LINUX.ORG.RU

Книги и учебные ресурсы по машинному обучению

 , , ,


3

4

Список книг, видео и курсов по машинному обучению и математике, всё на русском языке. Большая, качественная подборка. Почти все pdf'ки книг гуглятся. https://ru.stackoverflow.com/a/683632/1084


Не смог создать в Science & Engineering, переместите куда надо.

mag1ck
() автор топика

русский не нужен

anonymous
()
Ответ на: комментарий от newb

Зависит от уровня. R&D - тут и PhD хорошего вуза нужен, и какие-то успехи.
Делать import xgboost as xgb - средние навыки программирования и школьная математика.

Solace ★★
()
Ответ на: комментарий от Solace

Сейчас наблюдаю вакансию machine learning specialist. Из требований только аналитический склад ума, основы программирования, технический английский. Знания математики приветствуются. Это легитимно?

newb
()
Ответ на: комментарий от newb

очень сомневаюсь что тебе придется самому придумывать какие-то алгоритмы. как правило все уже придумано и разжовано на форумах. Но матан все таки приветствуется

kiotoze ★★★★
()
Ответ на: комментарий от newb

Нормально. Намного адекватнее «идеального знания теории CNN» (© mail.ru).
Математику (лин.алгебру, диффуры, т.д.) лучше все-таки подтянуть, дабы быстрее понимать происходящее. Но надо смотреть на компанию и ее представителей: учиться ML одному тяжело, да и хайп вносит свою лепту, много левых людей и контор лезет.

Solace ★★
()

Куда ни ткни, всюду ML. В современном мире любой школьник напихает сотни ссылок на ресурсы по ML.

nezamudich ★★
()
21 октября 2017 г.
Ответ на: комментарий от mag1ck

ап списка, много чего добавлено:

Шлезингер М.И. Десять лекций по статистическому и структурному распознаванию образов источник

Джулли А., Пал С. Библиотека Keras — инструмент глубокого обучения источник оглавление и отрывки из глав

Шарден Б., Массарон Л., Боскетти А. Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python источник оглавление и отрывки из глав

Шитиков В.К., Мастицкий С.Э. Классификация, регрессия и другие алгоритмы Data Mining с использованием R

Дж. Вандер Плас Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение

Джулли А., Пал С. Библиотека Keras - инструмент глубокого обучения

Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению

Слайды лекций по курсу “Машинное обучение” (если нужно быстро пробежаться по нужным темам - самое то)

Лекция 2008 года Н.Ю. Золотых Как обучаются машины?

mag1ck
() автор топика
Вы не можете добавлять комментарии в эту тему. Тема перемещена в архив.