9 полезных бесплатных книг по машинному обучению
МЕНЮ
Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
ТЕМЫ
Новости ИИ
Голосовой помощник
Городские сумасшедшие
ИИ в медицине
ИИ проекты
Искусственные нейросети
Слежка за людьми
Угроза ИИ
Компьютерные науки
Машинное обуч. (Ошибки)
Машинное обучение
Машинный перевод
Реализация ИИ
Реализация нейросетей
Создание беспилотных авто
Трезво про ИИ
Философия ИИ
Генетические алгоритмы
Капсульные нейросети
Основы нейронных сетей
Распознавание лиц
Распознавание образов
Распознавание речи
Техническое зрение
Чат-боты
Авторизация
2017-03-22 13:11
Машинное обучение — это обширная тема, ставшая в последнее время весьма важной. Для тех, кто хочет с ней познакомиться, эта подборка станет приятным подспорьем.
В этой книге авторы попытались объединить много важных новых идей, связанных со статистическим обучением. Хотя в книге не хватает математических деталей, авторы неплохо объясняют именно основы концептов. Книга пригодится не только специалистам по статистике, но и людям, работающим в смежных областях.
Цель этой книги — введение в индуктивное логическое программирование, раздел науки на стыке машинного обучения и логического программирования. Книга будет полезна тем, кто изучает принципы работы с базами данных, дата-инжиниринг, ИИ, машинное обучение и логическое программирование.
Обучение с подкреплением — это один из способов машинного обучения, в ходе которого испытуемая система взаимодействует с некоторой средой и стремится получить максимальную награду за свои действия. В этой книге разбираются ключевые аспекты этого вида обучения, его история и сферы применения. Порогом вхождения в эту книгу является лишь базовый уровень знания принципов вероятностной модели.
В этой книге рассказывается о теории информации и о статистическом выводе. Эти темы лежат в основе таких областей современной науки, как коммуникация, теория обработки сигналов, data mining, машинное обучение, биоинформатика, криптография и многих других. Авторы удачно сочетают теоретические объяснения с практическими примерами и заданиями.
Эта книга посвящена гауссовским процессам и вопросу обучения с учителем. В книге приведено много алгоритмов, также разбираются сферы применения ГП в машинном обучении и статистике, например, в методе опорных векторов, нейронных сетях, сплайнах и прочем.
Эта книга пригодится студентам старших курсов с небольшим багажом знаний по линейной алгебре и матанализу. Материал в книге идёт от простого к сложному, используются графические модели.
В этой книге приведен набор вводных материалов по большинству основных аспектов машинного обучения (обучение с учителем и без учителя, вероятностное моделирование, теория обучения и т.д.).
Цель этой книги — рассказать о современных подходах к классификации. Они сравниваются по производительности и областям применения в реальных случаях. Как видно из названия, таких подходов три: статистический метод, метод машинного обучения и метод нейронных сетей.
В этой книге рассматриваются многие важные вопросы машинного обучения с 2006 года. Это и не учебник, и не задачник: цель книги — подготовить читателя к дальнейшему освоению этой темы.
Будем рады, если вы расскажете нам в комментариях о других хороших книгах о машинном обучении, которые мы могли бы добавить в эту подборку.
Источник: tproger.ru