El objetivo del aprendizaje automático es programar las computadoras para que utilicen datos de ejemplo o experiencias pasadas para solucionar un obstáculo determinado. Ya existen muchas aplicaciones exitosas de aprendizaje automático, incluidos sistemas que analizan datos de ventas anteriores para predecir el comportamiento del cliente, aprovechar al máximo el comportamiento del robot para que una tarea se pueda completar con recursos mínimos y extraer conocimiento de los datos bioinformáticos.
A continuación, se muestran algunos de los recursos que lo ayudarán a comenzar a aprender conceptos de aprendizaje automático junto con sus aplicaciones prácticas.
Blogs / Recursos
1. Ruta de aprendizaje paso a paso sobre el aprendizaje automático
Este es un recurso ideal para que domine el aprendizaje automático. Esta ruta de aprendizaje le proporciona un método paso a paso para convertirse en un maestro en aprendizaje automático. Una vez que haya cubierto los conceptos básicos del aprendizaje automático, puede pasar a conceptos de nivel superior, como aprendizaje profundoEl aprendizaje profundo, una subdisciplina de la inteligencia artificial, se basa en redes neuronales artificiales para analizar y procesar grandes volúmenes de datos. Esta técnica permite a las máquinas aprender patrones y realizar tareas complejas, como el reconocimiento de voz y la visión por computadora. Su capacidad para mejorar continuamente a medida que se le proporcionan más datos la convierte en una herramienta clave en diversas industrias, desde la salud..., red neuronalLas redes neuronales son modelos computacionales inspirados en el funcionamiento del cerebro humano. Utilizan estructuras conocidas como neuronas artificiales para procesar y aprender de los datos. Estas redes son fundamentales en el campo de la inteligencia artificial, permitiendo avances significativos en tareas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y la predicción de series temporales, entre otros. Su capacidad para aprender patrones complejos las hace herramientas poderosas....
2. Esencial de los algoritmos de aprendizaje automático
Con esto, puede profundizar en los componentes esenciales del aprendizaje automático, que incluye algoritmos / técnicas utilizadas en el aprendizaje automático. En este post, los algoritmos se han explicado de la manera más simple factible usando ejemplos interesantes de la vida real.
3. Los mejores videos de YouTube sobre aprendizaje automático, aprendizaje profundo y redes neuronales
Más que leer, a veces los tutoriales en video pueden ayudarlo a aprender conceptos rápidamente. Aquí hay una gran colección de los mejores videos de YouTube disponibles en aprendizaje automático, aprendizaje profundo y redes neuronales. Estos videos incluyen charlas y tutoriales completos que enseñan varios aspectos del aprendizaje automático.
Recursos por categoría de aprendizaje automático
Exploración / preprocesamiento de datos:
Algoritmos de aprendizaje automático:
Métodos de impulso y conjunto:
Mejore el rendimiento del modelo:
Libros
1. Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático
Este libro es más adecuado para principiantes que no disponen conocimientos previos de aprendizaje automático y acreditación de patrones. Proporciona una introducción completa al campo del acreditación de patrones y el aprendizaje automático.
2. Elementos del aprendizaje estadístico
Este libro está muy recomendado por expertos en ciencia de datos. Cubre todos los algoritmos necesarios que necesita para dominar los conceptos de aprendizaje automático. Este libro describe las ideas importantes que cubren una amplia gama de temas, desde el aprendizaje supervisadoEl aprendizaje supervisado es un enfoque de machine learning donde un modelo se entrena utilizando un conjunto de datos etiquetados. Cada entrada en el conjunto de datos está asociada a una salida conocida, lo que permite al modelo aprender a predecir resultados para nuevas entradas. Este método es ampliamente utilizado en aplicaciones como la clasificación de imágenes, el reconocimiento de voz y la predicción de tendencias, destacando su importancia en... hasta el no supervisado.
3. Razonamiento bayesiano y aprendizaje automático
Este es otro libro que cubre aspectos importantes del razonamiento bayesiano con el nivel elemental al avanzado de conceptos de aprendizaje automático.
4. Aprendizaje automático: una perspectiva probabilística
Este libro es un excelente punto de partida para principiantes en ciencia de datos. Este libro presenta ejemplos intuitivos que son divertidos de leer y ayudan a comprender conceptos complejos de una manera simplista. Los libros cubren una amplia gama de temas, desde los argumentos de probabilidad y estadística hasta conceptos avanzados de aprendizaje automático.
5. Teoría de la información, inferencia y algoritmos de aprendizaje
Este libro está destinado a personas interesadas en dominar los conceptos de aprendizaje automático avanzado, que incluyen compresión de datos, codificación de canales ruidosos, probabilidades e inferencias, redes neuronales, códigos de gráficos dispersos, etc.
