O objetivo do aprendizado de máquina é programar computadores para usar dados de amostra ou experiências anteriores para resolver um determinado obstáculo.. Muitos aplicativos de aprendizado de máquina bem-sucedidos já existem, incluindo sistemas que analisam dados de vendas anteriores para prever o comportamento do cliente, aproveitar ao máximo o comportamento do robô para que uma tarefa possa ser concluída com o mínimo de recursos e extrair conhecimento dos dados de bioinformática.
A seguir, alguns dos recursos para ajudá-lo a começar a aprender conceitos de aprendizado de máquina junto com suas aplicações práticas são mostrados.
Blogs / Meios
1. Caminho de aprendizado passo a passo sobre aprendizado de máquina
Este é um recurso ideal para você dominar o aprendizado de máquina. Este programa de aprendizado fornece um método passo a passo para se tornar um mestre em aprendizado de máquina.. Depois de abordar os fundamentos do aprendizado de máquina, pode passar para conceitos de nível superior, O que aprendizado profundoAqui está o caminho de aprendizado para dominar o aprendizado profundo em, Uma subdisciplina da inteligência artificial, depende de redes neurais artificiais para analisar e processar grandes volumes de dados. Essa técnica permite que as máquinas aprendam padrões e executem tarefas complexas, como reconhecimento de fala e visão computacional. Sua capacidade de melhorar continuamente à medida que mais dados são fornecidos a ele o torna uma ferramenta fundamental em vários setores, da saúde..., neuronal vermelhoAs redes neurais são modelos computacionais inspirados no funcionamento do cérebro humano. Eles usam estruturas conhecidas como neurônios artificiais para processar e aprender com os dados. Essas redes são fundamentais no campo da inteligência artificial, permitindo avanços significativos em tarefas como reconhecimento de imagem, Processamento de linguagem natural e previsão de séries temporais, entre outros. Sua capacidade de aprender padrões complexos os torna ferramentas poderosas...
2. Fundamentos de algoritmos de aprendizado de máquina
Com isto, você pode mergulhar nos componentes essenciais do aprendizado de máquina, que inclui algoritmos / técnicas usadas em aprendizado de máquina. Neste post, os algoritmos foram explicados da maneira mais simples possível usando exemplos interessantes da vida real.
3. Os melhores vídeos do YouTube sobre aprendizado de máquina, aprendizagem profunda e redes neurais
Mais para ler, às vezes, tutoriais em vídeo podem ajudá-lo a aprender conceitos rapidamente. Esta é uma ótima coleção dos melhores vídeos do YouTube disponíveis sobre aprendizado de máquina, aprendizagem profunda e redes neurais. Esses vídeos incluem palestras e tutoriais abrangentes que ensinam vários aspectos do aprendizado de máquina..
Recursos por categoria de aprendizado de máquina
-
Exploração / pré-processamento de dados:
-
Algoritmos de aprendizado de máquina:
-
Métodos de impulso e definição:
-
Melhorar o desempenho do modelo:
Livros
1. Reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina
Este livro é mais adequado para iniciantes sem conhecimento prévio de aprendizado de máquina e credenciamento de padrões. Fornece uma introdução abrangente ao campo de acreditação de padrões e aprendizado de máquina.
2. Elementos de aprendizagem estatística
Este livro é altamente recomendado por especialistas em ciência de dados. Abrange todos os algoritmos necessários de que você precisa para dominar os conceitos de aprendizado de máquina. Este livro descreve ideias importantes que cobrem uma ampla gama de tópicos, desde o aprendizagem supervisionadaO aprendizado supervisionado é uma abordagem de aprendizado de máquina em que um modelo é treinado usando um conjunto de dados rotulados. Cada entrada no conjunto de dados está associada a uma saída conhecida, permitindo que o modelo aprenda a prever resultados para novas entradas. Este método é amplamente utilizado em aplicações como classificação de imagens, Reconhecimento de fala e previsão de tendências, destacando sua importância em... até o não supervisionado.
3. Raciocínio bayesiano e aprendizado de máquina
Este é outro livro que cobre aspectos importantes do raciocínio bayesiano com o nível elementar ao avançado de conceitos de aprendizado de máquina..
4. Aprendizado de máquina: una perspectiva probabilística
Este livro é um excelente ponto de partida para iniciantes em ciência de dados.. Este livro apresenta exemplos intuitivos que são divertidos de ler e ajudam você a entender conceitos complexos de uma forma simplista.. Os livros cobrem uma ampla gama de tópicos, de argumentos de probabilidade e estatísticas a conceitos avançados de aprendizado de máquina.
5. Teoria da informação, algoritmos de inferência e aprendizagem
Este livro é destinado a pessoas interessadas em dominar conceitos avançados de aprendizado de máquina, incluindo compressão de dados, codificação de canal barulhento, probabilidades e inferências, redes neurais, códigos de gráficos esparsos, etc.
