)
Jak wszyscy wiemy, uczenie głębokie to ulepszony rodzaj uczenia maszynowego, który umożliwia komputerom uczenie się na podstawie dotychczasowej wydajności i dużej ilości danych.
Korzystając z technik uczenia maszynowego, musisz także znać zasady głębokiego uczenia. Ta księga, uważana za Biblię głębokiego uczenia się, będzie bardzo pomocna w tej sytuacji.
Trzech ekspertów w dziedzinie głębokiego uczenia zajmuje się w tej książce bardzo skomplikowanymi tematami, wypełnionymi matematyką i głębokimi modelami generatywnymi.
Stanowiąc podstawę matematyczną i koncepcyjną, praca omawia istotne idee z zakresu algebry liniowej, teorii prawdopodobieństwa, teorii informacji, obliczeń numerycznych i uczenia maszynowego.
Bada aplikacje, takie jak przetwarzanie języka naturalnego, rozpoznawanie mowy, widzenie komputerowe, systemy rekomendacji online, bioinformatyka i gry wideo oraz opisuje techniki głębokiego uczenia stosowane przez praktyków z branży, takie jak głębokie sieci z wyprzedzeniem, algorytmy regularyzacji i optymalizacji, sieci splotowe i praktyczna metodologia .
Tematy poruszane w książce
- Obliczenia numeryczne
- Badania głębokiego uczenia się
- Techniki widzenia komputerowego
- Głębokie sieci feedforward
- Optymalizacja pod kątem uczenia głębokich modeli
- Praktyczna metodologia
- Badania głębokiego uczenia się
Wnioski
Na tej liście podsumowano 20 najlepszych książek o uczeniu maszynowym, które można wykorzystać do rozwijania uczenia maszynowego w wybranym przez siebie kierunku.
Będziesz w stanie stworzyć solidne podstawy wiedzy o uczeniu maszynowym i bibliotekę referencyjną, z której możesz często korzystać podczas pracy w okolicy, jeśli przeczytasz różne z tych podręczników.
Będziesz zainspirowany do dalszej nauki, poprawy i uzyskania efektu, nawet jeśli przeczytasz tylko jedną książkę.
Kiedy jesteś przygotowany i kompetentny do opracowania własnych algorytmów uczenia maszynowego, pamiętaj, że dane są niezbędne do powodzenia Twojego projektu.
Dodaj komentarz