9 бесплатных книг по машинному обучению |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2017-04-09 18:05 В этой статье перечислены лучшие из книг по машинному обучению, которые стоят вашего внимания. Они находятся в свободном доступе. «Mining of Massive Datasets».Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeff Ullman Основанная на курсе CS246 и CS35A в Стэнфордском университете, эта книга предназначена для студентов, изучающих информатику, и не требует предварительной подготовки. Эта книга была опубликована издательством Cambridge University Press. «An Introduction to Statistical Learning (with applications in R)». Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie and Robert Tibshirani Эта книга содержит пролог к статистическим методам обучения наряду с несколькими лабораториями R. «Deep Learning». Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville Это учебное пособие по глубокому обучению предназначено для тех, кто находится на ранних этапах машинного обучения и глубинного обучения в частности. Онлайн-версия книги доступна уже сейчас бесплатно. «Bayesian methods for hackers». Cam Davidson-Pilon Эта книга знакомит вас с байесовскими методами и вероятностным программированием с вычислительной точки зрения. Книга в основном является находкой для тех, кто свободно владеет математикой. «Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms». Shai Shalev-Shwartz and Shai Ben-David Для тех, кто разбирается в математике, это одна из самых рекомендуемых книг для понимания магии, которая стоит за машинным обучением. «Deep Learning Tutorial».LISA lab, University of Montreal Учебное пособие по глубокому обучению с использованием Theano является обязательным для чтения, если вы готовы войти в это поле, и абсолютно бесплатно. Scikit-Learn Tutorial: Statistical-Learning for Scientific Data Processing Andreas Mueller Объясняя статистическое обучение, этот учебник объясняет использование методов машинного обучения с целью статистического вывода. Учебник доступен в Интернете бесплатно. Machine Learning (An Algorithmic Perspective) Stephen Marsland Эта книга может многое предложить студентам инженерных и информатики, изучающим машинное обучение и искусственный интеллект. Пособие опубликовано и написано Стивеном Марслэндом, к сожалению не бесплатно. Весь код Python доступен в Интернете. Они являются отличным справочным источником для изучения Python. Building Machine Learning Systems with Python Willi Richert and Luis Pedro Coelho Эта книга также недоступна бесплатно, но ради справедливости она в нашем списке. Это совершенное практическое руководство, чтобы максимально использовать возможности машинного обучения с помощью Python.
Источник:
Телеграм: t.me/ainewsline Источник: proglib.io Комментарии: |
|