Algoritmy strojového učenia: Príručka

Recenzie čitateľov

Kniha je chválená za to, že je vhodná pre začiatočníkov a poskytuje jasné vysvetlenie algoritmov strojového učenia spolu s implementáciou kódu. Bola však kritizovaná za nedostatok praktických príkladov, väčšieho počtu súborov údajov a vizuálnych pomôcok, ktoré by čitateľom pomohli lepšie pochopiť koncepty.

⬤ Prívetivé pre začiatočníkov
⬤ dobré vysvetlenia algoritmov
⬤ stručné
⬤ obsahuje implementácie kódu
⬤ pokrýva širokú škálu algoritmov ML
⬤ užitočné pre tých, ktorí sú už trochu oboznámení s konceptmi ML.

⬤ Chýbajú praktické príklady a projekty
⬤ nedostatočné súbory údajov
⬤ niektoré časti nedostatočne vysvetľujú základné pojmy
⬤ mohlo by prospieť viac vizuálnych obrázkov a podrobných matematických vysvetlení.

(na základe 9 čitateľských recenzií)

Pôvodný názov:

Machine Learning Algorithms: Handbook

Obsah knihy:

V knihe "Algoritmy strojového učenia: Príručka" vás Aman Kharwal, zakladateľ spoločnosti Statso. io, vezme na poučnú cestu fascinujúcim svetom strojového učenia. Či už ste skúsený dátový vedec alebo zvedavý začiatočník, táto kniha poskytuje ucelený prehľad základných algoritmov, ktoré tvoria základ moderného strojového učenia.

S jasnosťou a precíznosťou Aman demystifikuje zložité koncepty a krok za krokom vás prevedie základmi regresie, klasifikácie, zhlukovania, hlbokého učenia a prognózovania časových radov. Každá kapitola predstavuje hlboký ponor do konkrétneho algoritmu, ktorý vás vybaví znalosťami a zručnosťami na riešenie reálnych problémov.

Kľúčové vlastnosti:

1. Jasné vysvetlenia algoritmov strojového učenia: Kniha ponúka jasné a stručné vysvetlenia algoritmov strojového učenia, čím zaručuje, že čitatelia všetkých úrovní bez problémov pochopia koncepty.

2. Praktický prístup: Vďaka praktickým príkladom s využitím jazyka Python a úryvkov kódu získate praktické pochopenie fungovania jednotlivých algoritmov a naučíte sa ich implementovať v reálnych projektoch.

3. Komplexné krytie: Kniha pokrýva širokú škálu algoritmov, od lineárnej regresie a podporných vektorových strojov až po rozhodovacie stromy a neurónové siete.

4. Metódy hodnotenia výkonnosti: Naučte sa vyhodnocovať efektívnosť svojich modelov, identifikovať oblasti na zlepšenie a optimalizovať ich výkon pomocou štandardných techník vyhodnocovania.

5. Techniky predbežného spracovania údajov: Objavte kritické prvky predbežného spracovania údajov, ktoré sú základom pre budovanie robustných a presných modelov strojového učenia.

6. Predpovedanie časových radov: Preskúmajte pokročilé algoritmy špeciálne navrhnuté pre údaje v časových radoch, ktoré sú kritickou súčasťou mnohých reálnych aplikácií.

7. Dodatok pre ľahkú orientáciu: Prístup ku všetkým parametrom bežne používaných algoritmov strojového učenia v praktickom dodatku, ktorý uľahčuje efektívne ladenie modelu.

Či už máte záujem naučiť sa základy všetkých algoritmov strojového učenia, implementovať algoritmy strojového učenia pomocou jazyka Python, alebo sa pripravovať na prijímací pohovor, kniha "Algoritmy strojového učenia: Príručka" vám pomôže v každom smere.