Orodha ya Yaliyomo[Ficha][Onyesha]
Kwa njia, sote tunafahamu jinsi teknolojia ya kujifunza mashine imekua haraka katika miaka kadhaa iliyopita. Kujifunza kwa mashine ni taaluma ambayo imevutia mashirika, wasomi na sekta kadhaa.
Kutokana na hili, nitajadili baadhi ya vitabu bora zaidi vya kujifunza kwa mashine ambavyo mhandisi au mtoto mpya anapaswa kusoma leo. Ni lazima wote mmekubali kuwa kusoma vitabu si sawa na kutumia akili.
Kusoma vitabu husaidia akili zetu kugundua mambo mengi mapya. Kusoma ni kujifunza, baada ya yote. Lebo ya kujifunza mwenyewe ni ya kufurahisha sana kuwa nayo. Vitabu bora zaidi vinavyopatikana shambani vitaangaziwa katika nakala hii.
Vitabu vifuatavyo vinatoa utangulizi uliojaribiwa na wa kweli kwa uwanja mkubwa wa AI na mara nyingi hutumiwa katika kozi za chuo kikuu na kupendekezwa na wasomi na wahandisi sawa.
Hata kama unayo tani mashine kujifunza uzoefu, kuokota moja ya vitabu hivi inaweza kuwa njia kali ya kufafanua. Baada ya yote, kujifunza ni mchakato unaoendelea.
1. Kujifunza kwa Mashine Kwa Wanaoanza Kabisa
Ungependa kujifunza kujifunza kwa mashine lakini hujui jinsi ya kufanya hivyo. Kuna dhana kadhaa muhimu za kinadharia na takwimu unazopaswa kuelewa kabla ya kuanza safari yako kuu ya kujifunza mashine. Na kitabu hiki kinajaza hitaji hilo!
Inatoa novices kamili na kiwango cha juu, husika utangulizi wa kujifunza kwa mashine. Kitabu cha Kujifunza kwa Mashine kwa Wanaoanza kabisa ni mojawapo ya chaguo bora kwa mtu yeyote anayetafuta maelezo yaliyorahisishwa zaidi ya kujifunza kwa mashine na mawazo yanayohusiana.
Algoriti nyingi za ml za kitabu huambatana na maelezo mafupi na mifano ya picha ili kuwasaidia wasomaji kuelewa kila kitu kinachojadiliwa.
Mada zilizofunikwa katika kitabu
- Misingi ya mitandao ya neural
- Uchambuzi wa ukandamizaji
- Uhandisi wa kipengele
- Kukusanya
- Uthibitisho mtambuka
- Mbinu za kuchambua data
- Miti ya Uamuzi
- Ensemble modeling
2. Kujifunza kwa Mashine kwa Dummies
Kujifunza kwa mashine kunaweza kuwa wazo la kutatanisha kwa watu wa kawaida. Hata hivyo, ni ya thamani sana kwa sisi ambao ni wenye ujuzi.
Bila ML, ni vigumu kudhibiti masuala kama vile matokeo ya utafutaji mtandaoni, matangazo ya moja kwa moja kwenye kurasa za wavuti, otomatiki, au hata uchujaji wa barua taka (Ndio!).
Kwa hivyo, kitabu hiki kinakupa utangulizi wa moja kwa moja ambao utakusaidia kujifunza zaidi kuhusu nyanja ya fumbo ya kujifunza kwa mashine. Kwa usaidizi wa Kujifunza kwa Mashine Kwa Dummies, utajifunza jinsi ya "kuzungumza" lugha kama Python na R, ambayo itakuwezesha kutoa mafunzo kwa kompyuta kufanya utambuzi wa muundo na uchanganuzi wa data.
Kwa kuongeza, utajifunza jinsi ya kutumia Anaconda ya Python na R Studio kukuza katika R.
Mada zilizofunikwa katika kitabu
- Kuandaa data
- mbinu za kujifunza mashine
- Mzunguko wa kujifunza mashine
- Mafunzo yanayosimamiwa na yasiyosimamiwa
- Mifumo ya mafunzo ya mashine
- Kuunganisha mbinu za kujifunza kwa mashine kwa matokeo
3. Kitabu cha Kujifunza cha Mashine cha Ukurasa Mia
Je, inawezekana kushughulikia vipengele vyote vya kujifunza kwa mashine chini ya kurasa 100? Kitabu cha Kujifunza cha Mashine ya Ukurasa Mia cha Andriy Burkov ni jaribio la kufanya vivyo hivyo.
Kitabu cha kujifunza kwa mashine kimeandikwa vyema na kuungwa mkono na viongozi mashuhuri wa fikra akiwemo Sujeet Varakhedi, Mkuu wa Uhandisi katika eBay, na Peter Norvig, Mkurugenzi wa Utafiti wa Google.
Ni kitabu bora zaidi kwa anayeanza kujifunza kwa mashine. Baada ya kusoma kitabu kwa kina, utaweza kuunda na kuelewa mifumo ya kisasa ya AI, kufanikiwa katika mahojiano ya kujifunza kwa mashine, na hata kuzindua kampuni yako mwenyewe ya ML.
Hata hivyo, kitabu hakilengi kwa wanaoanza kabisa katika kujifunza kwa mashine. Angalia mahali fulani ikiwa unatafuta jambo lolote la msingi zaidi.
Mada zilizofunikwa katika kitabu
- Anatomy ya a algorithm ya kujifunza
- Mafunzo yaliyosimamiwa na kujifunza bila kusimamiwa
- Kuimarisha Kujifunza
- Kanuni za msingi za Kujifunza kwa Mashine
- Muhtasari wa mitandao ya Neural na kujifunza kwa kina
4. Kuelewa Kujifunza kwa Mashine
Utangulizi wa utaratibu wa kujifunza kwa mashine umetolewa katika kitabu Kuelewa Kujifunza kwa Mashine. Kitabu hiki kinaangazia kwa kina mawazo ya msingi, dhana za kikokotozi, na vyanzo vya hisabati vya kujifunza kwa mashine.
Masomo mengi ya kujifunza kwa mashine yanawasilishwa kwa njia rahisi kwa kujifunza kwa mashine. Misingi ya kinadharia ya kujifunza kwa mashine imefafanuliwa kwenye kitabu, pamoja na vitoleo vya kihesabu vinavyogeuza misingi hii kuwa algoriti muhimu.
Kitabu kinawasilisha mambo ya msingi kabla ya kuangazia anuwai ya masomo muhimu ambayo hayajashughulikiwa na vitabu vya kiada vya awali.
Imejumuishwa katika hili ni mjadala wa dhana ya unyumbufu na uthabiti na uchangamano wa kimahesabu wa kujifunza, pamoja na dhana muhimu za algorithmic kama vile stochastic. kushuka kwa gradient, mitandao ya neva, na ujifunzaji wa matokeo yaliyopangwa, pamoja na mawazo mapya ya kinadharia kama mbinu ya PAC-Bayes na mipaka inayotegemea mgandamizo. iliyoundwa kwa wahitimu wa mwanzo au wahitimu wa juu.
Mada zilizofunikwa katika kitabu
- Utata wa kimahesabu wa kujifunza kwa mashine
- Algorithms ya ML
- Mitandao ya Neural
- Mbinu ya PAC-Bayes
- Kushuka kwa gradient ya Stochastic
- Ujifunzaji wa matokeo yaliyopangwa
5. Utangulizi wa Kujifunza kwa Mashine na Python
Je, wewe ni mwanasayansi wa data wa Python-savvy ambaye unataka kusoma kujifunza kwa mashine? Kitabu bora zaidi cha kuanzisha safari yako ya kujifunza mashine ni Utangulizi wa Kujifunza kwa Mashine ukitumia Python: Mwongozo wa Wanasayansi wa Data.
Kwa usaidizi wa kitabu Utangulizi wa Kujifunza kwa Mashine kwa kutumia Chatu: Mwongozo wa Wanasayansi wa Data, utagundua mbinu mbalimbali muhimu za kuunda programu maalum za kujifunza mashine.
Utashughulikia kila hatua muhimu inayohusika katika kutumia Python na kifurushi cha Scikit-Learn ili kuunda programu zinazotegemewa za kujifunza mashine.
Kupata ufahamu thabiti wa matplotlib na maktaba za NumPy kutafanya kujifunza kuwa rahisi zaidi.
Mada zilizofunikwa katika kitabu
- Mbinu za kisasa za kurekebisha parameta na tathmini ya mfano
- Maombi na mawazo ya msingi ya kujifunza mashine
- mbinu za kujifunza kiotomatiki
- Mbinu za kuchezea data ya maandishi
- Mfano wa minyororo na mabomba ya ufungaji wa mtiririko wa kazi
- Uwakilishi wa data baada ya usindikaji
6. Kujifunza kwa Mashine kwa kutumia Sci-kit kujifunza, Keras na Tensorflow
Miongoni mwa machapisho ya kina juu ya sayansi ya data na ujifunzaji wa mashine, imejaa maarifa. Inashauriwa kwamba wataalam na wasomi wajifunze zaidi juu ya mada hii.
Ingawa kitabu hiki kina kiasi kidogo tu cha nadharia, kinaungwa mkono na mifano dhabiti, inayokipa nafasi kwenye orodha.
Kitabu hiki kinajumuisha mada mbalimbali, ikiwa ni pamoja na scikit-learn kwa ajili ya miradi ya kujifunza mashine na TensorFlow kwa ajili ya kuunda na kufunza mitandao ya neva.
Kufuatia kusoma kitabu hiki, tunafikiri utakuwa na vifaa vyema vya kutafiti zaidi kujifunza kwa kina na kukabiliana na matatizo ya vitendo.
Mada zilizofunikwa katika kitabu
- Chunguza mazingira ya kujifunza kwa mashine, haswa mitandao ya neva
- Fuatilia sampuli ya mradi wa kujifunza mashine kutoka mwanzo hadi mwisho kwa kutumia Scikit-Learn.
- Chunguza miundo kadhaa ya mafunzo, kama vile mbinu za kuunganisha, misitu nasibu, miti ya maamuzi, na mashine za kusaidia vekta.
- Unda na ufunze mitandao ya neva kwa kutumia maktaba ya TensorFlow.
- Zingatia mitandao ya ushawishi, wavu zinazojirudia, na ujifunzaji wa kina wa uimarishaji unapogundua wavu wa neva miundo.
- Jifunze jinsi ya kuongeza na kutoa mafunzo kwa mitandao ya kina ya neva.
7. Kujifunza kwa Mashine kwa Wadukuzi
Kwa mtayarishaji programu aliyebobea anayependa uchanganuzi wa data, kitabu cha Machine Learning for Hackers kimeandikwa. Wadukuzi ni wanahisabati stadi katika muktadha huu.
Kwa mtu aliye na ufahamu thabiti wa R, kitabu hiki ni chaguo bora kwa sababu sehemu kubwa yake imejikita katika uchanganuzi wa data katika R. Zaidi ya hayo, iliyoangaziwa katika kitabu ni jinsi ya kudhibiti data kwa kutumia R ya hali ya juu.
Ujumuishaji wa hadithi za kesi muhimu unasisitiza thamani ya kutumia algoriti za kujifunza kwa mashine inaweza kuwa kitabu cha Kujifunza kwa Mashine kwa Wahasibu zaidi.
Kitabu hiki kinatoa mifano mingi ya ulimwengu halisi ili kufanya kujifunza kwa mashine kuwa rahisi na haraka badala ya kuingia ndani zaidi katika nadharia yake ya hisabati.
Mada zilizofunikwa katika kitabu
- Unda kiainishaji cha Kibayesi kisicho na akili ambacho huchanganua tu maudhui ya barua pepe ili kubaini kama ni barua taka.
- Kutabiri idadi ya maoni ya ukurasa kwa tovuti 1,000 za juu kwa kutumia urejeshaji wa mstari
- Chunguza mbinu za utoshelezaji kwa kujaribu kuvunja herufi moja kwa moja.
8. Kujifunza kwa Mashine ya Python na Mifano
Kitabu hiki, kinachokusaidia kuelewa na kuunda mbinu mbalimbali za Kujifunza kwa Mashine, Kujifunza kwa Kina, na Uchanganuzi wa Data, huenda ndicho pekee kinachoangazia Python kama lugha ya programu.
Inashughulikia maktaba kadhaa zenye nguvu za kutekeleza kanuni tofauti za Kujifunza kwa Mashine, kama vile Scikit-Learn. Moduli ya Mtiririko wa Tensor kisha inatumiwa kukufundisha kuhusu kujifunza kwa kina.
Hatimaye, inaonyesha fursa nyingi za uchambuzi wa data ambazo zinaweza kupatikana kwa kutumia mashine na kujifunza kwa kina.
Pia hukufundisha mbinu nyingi ambazo zinaweza kutumika kuongeza ufanisi wa muundo unaounda.
Mada zilizofunikwa katika kitabu
- Kujifunza Python na Kujifunza kwa Mashine: Mwongozo wa Kompyuta
- Inachunguza seti 2 za data za vikundi XNUMX vya habari na utambuzi wa barua pepe taka za Naive Bayes
- Kwa kutumia SVM, ainisha mada za habari za ubashiri wa Bonyeza-kupitia kwa kutumia algoriti kulingana na miti.
- Utabiri wa kiwango cha kubofya kwa kutumia urejeshaji wa vifaa
- Matumizi ya kanuni za urejeshaji kutabiri viwango vya juu zaidi vya bei za hisa
9. Kujifunza kwa Mashine ya Python
Kitabu cha Kujifunza kwa Mashine ya Python kinaelezea misingi ya kujifunza kwa mashine na vile vile umuhimu wake katika kikoa cha dijiti. Ni kitabu cha kujifunza kwa mashine kwa wanaoanza.
Zaidi ya hayo yaliyoangaziwa katika kitabu ni sehemu ndogo za kujifunza kwa mashine na matumizi. Kanuni za upangaji wa Python na jinsi ya kuanza na lugha ya programu huria na huria pia zimefunikwa katika kitabu cha Kujifunza cha Mashine ya Python.
Baada ya kumaliza kitabu cha kujifunza kwa mashine, utaweza kuanzisha kazi kadhaa za kujifunza kwa mashine kwa kutumia usimbaji wa Python.
Mada zilizofunikwa katika kitabu
- Misingi ya akili ya bandia
- mti wa maamuzi
- Urejeshaji wa vifaa
- Mitandao ya kina ya neva
- Misingi ya lugha ya programu ya Python
10. Kujifunza kwa Mashine: Mtazamo Unaowezekana
Kujifunza kwa Mashine: Mtazamo Unaowezekana ni kitabu cha ucheshi cha kujifunza kwa mashine ambacho huangazia michoro ya rangi isiyo ya kawaida na mifano ya vitendo, ya ulimwengu halisi kutoka kwa taaluma kama vile biolojia, maono ya kompyuta, robotiki na usindikaji wa maandishi.
Imejaa nathari ya kawaida na pseudocode kwa algoriti muhimu. Kujifunza kwa Mashine: Mtazamo wa Uwezekano, tofauti na machapisho mengine ya kujifunza kwa mashine ambayo yanawasilishwa kwa mtindo wa kitabu cha upishi na kuelezea mbinu mbalimbali za ustaarabu, huzingatia mbinu ya msingi ya modeli.
Inabainisha miundo ya ml kwa kutumia uwakilishi wa picha kwa njia iliyo wazi na inayoeleweka. Kulingana na mbinu iliyounganishwa, ya uwezekano, kitabu hiki kinatoa utangulizi kamili na unaojitosheleza wa eneo la kujifunza kwa mashine.
Maudhui ni mapana na ya kina, ikiwa ni pamoja na nyenzo msingi za mada kama vile uwezekano, uboreshaji, na aljebra ya mstari, pamoja na majadiliano ya maendeleo ya kisasa katika eneo kama vile nyanja za nasibu za masharti, urekebishaji wa L1, na kujifunza kwa kina.
Kitabu kimeandikwa kwa lugha ya kawaida, inayoweza kufikiwa, iliyo na msimbo wa uwongo wa algoriti kuu muhimu.
Mada zilizofunikwa katika kitabu
- Uwezekano
- Kujifunza kwa kina
- Udhibiti wa L1
- Biashara
- Usindikaji wa maandishi
- Programu za Maono ya Kompyuta
- Maombi ya roboti
11. Vipengele vya Mafunzo ya Takwimu
Kwa mfumo wake wa dhana na aina mbalimbali za masomo, kitabu hiki cha kujifunza kwa mashine mara nyingi hukubaliwa katika nyanja hiyo.
Kitabu hiki kinaweza kutumika kama marejeleo kwa mtu yeyote anayehitaji kuzungumzia mada kama vile mitandao ya neva na mbinu za majaribio pamoja na utangulizi rahisi wa kujifunza kwa mashine.
Kitabu hiki kwa ukali humsukuma msomaji kufanya majaribio na uchunguzi wao wenyewe kila wakati, na kuifanya kuwa muhimu kwa kukuza uwezo na udadisi unaohitajika kufanya maendeleo yanayofaa katika uwezo wa kujifunza kwa mashine au kazi.
Ni zana muhimu kwa wanatakwimu na mtu yeyote anayevutiwa na uchimbaji wa data katika biashara au sayansi. Hakikisha unaelewa algebra ya mstari kwa uchache kabla ya kuanza kitabu hiki.
Mada zilizofunikwa katika kitabu
- Usomaji unaosimamiwa (utabiri) hadi ujifunzaji usiosimamiwa
- Mitandao ya Neural
- Msaada mashine za vector
- Miti ya uainishaji
- Kukuza algorithms
12. Utambuzi wa Muundo na Kujifunza kwa Mashine
Ulimwengu wa utambuzi wa muundo na ujifunzaji wa mashine unaweza kuchunguzwa kwa kina katika kitabu hiki. Mbinu ya Bayesian ya utambuzi wa muundo iliwasilishwa awali katika chapisho hili.
Zaidi ya hayo, kitabu hiki kinachunguza masomo magumu ambayo yanahitaji uelewa wa kazi wa multivariate, sayansi ya data, na aljebra ya msingi ya mstari.
Kuhusu uwezekano wa kujifunza kwa mashine, kitabu cha marejeleo kinatoa sura zenye viwango vigumu zaidi vya uchangamano kulingana na mitindo ya hifadhidata. Mifano rahisi hutolewa kabla ya utangulizi wa jumla wa utambuzi wa muundo.
Kitabu hiki kinatoa mbinu za makadirio ya makisio, ambayo huruhusu ukadiriaji wa haraka katika hali ambazo suluhu kamili haziwezekani. Hakuna vitabu vingine vinavyotumia mifano ya picha kuelezea uwezekano wa usambazaji, lakini hufanya hivyo.
Mada zilizofunikwa katika kitabu
- Mbinu za Bayesian
- Takriban algoriti za uelekezaji
- Aina mpya kulingana na kernels
- Utangulizi wa nadharia ya msingi ya uwezekano
- Utangulizi wa utambuzi wa muundo na ujifunzaji wa mashine
13. Misingi ya Kujifunza kwa Mashine kutoka kwa Uchanganuzi wa Data ya Kutabiri
Iwapo umefahamu misingi ya kujifunza kwa mashine na unataka kuendelea na uchanganuzi wa data unaotabirika, hiki ndicho kitabu chako!!! Kwa kutafuta ruwaza kutoka kwa hifadhidata kubwa, Mafunzo ya Mashine yanaweza kutumika kutengeneza miundo ya ubashiri.
Kitabu hiki kinachunguza utekelezaji wa utumiaji wa ML Uchanganuzi wa Data Utabiri kwa kina, ikijumuisha kanuni zote mbili za kinadharia na mifano halisi.
Licha ya ukweli kwamba mada "Misingi ya Kujifunza kwa Mashine kwa Uchanganuzi wa Takwimu za Kutabiri" ni ya mdomo, kitabu hiki kitaelezea safari ya Uchanganuzi wa Data ya Utabiri kutoka kwa data hadi maarifa hadi hitimisho.
Pia hujadili mbinu nne za kujifunza kwa mashine: ujifunzaji unaotegemea maelezo, ujifunzaji unaolingana, ujifunzaji unaotegemea uwezekano, na ujifunzaji unaotegemea makosa, kila moja ikiwa na ufafanuzi wa dhana isiyo ya kiufundi ikifuatwa na miundo ya hisabati na algoriti zenye mifano.
Mada zilizoangaziwa katika kitabu
- Kujifunza kwa msingi wa habari
- Kujifunza kwa msingi wa kufanana
- Kujifunza kwa msingi wa uwezekano
- Kujifunza kwa msingi wa makosa
14. Ufanisi Uliotumika wa Kutabiri
Uundaji wa Utabiri Uliotumika huchunguza mchakato mzima wa uundaji wa ubashiri, unaoanza na awamu muhimu za usindikaji wa awali wa data, mgawanyiko wa data, na misingi ya urekebishaji modeli.
Kisha kazi inawasilisha maelezo ya wazi ya aina mbalimbali za mbinu za kawaida na za hivi majuzi za urejeshaji na uainishaji, zikilenga kuonyesha na kutatua changamoto za data za ulimwengu halisi.
Mwongozo unaonyesha vipengele vyote vya mchakato wa uundaji kwa kutumia mifano kadhaa ya vitendo, ya ulimwengu halisi, na kila sura inajumuisha msimbo wa R kwa kila hatua ya mchakato.
Kiasi hiki cha matumizi mengi kinaweza kutumika kama utangulizi wa miundo ya ubashiri na mchakato mzima wa uundaji, kama mwongozo wa marejeleo kwa watendaji, au kama maandishi ya kozi za ubashiri za kiwango cha juu cha shahada ya kwanza au wahitimu.
Mada zilizofunikwa katika kitabu
- Kurudi nyuma kwa kiufundi
- Mbinu ya uainishaji
- Algorithms changamano ya ML
15. Kujifunza kwa Mashine: Sanaa na Sayansi ya Kanuni zinazoleta Maana ya Data
Ikiwa wewe ni mtaalam wa kati au mtaalamu wa kujifunza kwa mashine na unataka kurudi "kwenye mambo ya msingi," kitabu hiki ni kwa ajili yako! Hulipa deni kamili kwa uchangamano na kina cha Kujifunza kwa Mashine huku bila kupoteza mwelekeo wa kanuni zake za kuunganisha (mafanikio kabisa!).
Kujifunza kwa Mashine: Sanaa na Sayansi ya Algorithms ni pamoja na tafiti kadhaa za ugumu unaoongezeka, pamoja na mifano na picha nyingi (ili kuweka mambo ya kuvutia!).
Kitabu hiki pia kinashughulikia anuwai ya mifano ya kimantiki, kijiometri, na takwimu, na vile vile masomo changamano na ya riwaya kama vile uchanganuzi wa matrix na uchanganuzi wa ROC.
Mada zilizofunikwa katika kitabu
- Hurahisisha kanuni za kujifunza kwa mashine
- Mfano wa kimantiki
- Mfano wa kijiometri
- Mfano wa takwimu
- Uchambuzi wa ROC
16. Uchimbaji Data: Zana na Mbinu za Kujifunza za Mashine
Kwa kutumia mbinu kutoka kwa utafiti wa mifumo ya hifadhidata, ujifunzaji wa mashine na takwimu, mbinu za uchimbaji data hutuwezesha kupata ruwaza katika idadi kubwa ya data.
Unapaswa kupata kitabu cha Uchimbaji Data: Zana na Mbinu za Kujifunzia za Mashine ikiwa unahitaji kusoma mbinu za uchimbaji wa data haswa au upange kujifunza kujifunza kwa mashine kwa ujumla.
Kitabu bora zaidi cha kujifunza kwa mashine huzingatia zaidi upande wake wa kiufundi. Inaangazia zaidi hitilafu za kiufundi za kujifunza kwa mashine, na mikakati ya kukusanya data na kutumia pembejeo na matokeo mbalimbali kutathmini matokeo.
Mada zilizofunikwa katika kitabu
- Mifano ya mstari
- Kukusanya
- Uundaji wa takwimu
- Kutabiri utendaji
- Kulinganisha mbinu za uchimbaji data
- Kujifunza kwa msingi wa mfano
- Uwakilishi wa maarifa na vikundi
- Mbinu za jadi na za kisasa za uchimbaji data
17. Python kwa Uchambuzi wa Data
Uwezo wa kutathmini data inayotumika katika kujifunza kwa mashine ndio ujuzi muhimu zaidi ambao mwanasayansi wa data lazima awe nao. Kabla ya kutengeneza kielelezo cha ML ambacho hutoa utabiri sahihi, sehemu kubwa ya kazi yako itajumuisha kushughulikia, kuchakata, kusafisha na kutathmini data.
Unahitaji kufahamu lugha za programu kama Pandas, NumPy, Ipython, na zingine ili kutekeleza uchanganuzi wa data.
Ikiwa ungependa kufanya kazi katika sayansi ya data au kujifunza kwa mashine, lazima uwe na uwezo wa kudhibiti data.
Unapaswa kusoma kitabu Python kwa Uchambuzi wa Data katika kesi hii.
Mada zilizofunikwa katika kitabu
- muhimu Maktaba za Python
- Panda za hali ya juu
- Mifano ya Uchambuzi wa Data
- Kusafisha na Maandalizi ya Data
- Mbinu za Hisabati na Takwimu
- Kufupisha na Kuweka Takwimu za Maelezo
18. Usindikaji wa Lugha Asilia na Python
Msingi wa mifumo ya kujifunza kwa mashine ni usindikaji wa lugha asilia.
Kitabu cha Uchakataji wa Lugha Asilia na Chatu kinakuelekeza jinsi ya kutumia NLTK, mkusanyiko unaopendwa sana wa moduli za Python na zana za usindikaji wa lugha asilia ya kiishara na takwimu kwa Kiingereza na NLP kwa ujumla.
Usindikaji wa Lugha Asilia na kitabu cha Python hutoa utaratibu mzuri wa Python ambao unaonyesha NLP kwa njia fupi, dhahiri.
Wasomaji wanaweza kufikia seti za data zilizofafanuliwa vyema za kushughulikia data isiyo na muundo, muundo wa lugha-maandishi, na vipengele vingine vinavyolenga NLP.
Mada zilizofunikwa katika kitabu
- Lugha ya binadamu inafanyaje kazi?
- Miundo ya data ya kiisimu
- Zana ya Lugha Asilia (NLTK)
- Uchambuzi wa uchanganuzi na kisemantiki
- Hifadhidata maarufu za lugha
- Kuunganisha mbinu kutoka bandia akili na isimu
19. Kupanga Ujasusi wa Pamoja
Ujasusi wa Pamoja wa Kutayarisha na Toby Segaran, ambacho kinachukuliwa kuwa mojawapo ya vitabu bora zaidi vya kuanza kuelewa ujifunzaji wa mashine, kiliandikwa mnamo 2007, miaka kabla ya sayansi ya data na ujifunzaji wa mashine kufikia nafasi yao ya sasa kama njia za kitaalamu zinazoongoza.
Kitabu kinatumia Python kama njia ya kusambaza utaalam wake kwa hadhira yake. Ujasusi wa Pamoja wa Kuratibu ni mwongozo zaidi wa utekelezaji wa ml kuliko utangulizi wa kujifunza kwa mashine.
Kitabu hiki kinatoa maelezo juu ya kutengeneza algoriti za ML za kukusanya data kutoka kwa programu, kupanga programu za kupata data kutoka kwa tovuti, na kuongeza data iliyokusanywa.
Kila sura inajumuisha shughuli za kupanua algoriti zilizojadiliwa na kuimarisha manufaa yake.
Mada zilizofunikwa katika kitabu
- Uchujaji wa Bayesian
- Msaada mashine za vector
- Algorithms ya injini ya utafutaji
- Njia za kufanya utabiri
- Mbinu shirikishi za kuchuja
- Usanifu wa matrix usio hasi
- Akili inayokua kwa utatuzi wa shida
- Njia za kugundua vikundi au mifumo
20. Kujifunza kwa Kina (Mfululizo wa Kukokotoa na Kujifunza kwa Mashine)
Kama tunavyofahamu sote, kujifunza kwa kina ni aina iliyoboreshwa ya kujifunza kwa mashine ambayo huwezesha kompyuta kujifunza kutokana na utendakazi wa awali na kiasi kikubwa cha data.
Unapotumia mbinu za kujifunza kwa mashine, unahitaji pia kuwa na ujuzi na kanuni za kina za kujifunza. Kitabu hiki, ambacho kinachukuliwa kuwa Biblia ya kujifunza kwa kina, kitasaidia sana katika hali hii.
Wataalamu watatu wa kujifunza kwa kina wanashughulikia mada ngumu sana ambazo zimejaa hisabati na mifano ya kina katika kitabu hiki.
Kutoa msingi wa hisabati na dhana, kazi hii inajadili mawazo muhimu katika aljebra ya mstari, nadharia ya uwezekano, nadharia ya habari, hesabu ya nambari, na kujifunza kwa mashine.
Inachunguza programu kama vile uchakataji wa lugha asilia, utambuzi wa usemi, maono ya kompyuta, mifumo ya mapendekezo ya mtandaoni, habari za kibayolojia na michezo ya video na inaeleza mbinu za kina za ujifunzaji zinazotumiwa na wataalamu wa sekta hiyo, kama vile mitandao ya kina ya uboreshaji, urekebishaji na kanuni za uboreshaji, mitandao ya ushawishi na mbinu ya vitendo. .
Mada zilizofunikwa katika kitabu
- Hesabu ya Nambari
- Utafiti wa Kina wa Kujifunza
- Mbinu za Maono ya Kompyuta
- Mitandao ya Kina ya Usambazaji
- Uboreshaji kwa Miundo ya Kina ya Mafunzo
- Mbinu ya Vitendo
- Utafiti wa Kina wa Kujifunza
Hitimisho
Vitabu 20 bora vya kujifunza kwa mashine vimefupishwa katika orodha hiyo, ambayo unaweza kutumia kuendeleza ujifunzaji wa mashine katika mwelekeo unaopenda.
Utaweza kutengeneza msingi thabiti katika utaalam wa kujifunza kwa mashine na maktaba ya marejeleo ambayo unaweza kutumia mara nyingi unapofanya kazi katika eneo hili ikiwa utasoma anuwai ya vitabu hivi.
Utatiwa moyo kuendelea kujifunza, kuwa bora, na kuwa na matokeo hata ukisoma tu kitabu kimoja.
Unapokuwa umejitayarisha na uwezo wa kuunda kanuni zako za kujifunza mashine, kumbuka kwamba data ni muhimu sana kwa mafanikio ya mradi wako.
Acha Reply