Najlepsze podręczniki do uczenia maszynowego w 2020 roku

Najlepsze książki o uczeniu maszynowym (aktualizacja na 2020 r.)

• Tęsknota za uczeniem maszynowym autorstwa Andrew Ng.
• Patrick Hall: Wprowadzenie do interpretacji uczenia maszynowego (wydanie drugie) & Navdeep Gill.
• Interpretable Machine Learning autorstwa Christopha Molnara.
• Sieci neuronowe i głębokie uczenie się autorstwa Michaela Nielsena.
• Generative Deep Learning autorstwa Davida Fostera.

1. Jaka jest najlepsza książka do uczenia maszynowego dla początkujących?
2. Jakie książki powinienem przeczytać o uczeniu maszynowym?
3. Która certyfikacja uczenia maszynowego jest najlepsza?
4. Która witryna jest najlepsza do nauki uczenia maszynowego?
5. Jak rozpocząć naukę uczenia maszynowego?
6. Jak rozpocząć książkę o uczeniu maszynowym?
7. Czym jest uczenie maszynowe dla opornych?
8. Z jakiego algorytmu korzysta Tensorflow?
9. Kto jest autorem uczenia maszynowego?
10. Czy uczenie maszynowe jest trudne?
11. Czy uczenie maszynowe to dobra kariera?
12. Czy miesięcznie mogę się nauczyć uczenia maszynowego??

Jaka jest najlepsza książka do uczenia maszynowego dla początkujących?

7 książek o uczeniu maszynowym dla początkujących

1. „Uczenie maszynowe dla absolutnie początkujących: proste wprowadzenie w języku angielskim (drugie wydanie)” Olivera Theobalda. ...
2. „Uczenie maszynowe dla opornych” Johna Paula Muellera i Luki Massarona.

Jakie książki powinienem przeczytać o uczeniu maszynowym?

10 najlepszych podręczników do uczenia maszynowego, które powinni przeczytać wszyscy analitycy danych

• Głęboka nauka. ...
• Sztuczna inteligencja: nowoczesne podejście. ...
• Elementy uczenia się statystycznego: eksploracja danych, wnioskowanie i przewidywanie. ...
• Stustronicowa książka o uczeniu maszynowym. ...
• Rozpoznawanie wzorców i uczenie maszynowe. ...
• Applied Predictive Modeling.

Która certyfikacja uczenia maszynowego jest najlepsza?

Najlepsze certyfikaty uczenia maszynowego

• Profesjonalny certyfikat z podstaw nauki o danych. ...
• Certyfikacja osiągnięć zawodowych w naukach o danych. ...
• Certyfikat uczenia maszynowego eCornell. ...
• Certyfikat z uczenia maszynowego. ...
• Uczenie maszynowe Uniwersytetu Harvarda. ...
• Uczenie maszynowe w Pythonie. ...
• Uczenie maszynowe w Udacity.

Która witryna jest najlepsza do nauki uczenia maszynowego?

Oto lista stron internetowych:

• Biegłość w uczeniu maszynowym.
• Elitarna nauka o danych.
• KDnuggets.
• Kaggle.
• Reddit - r / datascience.
• Ku nauce o danych.
• Analytics Vidhya.
• Data Science Dojo.

Jak rozpocząć naukę uczenia maszynowego?

Zanim zaczniesz uczyć się ML, musisz najpierw przygotować zestaw podstaw.

1. Naucz się rachunku różniczkowego. Pierwszą rzeczą, której potrzebujesz, jest rachunek różniczkowy wielu zmiennych (do drugiego roku studiów licencjackich).
2. Naucz się algebry liniowej. ...
3. Naucz się kodować. ...
4. Naucz się uczenia maszynowego. ...
5. Twórz własne projekty. ...
6. Niektórych rzeczy trudno się nauczyć samemu. ...
7. Zapytaj o pomoc.

Jak rozpocząć książkę o uczeniu maszynowym?

Najlepsze książki o uczeniu maszynowym dla początkujących

1. Uczenie maszynowe dla absolutnie początkujących: proste wprowadzenie w języku angielskim (drugie wydanie) ...
2. Machine Learning (w Pythonie i R) For Dummies (1st Edition) ...
3. Uczenie maszynowe dla hakerów: studia przypadków i algorytmy, które pomogą Ci zacząć (wydanie 1)

Czym jest uczenie maszynowe dla opornych?

Uczenie maszynowe polega na uczeniu komputerów, jak uczyć się na podstawie danych, aby podejmować decyzje lub przewidywać. ... W przypadku prawdziwego uczenia maszynowego komputer musi być w stanie nauczyć się rozpoznawać wzorce bez konieczności bezpośredniego programowania.

Z jakiego algorytmu korzysta Tensorflow?

Tensorflow łączy modele i algorytmy uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się. Używa Pythona jako wygodnego interfejsu i działa wydajnie w zoptymalizowanym języku C++. Tensorflow umożliwia programistom tworzenie wykresów obliczeń do wykonania.

Kto jest autorem uczenia maszynowego?

Uczenie maszynowe autorstwa Toma M. Mitchella

I to jest świetna książka wprowadzająca do rozpoczęcia podróży. Zapewnia ładny przegląd twierdzeń ML z podsumowaniami pseudokodów ich algorytmów. Oprócz studiów przypadków Tom użył podstawowych przykładów, aby pomóc ci w łatwym zrozumieniu tych algorytmów.

Czy uczenie maszynowe jest trudne?

Jednak uczenie maszynowe pozostaje stosunkowo „trudnym” problemem. Nie ma wątpliwości, że nauka rozwijania algorytmów uczenia maszynowego poprzez badania jest trudna. Wymaga kreatywności, eksperymentowania i wytrwałości. ... Trudność polega na tym, że uczenie maszynowe jest zasadniczo trudnym problemem do debugowania.

Czy uczenie maszynowe to dobra kariera?

Tak, uczenie maszynowe to dobra ścieżka kariery. Według raportu Indeed z 2019 r., Inżynier uczenia maszynowego zajmuje czołowe miejsce pod względem wynagrodzenia, wzrostu liczby ofert pracy i ogólnego popytu. ... Jednym z powodów, dla których te stanowiska są tak lukratywne, jest duży popyt i niewielka podaż na osoby posiadające umiejętności uczenia maszynowego.

Czy mogę nauczyć się uczenia maszynowego miesięcznie??

kurs 1 - Machine Learning (szacowany czas: 1 miesiąc)