Daptar eusi[Sumputkeun][Témbongkeun]
Ku jalan kitu, urang sadayana sadar kumaha gancangna téknologi pembelajaran mesin berkembang dina sababaraha taun ka pengker. Pembelajaran mesin mangrupikeun disiplin anu narik minat sababaraha korporasi, akademisi, sareng séktor.
Kusabab ieu, kuring bakal ngabahas sababaraha buku anu paling hébat ngeunaan diajar mesin anu kedah dibaca ku insinyur atanapi newbie ayeuna. Sarerea pasti geus sapuk yen maca buku teh teu sarua jeung ngagunakeun akal.
Maca buku mantuan pikiran urang manggihan loba hal anyar. Maca mangrupikeun diajar, saurna. A tag timer learner téh loba fun boga. Buku ajar panggedéna anu aya di lapangan bakal disorot dina tulisan ieu.
Buku ajar di handap ieu nawiskeun perkenalan anu leres-leres kana widang AI anu langkung ageung sareng sering dianggo dina kursus universitas sareng disarankeun ku akademisi sareng insinyur sami.
Malah lamun boga ton learning mesin pangalaman, nyokot salah sahiji buku teks ieu bisa jadi cara terrific mun sikat up. Barina ogé, diajar nyaéta prosés anu terus-terusan.
1. Mesin Learning Pikeun Beginners Absolute
Anjeun hoyong diajar mesin diajar tapi henteu terang kumaha ngalakukeunana. Aya sababaraha konsép téoritis sareng statistik anu penting anu anjeun kedah ngartos sateuacan ngamimitian perjalanan epik anjeun kana diajar mesin. Sareng buku ieu nyumponan kabutuhan éta!
Ieu nawiskeun novices lengkep sareng-tingkat tinggi, lumaku bubuka pikeun machine learning. Buku Machine Learning for Absolute Beginners mangrupikeun salah sahiji pilihan anu pangsaéna pikeun saha waé anu milari katerangan anu paling saderhana pikeun diajar mesin sareng ideu anu aya hubunganana.
Seueur algoritma ml buku ieu dibarengan ku panjelasan singket sareng conto grafis pikeun ngabantosan pamiarsa ngartos sadayana anu dibahas.
Jejer katutupan dina buku
- Dasar tina jaringan neural
- Analisis régrési
- Fitur rékayasa
- Klastering
- Validasi silang
- Téhnik scrubbing data
- Tangkal Kaputusan
- Modeling ensemble
2. Mesin Learning pikeun Dummies
Pembelajaran mesin tiasa janten ide anu matak ngabingungkeun pikeun jalma biasa. Sanajan kitu, éta hargana pikeun urang anu boga pangaweruh.
Tanpa ML, sesah pikeun ngatur masalah sapertos hasil pamilarian online, iklan sacara real-time dina halaman wéb, otomatisasi, atanapi bahkan nyaring spam (Hehehehe!).
Hasilna, buku ieu nawiskeun anjeun bubuka lugas anu bakal ngabantosan anjeun langkung seueur ngeunaan alam enigmatic learning mesin. Kalayan bantosan Machine Learning For Dummies, anjeun bakal diajar kumaha "nyarios" basa sapertos Python sareng R, anu bakal ngamungkinkeun anjeun ngalatih komputer pikeun ngalakukeun pangakuan pola sareng analisa data.
Salaku tambahan, anjeun bakal diajar kumaha ngagunakeun Python's Anaconda sareng R Studio pikeun ngembangkeun dina R.
Jejer katutupan dina buku
- Persiapan data
- pendekatan pikeun machine learning
- Siklus pembelajaran mesin
- Pangajaran anu diawaskeun sareng henteu diawasi
- Latihan sistem pembelajaran mesin
- Tying métode machine learning kana hasil
3. Buku Pembelajaran Mesin Saratus Halaman
Naha meujeuhna pikeun nutupan sagala aspek pembelajaran mesin dina handapeun 100 halaman? Andriy Burkov The Hundred-Page Machine Learning Book mangrupikeun usaha pikeun ngalakukeun hal anu sami.
Buku pembelajaran mesin ditulis saé sareng dirojong ku pamimpin pamikiran anu kasohor kalebet Sujeet Varakhedi, Kepala Téknik di eBay, sareng Peter Norvig, Diréktur Panaliti di Google.
Éta mangrupikeun buku pangsaéna pikeun pamula dina diajar mesin. Saatos maca buku sacara saksama, anjeun bakal tiasa ngawangun sareng ngartos sistem AI anu canggih, suksés dina wawancara diajar mesin, sareng ngaluncurkeun perusahaan anu berbasis ML anjeun nyalira.
Sanajan kitu, buku teu dimaksudkeun pikeun beginners lengkep dina mesin learning. Tingali wae upami anjeun milarian anu langkung dasar.
Jejer katutupan dina buku
- Anatomi a algoritma pangajaran
- Pangajaran anu diawaskeun sareng pangajaran anu henteu diawasi
- Pembuatan Penguatan
- Algoritma dasar tina Pembelajaran Mesin
- Tinjauan jaringan saraf sareng diajar jero
4. Pamahaman Mesin Learning
Perkenalan sistematis pikeun pembelajaran mesin disayogikeun dina buku Understanding Machine Learning. Buku ieu ngagali jero kana ide dasar, paradigma komputasi, sareng turunan matematika tina pembelajaran mesin.
Rangkaian éksténsif mata pelajaran machine learning dibere dina cara basajan ku machine learning. Dasar téoritis pembelajaran mesin dijelaskeun dina buku, sareng turunan matematik anu ngajantenkeun yayasan ieu janten algoritma anu mangpaat.
Buku nampilkeun dasar-dasar sateuacan nutupan rupa-rupa mata pelajaran penting anu teu acan katutupan ku buku ajar sateuacana.
Kaasup dina ieu sawala ngeunaan konsép konvéksitas sareng stabilitas sareng kompleksitas komputasi diajar, ogé paradigma algoritma anu signifikan sapertos stokastik. turunan gradién, jaringan saraf, sareng diajar kaluaran terstruktur, ogé ideu téoritis anu nembé muncul sapertos pendekatan PAC-Bayes sareng wates dumasar-komprési. dirancang pikeun mimiti grads atanapi sarjana canggih.
Jejer katutupan dina buku
- Pajeulitna komputasi pembelajaran mesin
- Algoritma ML
- Jaringan saraf
- pendekatan PAC-Bayes
- turunan gradién stokastik
- Pangajaran kaluaran terstruktur
5. Bubuka pikeun Mesin Learning kalawan Python
Naha anjeun élmuwan data anu pinter Python anu hoyong diajar diajar mesin? Buku anu pangsaéna pikeun ngamimitian petualangan mesin diajar anjeun nyaéta Perkenalan kana Pembelajaran Mesin sareng Python: Pituduh pikeun Élmuwan Data.
Kalayan bantosan buku Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists, anjeun bakal mendakan rupa-rupa téknik anu mangpaat pikeun nyiptakeun program pembelajaran mesin khusus.
Anjeun bakal nutupan unggal léngkah anu penting dina ngagunakeun Python sareng pakét Scikit-Learn pikeun ngawangun aplikasi pembelajaran mesin anu tiasa diandelkeun.
Kéngingkeun pamahaman anu kuat ngeunaan perpustakaan matplotlib sareng NumPy bakal ngagampangkeun diajar.
Jejer katutupan dina buku
- Téhnik modéren pikeun tweaking parameter sareng penilaian modél
- Aplikasi sareng ideu pembelajaran mesin dasar
- téhnik pembelajaran otomatis
- Téhnik pikeun ngamanipulasi data téks
- Model chaining na workflow encapsulation pipelines
- Répréséntasi data sanggeus ngolah
6. Diajar Mesin Hands-on sareng Sci-kit diajar, Keras & Tensorflow
Diantara publikasi anu paling teleb ngeunaan élmu data sareng pembelajaran mesin, éta pinuh ku pangaweruh. Disarankeun yén ahli sareng novice sami diajar langkung seueur ngeunaan topik ieu.
Sanajan buku ieu ngandung ngan saeutik jumlah téori, ieu dirojong ku conto kuat, mere eta titik dina daptar.
Buku ieu ngawengku rupa-rupa jejer, kaasup scikit-diajar pikeun proyék learning mesin sarta TensorFlow pikeun nyieun jeung ngalatih jaringan saraf.
Saatos maca buku ieu, kami pikir anjeun bakal langkung siap pikeun ngalenyepan langkung seueur learning jero jeung nungkulan masalah praktis.
Jejer katutupan dina buku
- Pariksa bentang pembelajaran mesin, khususna jaringan saraf
- Lacak conto proyék mesin diajar ti mimiti dugi ka kacindekan nganggo Scikit-Learn.
- Pariksa sababaraha model latihan, kayaning téhnik ensemble, leuweung acak, tangkal kaputusan, sarta rojongan mesin vektor.
- Jieun sareng ngalatih jaringan saraf ku ngagunakeun perpustakaan TensorFlow.
- Pertimbangkeun jaringan konvolusional, jaring berulang, sareng diajar tulangan jero nalika ngajalajah jaringan saraf desain.
- Diajar kumaha skala sareng ngalatih jaringan saraf jero.
7. Mesin Learning pikeun Hacker
Pikeun programer seasoned museurkeun analisis data, buku Machine Learning pikeun Hackers ditulis. Peretas mangrupikeun ahli matematika terampil dina kontéks ieu.
Pikeun jalma anu paham kana basa Sunda, buku ieu mangrupikeun pilihan anu saé sabab seuseueurna dipuseurkeun kana analisis data dina basa Sunda. Salain katutupan dina buku nyaéta kumaha carana ngamanipulasi data nganggo basa Sunda canggih.
Inklusi carita kasus anu relevan nekenkeun nilai ngagunakeun algoritma pembelajaran mesin tiasa janten buku Machine Learning pikeun titik jual anu paling penting pikeun Peretas.
Buku ieu masihan seueur conto dunya nyata pikeun ngajantenkeun diajar mesin diajar langkung saderhana sareng langkung gancang tibatan langkung jero kana téori matematikna.
Jejer katutupan dina buku
- Jieun classifier Bayesian naif nu nganalisis ngan saukur eusi surelek pikeun nangtukeun naha éta téh spam.
- Prediksi jumlah tampilan halaman pikeun 1,000 situs wéb anu paling luhur nganggo régrési linier
- Nalungtik métode optimasi ku nyobian rengat cipher hurup lugas.
8. Diajar Mesin Python sareng Conto
Buku ieu, anu ngabantosan anjeun ngartos sareng nyiptakeun rupa-rupa Machine Learning, Deep Learning, sareng metode Analisis Data, sigana hiji-hijina anu ngan ukur museurkeun kana Python salaku basa pamrograman.
Éta nyertakeun sababaraha perpustakaan anu kuat pikeun ngalaksanakeun algoritma Pembelajaran Mesin anu béda, sapertos Scikit-Learn. Modul Tensor Flow teras dianggo pikeun ngajarkeun anjeun ngeunaan diajar jero.
Tungtungna, éta nunjukkeun seueur kasempetan analisa data anu tiasa dihontal nganggo mesin sareng diajar jero.
Éta ogé ngajarkeun anjeun seueur téknik anu tiasa dianggo pikeun ningkatkeun éféktivitas modél anu anjeun jieun.
Jejer katutupan dina buku
- Diajar Python sareng Pembelajaran Mesin: Pitunjuk Pemula
- Mariksa set data 2 newsgroups sareng deteksi email spam Naive Bayes
- Ngagunakeun SVMs, mengklasifikasikan jejer carita warta prediksi Klik-liwat ngagunakeun algoritma dumasar kana tangkal
- Prediksi laju klik-liwat ngagunakeun régrési logistik
- Pamakéan algoritma régrési pikeun ngaramalkeun standar pangluhurna harga saham
9. Diajar Mesin Python
Buku Python Machine Learning ngajelaskeun dasar-dasar pembelajaran mesin sareng pentingna dina domain digital. Éta mangrupikeun buku diajar mesin pikeun pamula.
Salaku tambahan katutupan dina buku nyaéta seueur subwidang sareng aplikasi pembelajaran mesin. Prinsip pemrograman Python sareng kumaha ngamimitian nganggo basa pamrograman gratis sareng open source ogé katutupan dina buku Python Machine Learning.
Saatos réngsé buku pembelajaran mesin, anjeun bakal tiasa sacara efektif netepkeun sababaraha padamelan mesin diajar nganggo coding Python.
Jejer katutupan dina buku
- Dasar kecerdasan jieunan
- tangkal kaputusan
- Regresi logistik
- Jaringan saraf jero
- Dasar basa programming Python
10. Pembelajaran Mesin: Perspektif Probabilistik
Pembelajaran Mesin: Perspektif Probabilistik mangrupikeun buku pembelajaran mesin pikaseurieun anu ngagaduhan grafik warna nostalgia sareng conto praktis, dunya nyata tina disiplin sapertos biologi, visi komputer, robotika, sareng ngolah téks.
Éta pinuh ku prosa kasual sareng pseudocode pikeun algoritma penting. Machine Learning: A Perspéktif Probabilistik, kontras jeung publikasi mesin learning séjén nu dibere dina gaya cookbook sarta ngajelaskeun rupa-rupa pendekatan heuristik, museurkeun kana pendekatan basis model prinsip.
Ieu nangtukeun model ml ngagunakeun ngagambarkeun grafis dina ragam jelas tur kaharti. Dumasar kana hasil ngahijikeun Tatar, pendekatan probabilistik, buku ajar ieu nyadiakeun bubuka lengkep jeung timer ngandung wewengkon learning mesin.
Eusi anu lega sareng jero, kalebet bahan latar dasar ngeunaan topik sapertos probabilitas, optimasi, sareng aljabar linier, ogé diskusi ngeunaan kamajuan kontemporer di daérah sapertos widang acak kondisional, regularisasi L1, sareng diajar jero.
Buku ieu ditulis dina basa kasual, dideukeutan, ngandung pseudo-kode pikeun algoritma signifikan utama.
Jejer katutupan dina buku
- probabilitas
- Diajar jero
- Régulasi L1
- optimasi
- Ngolah téks
- Aplikasi Computer Vision
- Aplikasi robotika
11. Unsur-unsur Pangajaran Statistika
Pikeun kerangka konseptual sareng rupa-rupa mata pelajaran, buku pangajaran mesin ieu sering diaku di lapangan.
Buku ieu tiasa dianggo salaku rujukan pikeun saha waé anu kedah ngémutan topik sapertos jaringan saraf sareng téknik tés ogé bubuka saderhana pikeun diajar mesin.
Buku sacara agrésif ngadorong pamaca pikeun ngalakukeun ékspérimén sareng panyilidikan sorangan dina unggal péngkolan, ngajantenkeun éta berharga pikeun ngokolakeun kamampuan sareng rasa panasaran anu diperyogikeun pikeun kamajuan anu penting dina kapasitas mesin atanapi padamelan.
Éta mangrupikeun alat penting pikeun ahli statistik sareng saha waé anu resep kana pertambangan data dina bisnis atanapi élmu. Pastikeun anjeun ngartos aljabar linier sahenteuna sateuacan ngamimitian buku ieu.
Jejer katutupan dina buku
- Pangajaran anu diawaskeun (prediksi) kana pangajaran anu henteu diawasi
- Jaringan saraf
- Mesin vektor pangrojong
- Tangkal klasifikasi
- Algoritma boosting
12. Pangakuan Pola sareng Pembelajaran Mesin
Dunya pangakuan pola sareng pembelajaran mesin tiasa ditalungtik sacara saksama dina buku ieu. Pendekatan Bayesian pikeun pangakuan pola asalna dibere dina ieu publikasi.
Saterusna, buku examines mata pelajaran nangtang nu peryogi pamahaman gawé multivariate, elmu data, sarta aljabar linier fundamental.
Dina pangajaran mesin sareng probabilitas, buku rujukan nawiskeun bab-bab anu tingkat pajeulitna anu langkung parah dumasar kana tren dina set data. Conto saderhana dipasihkeun sateuacan bubuka umum pikeun pangakuan pola.
Buku ieu nawiskeun téknik pikeun inferensi perkiraan, anu ngamungkinkeun perkiraan gancang dina kasus nalika solusi anu tepat henteu praktis. Henteu aya buku sanés anu nganggo modél grafis pikeun ngajelaskeun distribusi probabilitas, tapi éta.
Jejer katutupan dina buku
- Métode Bayesian
- Algoritma inferensi perkiraan
- Modél anyar dumasar kana kernels
- Bubuka téori probabiliti dasar
- Bubuka pikeun pangakuan pola sareng pembelajaran mesin
13. Dasar Pembelajaran Mesin tina Analisis Data Prediktif
Upami anjeun parantos ngawasa dasar-dasar diajar mesin sareng hoyong teraskeun kana analitik data prediktif, ieu buku pikeun anjeun !!! Ku milarian pola tina set data anu ageung, Machine Learning tiasa dianggo pikeun ngembangkeun modél prediksi.
Buku ieu nalungtik palaksanaan ngamangpaatkeun ML Analisis Data Prediktif di-jero, kaasup duanana prinsip teoritis jeung conto sabenerna.
Sanaos kanyataan yén judulna "Dasar-dasar Pembelajaran Mesin pikeun Analisis Data Prediktif" sakedap, buku ieu bakal ngagariskeun perjalanan Analisis Data Prediktif tina data dugi ka wawasan kana kacindekan.
Ogé ngabahas opat pendekatan machine learning: learning basis informasi, learning dumasar kasaruaan, learning dumasar probabiliti, jeung learning dumasar kasalahan, unggal kalawan katerangan konseptual non-teknis dituturkeun ku model matematik jeung algoritma jeung conto.
Jejer Katutupan dina buku
- Pangajaran dumasar informasi
- Pangajaran dumasar kana sasaruaan
- Pangajaran dumasar-probability
- Pangajaran dumasar-kasalahan
14. Modeling Prediktif Terapan
Modeling Prediktif Terapan nalungtik sakabéh prosés modeling prediktif, dimimitian ku fase kritis preprocessing data, bengkahna data, sarta model tuning yayasan.
Karya teras nampilkeun déskripsi anu jelas ngeunaan rupa-rupa pendekatan régrési sareng klasifikasi konvensional sareng panganyarna, kalayan fokus kana nunjukkeun sareng ngarengsekeun tantangan data dunya nyata.
Pituduh nunjukkeun sagala aspek proses modeling kalawan sababaraha hands-on, conto real-dunya, sarta unggal bab ngawengku kode Sunda komprehensif pikeun tiap tahapan prosés.
Volume multiguna ieu bisa dipaké salaku bubuka pikeun model prediktif jeung sakabeh proses modeling, salaku pituduh rujukan pikeun praktisi, atawa salaku téks pikeun sarjana canggih atawa tingkat lulusan kursus modeling prediktif.
Jejer katutupan dina buku
- Téhnik régrési
- Téhnik klasifikasi
- Algoritma ML kompléks
15. Pembelajaran Mesin: Seni sareng Élmu Algoritma anu Ngahasilkeun Data
Upami anjeun panengah atanapi ahli dina diajar mesin sareng hoyong "deui ka dasar", buku ieu kanggo anjeun! Éta mayar kiridit pinuh pikeun pajeulitna sareng jerona Machine Learning bari henteu pernah kaleungitan prinsip ngahijikeunana (cukup prestasi!).
Pembelajaran Mesin: Seni sareng Élmu Algoritma kalebet sababaraha studi kasus ngeunaan ningkatkeun pajeulitna, ogé seueur conto sareng gambar (supaya tetep pikaresepeun!).
Buku ogé nyertakeun rupa-rupa modél logis, géométri, sareng statistik, ogé subjék pajeulit sareng novel sapertos faktorisasi matriks sareng analisis ROC.
Jejer katutupan dina buku
- Nyederhanakeun algoritma pembelajaran mesin
- Modél logis
- Modél geometri
- Model statistik
- Analisis ROC
16. Pertambangan Data: Alat & Téhnik Pembelajaran Mesin Praktis
Ngagunakeun pendekatan tina ulikan sistem database, learning mesin, jeung statistik, téhnik data mining ngamungkinkeun urang pikeun manggihan pola dina jumlah vast data.
Anjeun kedah kéngingkeun buku Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques upami anjeun peryogi diajar téknik data mining hususna atanapi ngarencanakeun diajar mesin diajar sacara umum.
Buku anu pangsaéna pikeun diajar mesin langkung konsentrasi dina sisi téknisna. Ieu delves salajengna kana intricacies teknis mesin learning urang, sarta strategi pikeun ngumpulkeun data sarta ngagunakeun rupa inputs na kaluaran pikeun nangtoskeun hasil.
Jejer katutupan dina buku
- Modél liniér
- Klastering
- Modeling statistik
- Ngaramal kinerja
- Ngabandingkeun métode data mining
- Pangajaran dumasar kana conto
- Répréséntasi pangaweruh & klaster
- Téhnik data mining tradisional jeung modern
17. Python pikeun Analisis Data
Kamampuhan pikeun meunteun data anu digunakeun dina pembelajaran mesin mangrupikeun kaahlian anu paling penting anu kedah dipiboga ku élmuwan data. Sateuacan ngembangkeun modél ML anu ngahasilkeun ramalan anu akurat, seuseueurna padamelan anjeun bakal kalebet nanganan, ngolah, beberesih, sareng meunteun data.
Anjeun kedah wawuh sareng basa pamrograman sapertos Pandas, NumPy, Ipython, sareng anu sanésna pikeun ngalaksanakeun analisa data.
Upami anjeun hoyong damel dina élmu data atanapi pembelajaran mesin, anjeun kedah gaduh kamampuan pikeun ngamanipulasi data.
Anjeun pasti kedah maca buku Python pikeun Analisis Data dina hal ieu.
Jejer katutupan dina buku
- perlu Perpustakaan Python
- Pandas canggih
- Conto Analisis Data
- Ngabersihan sareng Nyiapkeun Data
- Métode Matematika jeung Statistik
- Nyimpulkeun jeung komputasi Statistik Deskriptif
18. Ngolah Basa Alami sareng Python
Dasar sistem pembelajaran mesin nyaéta ngolah basa alami.
Buku Natural Language Processing with Python instructs you on how to use NLTK, a well-liked collection of Python modules and tools for symbolic and statistical natural language processing for English and NLP in general.
Buku Pangolahan Basa Alam sareng Python nyayogikeun rutinitas Python anu épéktip anu nunjukkeun NLP ku cara singket, jelas.
Pamiarsa gaduh aksés kana set data anu dijelaskeun saé pikeun nganyahokeun data anu henteu terstruktur, struktur téks-linguistik, sareng elemen anu difokuskeun NLP.
Jejer katutupan dina buku
- Kumaha fungsi basa manusa?
- Struktur data linguistik
- Alat Basa Alami (NLTK)
- Parsing jeung analisis semantik
- Pangkalan data linguistik populér
- Ngahijikeun téhnik ti kacerdasan buatan jeung linguistik
19. Kecerdasan koléktif Programming
Programming Collective Intelligence ku Toby Segaran, anu dianggap salaku salah sahiji buku anu paling hébat pikeun ngamimitian ngartos mesin diajar, ditulis taun 2007, sababaraha taun sateuacan élmu data sareng pembelajaran mesin ngahontal posisi ayeuna salaku jalur profésional anu unggul.
Buku ngagunakeun Python salaku padika pikeun nyebarkeun kaahlianna ka pamiarsana. Programming Collective Intelligence langkung seueur manual pikeun palaksanaan ml tibatan bubuka pikeun diajar mesin.
Buku ieu nyayogikeun inpormasi ngeunaan ngembangkeun algoritma ML anu efektif pikeun ngumpulkeun data tina aplikasi, program pikeun meunangkeun data tina situs wéb, sareng ékstrapolasi data anu dikumpulkeun.
Unggal bab ngawengku kagiatan pikeun ngalegaan algoritma anu dibahas sareng ningkatkeun mangpaatna.
Jejer katutupan dina buku
- nyaring Bayesian
- Mesin vektor pangrojong
- Algoritma mesin pencari
- Cara nyieun prediksi
- Téhnik nyaring kolaborasi
- Faktorisasi matriks non-négatip
- Évolusi kecerdasan pikeun ngarengsekeun masalah
- Métode pikeun ngadeteksi grup atanapi pola
20. Pangajaran Jero (Komputasi Adaptasi sareng Seri Pembelajaran Mesin)
Sakumaha urang sadayana terang, diajar jero mangrupikeun jinis pembelajaran mesin anu ningkat anu ngamungkinkeun komputer diajar tina prestasi anu kapungkur sareng seueur data.
Nalika ngagunakeun téknik pembelajaran mesin, anjeun ogé kedah terang kana prinsip diajar anu jero. Buku ieu, anu dianggap salaku Kitab Suci pikeun diajar anu jero, bakal ngabantosan pisan dina kaayaan ieu.
Tilu ahli diajar jero nutupan topik anu rumit pisan anu dieusi ku matematika sareng modél generatif jero dina buku ieu.
Nyadiakeun dasar matematik jeung konseptual, karya ngabahas gagasan pertinent dina aljabar linier, téori probabiliti, téori informasi, komputasi numeris, sarta learning mesin.
Éta nalungtik aplikasi sapertos pamrosésan basa alami, pangakuan ucapan, visi komputer, sistem rekomendasi online, bioinformatika, sareng videogame sareng ngajelaskeun téknik diajar jero anu dianggo ku praktisi industri, sapertos jaringan feedforward jero, regularisasi, sareng algoritma optimasi, jaringan konvolusional, sareng metodologi praktis. .
Jejer katutupan dina buku
- Itungan Nomer
- Panalungtikan Deep Learning
- Téhnik Visi Komputer
- Jaringan Feedforward jero
- Optimasi pikeun Pelatihan Deep Models
- Métodologi Praktis
- Panalungtikan Deep Learning
kacindekan
20 buku pembelajaran mesin paling luhur diringkeskeun dina daptar éta, anu anjeun tiasa dianggo pikeun kamajuan diajar mesin ka arah anu anjeun pikahoyong.
Anjeun bakal tiasa ngembangkeun dasar anu kuat dina kaahlian diajar mesin sareng perpustakaan rujukan anu sering anjeun anggo nalika damel di daérah upami anjeun maca rupa-rupa buku ajar ieu.
Anjeun bakal diideuan pikeun terus diajar, janten langkung saé, sareng gaduh pangaruh sanajan anjeun ngan ukur maca hiji buku.
Nalika anjeun siap sareng kompeten pikeun ngembangkeun algoritma pembelajaran mesin anjeun nyalira, émut yén data penting pisan pikeun kasuksésan proyék anjeun.
Leave a Reply