İçindekiler[Saklamak][Göstermek]
Bu arada, makine öğrenimi teknolojisinin son birkaç yılda ne kadar hızlı geliştiğinin hepimiz farkındayız. Makine öğrenimi, birçok şirketin, akademisyenin ve sektörün ilgisini çeken bir disiplindir.
Bu nedenle, bugün bir mühendisin veya aceminin okuması gereken makine öğrenimi üzerine en iyi kitaplardan bazılarını tartışacağım. Kitap okumanın aklı kullanmakla aynı şey olmadığı konusunda hepiniz hemfikir olmalısınız.
Kitap okumak, zihnimizin birçok yeni şeyi keşfetmesine yardımcı olur. Sonuçta okumak öğrenmektir. Kendi kendine öğrenen etiketine sahip olmak çok eğlenceli. Alanda mevcut olan en büyük ders kitapları bu makalede vurgulanacaktır.
Aşağıdaki ders kitapları, daha geniş AI alanına denenmiş ve gerçek bir giriş sunar ve genellikle üniversite derslerinde kullanılır ve hem akademisyenler hem de mühendisler tarafından tavsiye edilir.
bir ton paran olsa bile makine öğrenme deneyim, bu ders kitaplarından birini almak, tazelemek için harika bir yol olabilir. Sonuçta, öğrenme sürekli bir süreçtir.
1. Mutlak Yeni Başlayanlar İçin Makine Öğrenimi
Makine öğrenimi üzerinde çalışmak istiyorsunuz ancak bunu nasıl yapacağınızı bilmiyorsunuz. Makine öğrenimine epik yolculuğunuza başlamadan önce anlamanız gereken birkaç önemli teorik ve istatistiksel kavram vardır. Ve bu kitap bu ihtiyacı karşılıyor!
Tam acemiler için üst düzey, uygulanabilir makine öğrenimine giriş. Mutlak Başlayanlar için Makine Öğrenimi kitabı, makine öğrenimi ve ilgili fikirlerin en basitleştirilmiş açıklamasını arayan herkes için en iyi seçeneklerden biridir.
Kitabın sayısız ml algoritmasına, okuyucuların tartışılan her şeyi anlamalarına yardımcı olmak için kısa açıklamalar ve grafik örnekler eşlik ediyor.
Kitapta yer alan konular
- Temelleri nöral ağlar
- Regresyon analizi
- Özellik mühendisliği
- kümeleme
- Çapraz doğrulama
- Veri temizleme teknikleri
- Karar ağaçları
- Topluluk modelleme
2. Aptallar için Makine Öğrenimi
Makine öğrenimi, sıradan insanlar için kafa karıştırıcı bir fikir olabilir. Ancak, bilgili olan bizler için paha biçilemez.
ML olmadan çevrimiçi arama sonuçları, web sayfalarındaki gerçek zamanlı reklamlar, otomasyon ve hatta spam filtreleme (Evet!) gibi sorunları yönetmek zordur.
Sonuç olarak, bu kitap size makine öğreniminin esrarengiz dünyası hakkında daha fazla bilgi edinmenize yardımcı olacak basit bir giriş sunuyor. Makine Öğrenimi For Dummies yardımıyla, bilgisayarları örüntü tanıma ve veri analizi yapmak için eğitmenize olanak sağlayacak Python ve R gibi dilleri nasıl "konuşacağınızı" öğreneceksiniz.
Ek olarak, R'de geliştirmek için Python's Anaconda ve R Studio'yu nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.
Kitapta yer alan konular
- Veri Hazırlama
- makine öğrenimi için yaklaşımlar
- Makine öğrenimi döngüsü
- Denetimli ve denetimsiz öğrenme
- Makine öğrenimi sistemlerinin eğitimi
- Makine öğrenimi yöntemlerini sonuçlara bağlama
3. Yüz Sayfalık Makine Öğrenimi Kitabı
100 sayfanın altında makine öğreniminin tüm yönlerini ele almak mümkün mü? Andriy Burkov'un Yüz Sayfalık Makine Öğrenimi Kitabı da aynı şeyi yapma girişimidir.
Makine öğrenimi kitabı iyi yazılmış ve eBay Mühendislik Başkanı Sujeet Varakhedi ve Google Araştırma Direktörü Peter Norvig gibi ünlü düşünce liderleri tarafından destekleniyor.
Makine öğrenimine yeni başlayanlar için en iyi kitaptır. Kitabı baştan sona okuduktan sonra, karmaşık yapay zeka sistemleri oluşturup anlayabilecek, bir makine öğrenimi görüşmesinde başarılı olabilecek ve hatta kendi makine öğrenimi tabanlı şirketinizi kurabileceksiniz.
Ancak kitap, makine öğreniminde yeni başlayanlar için tasarlanmamıştır. Daha temel bir şey arıyorsanız bir yere bakın.
Kitapta yer alan konular
- Anatomisi öğrenme algoritması
- Denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenme
- Takviye Öğrenme
- Makine Öğreniminin Temel Algoritmaları
- Sinir ağlarına ve derin öğrenmeye genel bakış
4. Makine Öğrenimini Anlamak
Makine Öğrenimini Anlamak kitabında makine öğrenimine sistematik bir giriş sağlanmaktadır. Kitap, makine öğreniminin temel fikirlerini, hesaplama paradigmalarını ve matematiksel türevlerini derinlemesine inceliyor.
Çok çeşitli makine öğrenimi konuları, makine öğrenimi ile basit bir şekilde sunulur. Kitapta makine öğreniminin teorik temelleri ve bu temelleri kullanışlı algoritmalara dönüştüren matematiksel türevler anlatılıyor.
Kitap, daha önceki ders kitaplarında ele alınmayan çok çeşitli önemli konuları kapsamadan önce temel bilgileri sunar.
Buna dışbükeylik ve kararlılık kavramları ve öğrenmenin hesaplama karmaşıklığının yanı sıra stokastik gibi önemli algoritmik paradigmalar hakkında bir tartışma dahildir. dereceli alçalma, sinir ağları ve yapılandırılmış çıktı öğrenmenin yanı sıra PAC-Bayes yaklaşımı ve sıkıştırma tabanlı sınırlar gibi yeni ortaya çıkan teorik fikirler. başlangıç mezunları veya ileri düzey lisans öğrencileri için tasarlanmıştır.
Kitapta yer alan konular
- Makine öğreniminin hesaplama karmaşıklığı
- ML algoritmaları
- Nöral ağlar
- PAC-Bayes yaklaşımı
- Stokastik eğim inişi
- Yapılandırılmış çıktı öğrenimi
5. Python ile Makine Öğrenimine Giriş
Makine öğrenimini incelemek isteyen Python konusunda bilgili bir veri bilimcisi misiniz? Makine öğrenimi maceranıza başlamak için en iyi kitap Python ile Makine Öğrenimine Giriş: Veri Bilimcileri İçin Bir Kılavuz'dur.
Python ile Makine Öğrenmesine Giriş: Veri Bilimcileri İçin Bir Kılavuz kitabının yardımıyla, özel makine öğrenimi programları oluşturmak için çeşitli faydalı teknikler keşfedeceksiniz.
Güvenilir makine öğrenimi uygulamaları oluşturmak için Python ve Scikit-Learn paketini kullanmayla ilgili her önemli adımı ele alacaksınız.
Matplotlib ve NumPy kitaplıklarını sağlam bir şekilde kavramak, öğrenmeyi çok daha kolay hale getirecektir.
Kitapta yer alan konular
- Parametre düzeltme ve model değerlendirmesi için modern teknikler
- Uygulamalar ve temel makine öğrenimi fikirleri
- otomatik öğrenme teknikleri
- Metin verilerini işleme teknikleri
- Model zincirleme ve iş akışı kapsülleme ardışık düzenleri
- İşlemden sonra veri temsili
6. Sci-kit öğrenme, Keras ve Tensorflow ile Uygulamalı Makine Öğrenimi
Veri bilimi ve makine öğrenimi üzerine en kapsamlı yayınlar arasında, bilgi dolu. Hem uzmanların hem de acemilerin bu konu hakkında daha fazla çalışması tavsiye edilir.
Bu kitap az miktarda teori içermesine rağmen, güçlü örneklerle desteklenerek listede bir yer edinmiştir.
Bu kitap, makine öğrenimi projeleri için scikit-learn ve sinir ağları oluşturmak ve eğitmek için TensorFlow gibi çeşitli konuları içerir.
Bu kitabı okuduktan sonra, daha derine inmek için daha donanımlı olacağınızı düşünüyoruz. derin öğrenme ve pratik problemlerle ilgilenin.
Kitapta yer alan konular
- Makine öğrenimi ortamını, özellikle sinir ağlarını inceleyin
- Scikit-Learn kullanarak örnek bir makine öğrenimi projesini baştan sona izleyin.
- Topluluk teknikleri, rastgele ormanlar, karar ağaçları ve destek vektör makineleri gibi çeşitli eğitim modellerini inceleyin.
- TensorFlow kitaplığını kullanarak sinir ağları oluşturun ve eğitin.
- Keşfederken evrişimli ağları, tekrarlayan ağları ve derin pekiştirmeli öğrenmeyi göz önünde bulundurun sinir ağı tasarımlar.
- Derin sinir ağlarını nasıl ölçekleyeceğinizi ve eğiteceğinizi öğrenin.
7. Hackerlar için Makine Öğrenimi
Veri analiziyle ilgilenen deneyimli programcılar için Hackerlar için Makine Öğrenimi kitabı yazılmıştır. Hackerlar bu bağlamda yetenekli matematikçilerdir.
Sağlam bir R anlayışına sahip biri için bu kitap harika bir seçimdir çünkü çoğunluğu R'deki veri analizine odaklanmıştır. Kitapta ayrıca gelişmiş R kullanarak verilerin nasıl değiştirileceği anlatılmaktadır.
İlgili vaka öykülerinin dahil edilmesi, makine öğrenimi algoritmalarını kullanmanın değerini vurgular, Hackerlar için Makine Öğrenimi kitabının en önemli satış noktası olabilir.
Kitap, makine öğrenimini matematiksel teorisine derinlemesine girmek yerine daha basit ve hızlı hale getirmek için gerçek dünyadan birçok örnek veriyor.
Kitapta yer alan konular
- Bir e-postanın spam olup olmadığını belirlemek için içeriğini analiz eden saf bir Bayes sınıflandırıcısı oluşturun.
- Doğrusal regresyon kullanarak ilk 1,000 web sitesi için sayfa görüntüleme sayısını tahmin etme
- Basit bir harf şifresini kırmaya çalışarak optimizasyon yöntemlerini araştırın.
8. Örneklerle Python Makine Öğrenimi
Çeşitli Makine Öğrenimi, Derin Öğrenme ve Veri Analizi yöntemlerini anlamanıza ve oluşturmanıza yardımcı olan bu kitap, muhtemelen bir programlama dili olarak yalnızca Python'a odaklanan tek kitaptır.
Scikit-Learn gibi farklı Makine Öğrenimi algoritmalarını uygulamak için birkaç güçlü kitaplığı kapsar. Tensor Flow modülü daha sonra size derin öğrenmeyi öğretmek için kullanılır.
Son olarak, makine ve derin öğrenme kullanılarak elde edilebilecek birçok veri analizi fırsatını gösterir.
Ayrıca, oluşturduğunuz modelin etkinliğini artırmak için kullanılabilecek sayısız tekniği de size öğretir.
Kitapta yer alan konular
- Python ve Makine Öğrenimi Öğrenmek: Başlangıç Kılavuzu
- 2 haber grubu veri setini ve Naive Bayes spam e-posta algılamasını inceleme
- SVM'leri kullanarak haber konularını sınıflandırın Ağaçlara dayalı algoritmalar kullanarak tıklama tahmini
- Lojistik regresyon kullanarak tıklama oranı tahmini
- Hisse senedi fiyatlarının en yüksek standartlarını tahmin etmek için regresyon algoritmalarının kullanılması
9. Python Makine Öğrenmesi
Python Makine Öğrenimi kitabı, makine öğreniminin temellerini ve dijital alandaki önemini açıklar. Yeni başlayanlar için bir makine öğrenimi kitabıdır.
Kitapta ayrıca makine öğreniminin birçok alt alanı ve uygulaması da yer almaktadır. Python programlamanın ilkeleri ve ücretsiz ve açık kaynaklı programlama diline nasıl başlanacağı Python Makine Öğrenimi kitabında da ele alınmaktadır.
Makine öğrenimi kitabını bitirdikten sonra, Python kodlamasını kullanarak bir dizi makine öğrenimi işini etkili bir şekilde oluşturabileceksiniz.
Kitapta yer alan konular
- Yapay zeka temelleri
- bir karar ağacı
- Lojistik regresyon
- Derinlemesine sinir ağları
- Python programlama dilinin temelleri
10 Makine Öğrenmesi: Olasılıksal Bir Bakış
Machine Learning: A Probabilistic Perspective, nostaljik renkli grafikler ve biyoloji, bilgisayarla görme, robotik ve metin işleme gibi disiplinlerden pratik, gerçek dünyadan örnekler içeren mizahi bir makine öğrenimi kitabıdır.
Temel algoritmalar için sıradan düzyazı ve sözde kodla doludur. Machine Learning: A Probabilistic Perspective, bir yemek kitabı tarzında sunulan ve çeşitli buluşsal yaklaşımları tanımlayan diğer makine öğrenimi yayınlarının aksine, ilkeli model tabanlı bir yaklaşıma odaklanır.
Açık ve anlaşılır bir şekilde grafik gösterimleri kullanarak ml modellerini belirtir. Birleşik, olasılıklı bir yaklaşıma dayanan bu ders kitabı, makine öğrenimi alanına eksiksiz ve bağımsız bir giriş sağlar.
İçerik, olasılık, optimizasyon ve lineer cebir gibi konularda temel arka plan materyalinin yanı sıra koşullu rastgele alanlar, L1 düzenlileştirme ve derin öğrenme gibi alandaki çağdaş gelişmelerin bir tartışmasını içeren hem geniş hem de derindir.
Kitap, temel anlamlı algoritmalar için sözde kod içeren, sıradan, ulaşılabilir bir dilde yazılmıştır.
Kitapta yer alan konular
- Olasılık
- Derin öğrenme
- L1 düzenlemesi
- Optimizasyon
- Metin işleme
- Bilgisayarla Görme uygulamaları
- Robotik uygulamaları
11 İstatistiksel Öğrenmenin Öğeleri
Kavramsal çerçevesi ve çok çeşitli konuları nedeniyle, bu makine öğrenimi ders kitabı bu alanda genellikle kabul görmektedir.
Bu kitap, sinir ağları ve test teknikleri gibi konuları tazelemeye ihtiyacı olan herkes için bir referans olarak ve makine öğrenimine basit bir giriş olarak kullanılabilir.
Kitap, okuyucuyu her fırsatta agresif bir şekilde kendi deneylerini ve araştırmalarını yapmaya iterek, onu bir makine öğrenimi kapasitesinde veya işinde uygun ilerlemeler sağlamak için gereken yetenekleri ve merakı geliştirmek için değerli kılıyor.
İstatistikçiler ve iş veya bilimde veri madenciliği ile ilgilenen herkes için önemli bir araçtır. Bu kitaba başlamadan önce en azından lineer cebiri anladığınızdan emin olun.
Kitapta yer alan konular
- Denetimli öğrenmeden (tahmin) denetimsiz öğrenmeye
- Nöral ağlar
- Vektör makineleri desteklemek
- sınıflandırma ağaçları
- Algoritmaları artırma
12 Örüntü Tanıma ve Makine Öğrenmesi
Örüntü tanıma ve makine öğrenimi dünyaları bu kitapta kapsamlı bir şekilde keşfedilebilir. Model tanımaya Bayes yaklaşımı ilk olarak bu yayında sunulmuştur.
Ayrıca kitap, çok değişkenli, veri bilimi ve temel lineer cebir konusunda çalışan bir anlayışa ihtiyaç duyan zorlu konuları inceler.
Makine öğrenimi ve olasılık üzerine, referans kitabı, veri kümelerindeki eğilimlere dayalı olarak giderek daha zor karmaşıklık seviyelerine sahip bölümler sunar. Örüntü tanımaya genel bir girişten önce basit örnekler verilmiştir.
Kitap, kesin çözümlerin pratik olmadığı durumlarda hızlı yaklaşımlara izin veren yaklaşık çıkarım teknikleri sunar. Olasılık dağılımlarını tanımlamak için grafik modelleri kullanan başka kitap yok, ama öyle.
Kitapta yer alan konular
- Bayes yöntemleri
- Yaklaşık çıkarım algoritmaları
- Çekirdeklere dayalı yeni modeller
- Temel olasılık teorisine giriş
- Örüntü tanıma ve makine öğrenimine giriş
13 Tahmine Dayalı Veri Analitiğinden Makine Öğreniminin Temelleri
Makine öğreniminin temellerinde uzmanlaştıysanız ve tahmine dayalı veri analitiğine geçmek istiyorsanız, bu kitap tam size göre!!! Büyük veri kümelerinden kalıplar bularak, Makine Öğrenimi, tahmin modelleri geliştirmek için kullanılabilir.
Bu kitap, makine öğreniminin Tahmine Dayalı Veri Analitiği hem teorik ilkeler hem de gerçek örnekler dahil olmak üzere derinlemesine.
"Öngörülü Veri Analitiği için Makine Öğreniminin Temelleri" başlığının ağız dolusu olmasına rağmen, bu kitap verilerden içgörüye ve sonuca varan Tahmine Dayalı Veri Analitiği yolculuğunun ana hatlarını verecektir.
Ayrıca dört makine öğrenimi yaklaşımını tartışır: bilgi tabanlı öğrenme, benzerlik tabanlı öğrenme, olasılık tabanlı öğrenme ve hata tabanlı öğrenme, her biri teknik olmayan bir kavramsal açıklama ve ardından örneklerle matematiksel modeller ve algoritmalar içerir.
Kitapta İşlenen Konular
- Bilgiye dayalı öğrenme
- Benzerliğe dayalı öğrenme
- Olasılığa dayalı öğrenme
- Hataya dayalı öğrenme
14 Uygulamalı Öngörülü Modelleme
Applied Predictive Modeling, veri ön işleme, veri bölme ve model ayarlama temellerinin kritik aşamalarından başlayarak tüm tahmine dayalı modelleme sürecini inceler.
Çalışma daha sonra, gerçek dünyadaki veri zorluklarını göstermeye ve çözmeye odaklanarak, çeşitli geleneksel ve yeni regresyon ve sınıflandırma yaklaşımlarının açık tanımlarını sunar.
Kılavuz, birkaç uygulamalı, gerçek dünyadan örneklerle modelleme sürecinin tüm yönlerini gösterir ve her bölüm, sürecin her aşaması için kapsamlı R kodu içerir.
Bu çok amaçlı cilt, kestirimci modellere ve tüm modelleme sürecine bir giriş olarak, uygulayıcılar için bir başvuru kılavuzu olarak veya ileri düzey lisans veya lisansüstü düzeyde kestirimci modelleme kursları için bir metin olarak kullanılabilir.
Kitapta yer alan konular
- teknik regresyon
- sınıflandırma tekniği
- Karmaşık makine öğrenimi algoritmaları
15 Makine Öğrenimi: Verileri Anlamlandıran Algoritma Sanatı ve Bilimi
Makine öğreniminde orta düzeydeyseniz veya uzmansanız ve "temellere geri dönmek" istiyorsanız bu kitap tam size göre! Makine Öğreniminin muazzam karmaşıklığına ve derinliğine tam kredi verirken, birleştirici ilkelerini asla gözden kaçırmaz (oldukça bir başarı!).
Makine Öğrenimi: Algoritma Sanatı ve Bilimi, artan karmaşıklığa ilişkin birkaç vaka çalışmasının yanı sıra çok sayıda örnek ve resim içerir (işleri ilginç kılmak için!).
Kitap aynı zamanda çok çeşitli mantıksal, geometrik ve istatistiksel modellerin yanı sıra matris çarpanlara ayırma ve ROC analizi gibi karmaşık ve yeni konuları da kapsar.
Kitapta yer alan konular
- Makine öğrenimi algoritmalarını basitleştirir
- mantıksal model
- geometrik model
- İstatistiksel model
- ROC analizi
16 Veri Madenciliği: Pratik Makine Öğrenimi Araçları ve Teknikleri
Veritabanı sistemleri, makine öğrenimi ve istatistik çalışmalarından elde edilen yaklaşımları kullanan veri madenciliği teknikleri, büyük miktarda veride kalıplar bulmamızı sağlar.
Özellikle veri madenciliği tekniklerini incelemeniz gerekiyorsa veya genel olarak makine öğrenimini öğrenmeyi planlıyorsanız, Veri Madenciliği: Pratik Makine Öğrenimi Araçları ve Teknikleri kitabını edinmelisiniz.
Makine öğrenimi üzerine en iyi kitap, daha çok teknik yönüne odaklanır. Makine öğreniminin teknik inceliklerini ve sonuçları değerlendirmek için veri toplama ve çeşitli girdileri ve çıktıları kullanma stratejilerini daha da derinlemesine araştırır.
Kitapta yer alan konular
- Doğrusal modeller
- kümeleme
- istatistiksel modelleme
- Performansı tahmin etme
- Veri madenciliği yöntemlerinin karşılaştırılması
- Örnek tabanlı öğrenme
- Bilgi temsili ve kümeler
- Geleneksel ve modern veri madenciliği teknikleri
17 Veri Analizi için Python
Makine öğreniminde kullanılan verileri değerlendirme yeteneği, bir veri bilimcisinin sahip olması gereken en önemli beceridir. Doğru bir tahmin üreten bir ML modeli geliştirmeden önce işinizin büyük bir kısmı verilerin işlenmesini, işlenmesini, temizlenmesini ve değerlendirilmesini içerecektir.
Veri analizi yapabilmek için Pandas, NumPy, Ipython ve diğerleri gibi programlama dillerine aşina olmanız gerekir.
Veri bilimi veya makine öğrenimi alanında çalışmak istiyorsanız, verileri işleme yeteneğine sahip olmalısınız.
Bu durumda Veri Analizi için Python kitabını mutlaka okumalısınız.
Kitapta yer alan konular
- Temel Python Kütüphaneleri
- Gelişmiş Pandalar
- Veri Analizi Örnekleri
- Veri Temizleme ve Hazırlama
- Matematiksel ve İstatistiksel Yöntemler
- Tanımlayıcı İstatistikleri Özetleme ve Hesaplama
18 Python ile Doğal Dil İşleme
Makine öğrenimi sistemlerinin temeli doğal dil işlemedir.
Python ile Doğal Dil İşleme kitabı, genel olarak İngilizce ve NLP için sembolik ve istatistiksel doğal dil işleme için çok sevilen bir Python modülleri ve araçları koleksiyonu olan NLTK'yı nasıl kullanacağınızı öğretir.
Python ile Doğal Dil İşleme kitabı, NLP'yi kısa ve açık bir şekilde gösteren etkili Python rutinleri sağlar.
Okuyucular, yapılandırılmamış veriler, metin-dilsel yapı ve diğer NLP odaklı öğelerle uğraşmak için iyi açıklamalı veri kümelerine erişebilir.
Kitapta yer alan konular
- İnsan dili nasıl çalışır?
- Dilsel veri yapıları
- Doğal Dil Araç Seti (NLTK)
- Ayrıştırma ve anlamsal analiz
- Popüler dilsel veritabanları
- Teknikleri şuradan entegre edin: yapay zeka ve dilbilim
19 Kolektif Zekayı Programlama
Makine öğrenimini anlamaya başlamak için en büyük kitaplardan biri olarak kabul edilen Toby Segaran'ın Programlama Kolektif Zekası, veri bilimi ve makine öğrenimi, önde gelen profesyonel yollar olarak mevcut konumlarına ulaşmadan yıllar önce, 2007'de yazılmıştır.
Kitap, uzmanlığını izleyicilerine yaymak için Python'u kullanıyor. Programlama Kolektif Zekası, makine öğrenimine girişten çok ml uygulaması için bir kılavuzdur.
Kitap, uygulamalardan veri toplamak için etkili ML algoritmaları geliştirme, web sitelerinden veri elde etmek için programlama ve toplanan verileri tahmin etme hakkında bilgi sağlar.
Her bölüm, tartışılan algoritmaları genişletmek ve kullanışlılıklarını artırmak için etkinlikler içerir.
Kitapta yer alan konular
- Bayes filtreleme
- Vektör makineleri desteklemek
- Arama motoru algoritmaları
- Tahmin yapmanın yolları
- İşbirlikçi filtreleme teknikleri
- Negatif olmayan matris çarpanlara ayırma
- Problem çözme için gelişen zeka
- Grupları veya kalıpları tespit etme yöntemleri
20 Derin Öğrenme (Uyarlanabilir Hesaplama ve Makine Öğrenimi Serisi)
Hepimizin bildiği gibi, derin öğrenme, bilgisayarların geçmiş performanstan ve büyük miktarda veriden öğrenmesini sağlayan gelişmiş bir makine öğrenimi türüdür.
Makine öğrenimi tekniklerini kullanırken aynı zamanda derin öğrenme ilkelerini de bilmeniz gerekir. Derin öğrenmenin İncili olarak kabul edilen bu kitap bu durumda çok yardımcı olacaktır.
Üç derin öğrenme uzmanı, bu kitapta matematik ve derin üretici modellerle dolu oldukça karmaşık konuları ele alıyor.
Matematiksel ve kavramsal bir temel sağlayan çalışma, doğrusal cebir, olasılık teorisi, bilgi teorisi, sayısal hesaplama ve makine öğrenimi ile ilgili fikirleri tartışıyor.
Doğal dil işleme, konuşma tanıma, bilgisayarla görme, çevrimiçi öneri sistemleri, biyoinformatik ve video oyunları gibi uygulamaları inceler ve derin ileri beslemeli ağlar, düzenlileştirme ve optimizasyon algoritmaları, evrişimli ağlar ve pratik metodoloji gibi endüstri uygulayıcıları tarafından kullanılan derin öğrenme tekniklerini tanımlar. .
Kitapta yer alan konular
- Sayısal Hesaplama
- Derin Öğrenme Araştırması
- Bilgisayarla Görme teknikleri
- Derin Beslemeli Ağlar
- Derin Modellerin Eğitimi için Optimizasyon
- Pratik Metodoloji
- Derin Öğrenme Araştırması
Sonuç
Makine öğrenimini istediğiniz yönde ilerletmek için kullanabileceğiniz en iyi 20 makine öğrenimi kitabı bu listede özetlenmiştir.
Bu ders kitaplarından çeşitli okursanız, makine öğrenimi uzmanlığında sağlam bir temel ve alanda çalışırken sıklıkla kullanabileceğiniz bir referans kitaplığı geliştirebileceksiniz.
Sadece bir kitap okusanız bile öğrenmeye, daha iyiye gitmeye ve bir etki yaratmaya devam etmek için ilham alacaksınız.
Kendi makine öğrenimi algoritmalarınızı geliştirmeye hazır olduğunuzda ve yetkin olduğunuzda, projenizin başarısı için verilerin hayati önem taşıdığını unutmayın.
Yorum bırak