Хороші приклади / книги / ресурси, щоб дізнатися про прикладне машинне навчання (не лише про саму ML)


11

Раніше я брав курс з МЛ, але тепер, коли я працюю з проектами, пов’язаними з МЛ, на моїй роботі я дуже намагаюся реально застосувати його. Я впевнений, що речі, якими я займаюся, були досліджені / вирішені раніше, але я не можу знайти конкретні теми.

Усі приклади машинного навчання, які я знаходжу в Інтернеті, дуже прості (наприклад, як використовувати модель KMeans в Python і подивитися на прогнози). Я шукаю хороших ресурсів щодо того, як насправді застосувати ці, і, можливо, кодові приклади широкомасштабних реалізацій машинного навчання та модельних тренінгів. Я хочу дізнатися про те, як ефективно обробляти та створювати нові дані, які можуть зробити алгоритми ML набагато ефективнішими.

Відповіді:


10

Я не маю знань в ML. Після невеликого пошуку в Інтернеті я знайшов нитку reddit, у якій перераховані наступні книги - усі вони можна юридично завантажити безкоштовно. Ви можете дослідити заголовки, що цікавлять вас, для детальної інформації. Також прокоментуйте, чи вважаєте ви будь-яку книгу корисною (і чому).

Машинне навчання

Ймовірність / Статистика

Лінійна алгебра / оптимізація

Генетичний алгоритм


1
Дякую за посилання. Я зараз перевіряю деякі з них, але мене більше цікавить те, що дає практичні приклади використання алгоритмів та навчання моделі. У мене вже є хороша основа для того, як вони працюють математично, тому мені більше не потрібно розуміти цього. З огляду на те, що у мене є функціональні моделі для кожного з алгоритмів (які широко доступні), я хочу навчитися використовувати ці функції для ефективної розробки моделі.
Стоунмен



Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.