L'obiettivo dell'apprendimento automatico è programmare i computer per utilizzare dati di esempio o esperienze passate per risolvere un determinato ostacolo.. Esistono già molte applicazioni di apprendimento automatico di successo, compresi i sistemi che analizzano i dati sulle vendite passate per prevedere il comportamento dei clienti, sfruttare appieno il comportamento del robot in modo che un'attività possa essere completata con risorse minime ed estrarre conoscenza dai dati bioinformatici.
Prossimo, vengono mostrate alcune delle risorse per aiutarti a iniziare ad apprendere i concetti di apprendimento automatico insieme alle loro applicazioni pratiche.
Blog / Si intende
1. Percorso di apprendimento passo passo sul machine learning
Questa è una risorsa ideale per padroneggiare l'apprendimento automatico. Questo percorso di apprendimento ti fornisce un metodo passo passo per diventare un maestro nell'apprendimento automatico.. Dopo aver coperto le basi del machine learning, può passare a concetti di livello superiore, Che cosa apprendimento profondoApprendimento profondo, Una sottodisciplina dell'intelligenza artificiale, si affida a reti neurali artificiali per analizzare ed elaborare grandi volumi di dati. Questa tecnica consente alle macchine di apprendere modelli ed eseguire compiti complessi, come il riconoscimento vocale e la visione artificiale. La sua capacità di migliorare continuamente man mano che vengono forniti più dati lo rende uno strumento chiave in vari settori, dalla salute..., neuronale rossoLe reti neurali sono modelli computazionali ispirati al funzionamento del cervello umano. Usano strutture note come neuroni artificiali per elaborare e apprendere dai dati. Queste reti sono fondamentali nel campo dell'intelligenza artificiale, consentendo progressi significativi in attività come il riconoscimento delle immagini, Elaborazione del linguaggio naturale e previsione delle serie temporali, tra gli altri. La loro capacità di apprendere schemi complessi li rende strumenti potenti...
2. Elementi essenziali degli algoritmi di apprendimento automatico
Con questo, puoi immergerti nelle componenti essenziali del machine learning, che include algoritmi / tecniche utilizzate nell'apprendimento automatico. In questo post, gli algoritmi sono stati spiegati nel modo più semplice possibile utilizzando interessanti esempi di vita reale.
3. I migliori video di YouTube sul machine learning, deep learning e reti neurali
Altro da leggere, a volte i video tutorial possono aiutarti ad apprendere rapidamente i concetti. Ecco una fantastica raccolta dei migliori video di YouTube disponibili sul machine learning, deep learning e reti neurali. Questi video includono conferenze e tutorial completi che insegnano vari aspetti del machine learning..
Risorse per categoria di apprendimento automatico
Esplorazione / pre-elaborazione dei dati:
Algoritmi di apprendimento automatico:
Impulso e metodi impostati:
Migliora le prestazioni del modello:
libri
1. Riconoscimento di modelli e apprendimento automatico
Questo libro è più adatto per i principianti senza alcuna conoscenza preliminare dell'apprendimento automatico e dell'accreditamento dei modelli. Fornisce un'introduzione completa al campo dell'accreditamento dei modelli e dell'apprendimento automatico.
2. Elementi di apprendimento statistico
Questo libro è altamente raccomandato dagli esperti di data science. Copre tutti gli algoritmi necessari per padroneggiare i concetti di apprendimento automatico. Questo libro descrive idee importanti che coprono una vasta gamma di argomenti, dal apprendimento supervisionatoL'apprendimento supervisionato è un approccio di apprendimento automatico in cui un modello viene addestrato utilizzando un set di dati etichettati. Ogni input nel set di dati è associato a un output noto, consentendo al modello di imparare a prevedere i risultati per nuovi input. Questo metodo è ampiamente utilizzato in applicazioni come la classificazione delle immagini, Riconoscimento vocale e previsione delle tendenze, sottolineandone l'importanza in... hasta el no supervisado.
3. Ragionamento bayesiano e machine learning
Questo è un altro libro che copre aspetti importanti del ragionamento bayesiano con i concetti di apprendimento automatico di livello da elementare a avanzato..
4. Apprendimento automatico: una prospettiva probabilistica
Questo libro è un ottimo punto di partenza per i principianti della scienza dei dati.. Questo libro presenta esempi intuitivi che sono divertenti da leggere e ti aiutano a comprendere concetti complessi in modo semplicistico.. I libri coprono una vasta gamma di argomenti, da argomenti di probabilità e statistica a concetti avanzati di machine learning.
5. Teoria dell'informazione, inferenza e algoritmi di apprendimento
Questo libro è destinato a persone interessate a padroneggiare concetti avanzati di machine learning, inclusa la compressione dei dati, codifica del canale rumorosa, probabilità e inferenze, reti neurali, codici grafici sparsi, eccetera.
