ตัวอย่าง / หนังสือ / แหล่งข้อมูลที่ดีเพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้ด้วยเครื่องประยุกต์ (ไม่ใช่แค่ ML เท่านั้น)


11

ก่อนหน้านี้ฉันเคยเรียนหลักสูตร ML แต่ตอนนี้ฉันทำงานกับโครงการที่เกี่ยวข้องกับ ML ในงานของฉัน ฉันแน่ใจว่าสิ่งที่ฉันทำได้รับการวิจัย / จัดการกับก่อนหน้านี้ แต่ฉันไม่สามารถหาหัวข้อที่เฉพาะเจาะจง

ตัวอย่างการเรียนรู้ของเครื่องทั้งหมดที่ฉันพบออนไลน์นั้นง่ายมาก (เช่นวิธีใช้โมเดล KMeans ใน Python และดูการคาดคะเน) ฉันกำลังมองหาแหล่งข้อมูลที่ดีเกี่ยวกับวิธีการใช้งานจริงเหล่านี้และอาจเป็นตัวอย่างรหัสของการใช้งานเครื่องเรียนรู้ขนาดใหญ่และการฝึกอบรมแบบจำลอง ฉันต้องการเรียนรู้เกี่ยวกับวิธีการดำเนินการอย่างมีประสิทธิภาพและสร้างข้อมูลใหม่ที่สามารถทำให้อัลกอริทึม ML มีประสิทธิภาพมากขึ้น

คำตอบ:


10

ฉันไม่มีความรู้ใน ML หลังจากค้นหาเว็บเล็กน้อยฉันพบเธรด reddit ที่แสดงรายการหนังสือต่อไปนี้ซึ่งทั้งหมดนี้สามารถดาวน์โหลดได้ตามกฎหมายโดยไม่เสียค่าใช้จ่าย คุณสามารถค้นหาชื่อเรื่องที่คุณสนใจเพื่อดูรายละเอียด แสดงความคิดเห็นด้วยหากคุณพบว่าหนังสือเล่มใดมีประโยชน์ (และทำไม)

การเรียนรู้ของเครื่อง

ความน่าจะเป็น / สถิติ

พีชคณิตเชิงเส้น / การเพิ่มประสิทธิภาพ

อัลกอริทึมทางพันธุกรรม


1
ขอบคุณสำหรับลิงค์ ฉันอยู่ในขั้นตอนการตรวจสอบบางอย่าง แต่สิ่งที่ฉันสนใจมากขึ้นคือสิ่งที่ให้ตัวอย่างเชิงปฏิบัติของการใช้อัลกอริทึมและการฝึกอบรมแบบจำลอง ฉันมีพื้นฐานที่ดีสำหรับการทำงานทางคณิตศาสตร์ดังนั้นฉันจึงไม่จำเป็นต้องเข้าใจสิ่งนั้นอีกต่อไป เนื่องจากฉันมีแบบจำลองการทำงานสำหรับแต่ละอัลกอริทึม (ซึ่งมีให้ใช้งานอย่างกว้างขวาง) ฉันต้องการเรียนรู้วิธีใช้ฟังก์ชันเหล่านี้เพื่อพัฒนาแบบจำลองได้อย่างมีประสิทธิภาพ
สโตนแมน

4

หนึ่งในหนังสือที่ฉันอยากจะแนะนำคือรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงสถิติและดาวน์โหลดได้ฟรี หนังสือเล่มนี้เป็นเรื่องง่ายที่จะติดตามด้วยแบบฝึกหัดในอาร์อีกสิ่งหนึ่งที่ดีก็คือการประยุกต์ใช้แบบจำลองการทำนาย


2

ฉันคิดว่ามันจะดีกว่าที่จะปฏิบัติตามการดำเนินการของการประชุมเครื่องการเรียนรู้ที่เกี่ยวข้องกับ การประชุมดังกล่าวมักจะมีแทร็กของแอปพลิเคชันซึ่งคุณสามารถค้นหาแอปพลิเคชันที่ใช้งานได้จริงของอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง


โดยการใช้ไซต์ของเรา หมายความว่าคุณได้อ่านและทำความเข้าใจนโยบายคุกกี้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเราแล้ว
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.