Praktyczne wprowadzenie do uczenia maszynowego

Opinie czytelników

Książka stanowi solidne wprowadzenie do uczenia maszynowego, chwalone za przejrzystą strukturę, przystępność i praktyczne przykłady. Doskonale nadaje się dla studentów i nauczycieli poszukujących kompleksowego źródła wiedzy.

⬤ Łatwy w czytaniu i dobrze rozplanowany
⬤ dokładna i wysokiej jakości treść
⬤ liczne praktyczne przykłady i ćwiczenia kodowania
⬤ jasno przedstawia złożone koncepcje
⬤ zawiera rzeczywiste scenariusze i kwestie etyczne.

Nie jest to najbardziej rygorystyczny podręcznik; może nie oferować wystarczającej głębi dla osób już zaznajomionych z uczeniem maszynowym.

(na podstawie 3 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

A Hands-On Introduction to Machine Learning

Zawartość książki:

Ten podręcznik, pełen rzeczywistych przykładów, spostrzeżeń branżowych i praktycznych ćwiczeń, został zaprojektowany tak, aby uczyć uczenia maszynowego w sposób łatwy do zrozumienia i zastosowania. Zakłada on jedynie podstawową znajomość technologii, co czyni go idealnym źródłem wiedzy dla studentów i profesjonalistów, w tym tych, którzy dopiero zaczynają przygodę z informatyką.

Omówione zostały wszystkie niezbędne tematy, w tym uczenie nadzorowane i nienadzorowane, sieci neuronowe, uczenie ze wzmocnieniem, usługi w chmurze oraz kwestie etyczne, które wciąż stanowią problem w branży. Podczas gdy Python jest używany jako podstawowy język, wiele ćwiczeń będzie miało również rozwiązania dostarczone w R dla większej wszechstronności.

W celu wsparcia nauczania na różnych kursach dostępny jest zestaw zasobów online, w tym przykładowe sylabusy, podręcznik rozwiązań i slajdy z wykładów. Zestawy danych i kod są również dostępne online dla studentów, dając im wszystko, czego potrzebują, aby przećwiczyć przykłady i problemy zawarte w książce.