Maschinelles Lernen ist eng mit der Computerstatistik verbunden, die sich darauf konzentriert, Vorhersagen mithilfe von Computern zu treffen. Die mathematische Optimierungsforschung bietet Methoden, Theorien und Anwendungen im Bereich des maschinellen Lernens. Data Mining ist ein Forschungsgebiet des maschinellen Lernens, das sich auf die explorative Datenanalyse durch unbeaufsichtigtes Lernen konzentriert. Bei der Anwendung von Geschäftsproblemen wird maschinelles Lernen auch als prädiktive Analyse bezeichnet.
Dieses Mal empfehle ich ein Buch über den Einstieg in das maschinelle Lernen im Jahr 2020.
Dieses Buch erklärt die Verarbeitung natürlicher Sprache anhand der Grundlagen, damit auch Menschen, die sie noch nie gelernt haben, sie lernen können. Welche Art von Verarbeitung sollte im Voraus durchgeführt werden, um die natürliche Sprache auf einem Computer zu verarbeiten, wie werden Wörter und Sätze analysiert, welche Art von Verarbeitung sollte durchgeführt werden, um Aufgaben wie die automatische Übersetzung auszuführen Usw. wird sanft erklärt. Dies ist das beste Buch für diejenigen, die von nun an die Verarbeitung natürlicher Sprache zusammen mit der Implementierung im Programm lernen möchten.
Risiken sind "ungewiss" und "vermeiden wollen". Ich werde die grundlegende Methode zusammenfassen, wie solche Risiken im modernen Zeitalter der Datenwissenschaft statistisch behandelt werden sollten.
Bilderkennungs-KI, mit der jeder Modellbau für maschinelles Lernen erstellen kann, der mit der neuesten Technologie von Google erstellt wurde! !! Von der Erstellung von Trainingsdaten über die Erstellung von Vorhersagemodellen bis hin zur Optimierung, Modellbewertung und Einbettung von Web und Apps. Einfache Bilderkennungs-KI-Erstellung unter Verwendung der Theorie des tiefen Lernens, des neuronalen Modells und des maschinellen Lernens.
Wenden Sie maschinelles Lernen an! Offene Software "Weka" analysiert automatisch eine große Datenmenge. Bestimmen Sie, welche Informationen am relevantesten sind. Kristallisierte Informationen werden automatisch vorhergesagt. Beurteilung "schnell" und "genau" aus menschlichen Entscheidungen.
Im Zentrum der Datenanalysetechnologie stehen Analysealgorithmen und Modellierungstechniken. In der Praxis sehen wir uns jedoch der Bedeutung der "Vorbehandlung" gegenüber. Die Methode hängt vom "Analyseziel" und "Datenformat" ab, und der Erfolg oder Misserfolg des maschinellen Lernens hängt davon ab, wie die Features daraus erstellt werden. In diesem Buch ist "Vorhersage" das Analyseziel, und das Verfahren der Vorverarbeitung beim maschinellen Lernen wird für strukturierte Daten, Bilddaten, Zeitreihendaten und natürliche Sprache eingeführt. Nach den Übungen erleben Sie die Implementierung von Pyon. Während die Implementierung gemäß dem Datenanalyse-Framework CRISP-DM fortschreitet, erwerben Sie Vorverarbeitungstechniken in einer Form, die dem praktischen Gebrauch nahe kommt.
Ein super Einführungsbuch, das den Mechanismus der KI anhand der Grundlagen erklärt! Sie können verstehen, während Sie sich mit Excel konkret bewegen!
Dieses Buch erklärt die Grundlagen und praktischen Methoden des maschinellen Lernens. Wir verfolgen auch genau die Vorbereitung der Entwicklungsumgebung für maschinelles Lernen, die Verwendung im tatsächlichen Bereich und den theoretischen Teil, der dazu neigt, Blackbox zu sein. Außerdem wird erläutert, wie das Modell des maschinellen Lernens in Kombination mit Datenaggregation und -formung verwendet wird. Die Zielgruppe sind Entwickler und Forscher, die an der Entwicklung künstlicher Intelligenz beteiligt sind. In Kapitel 1 erklärt dieses Buch die für das maschinelle Lernen erforderliche Umgebungskonstruktion und die für das maschinelle Lernen erforderlichen Grundlagen von Pyon. In Kapitel 2 werden wir das überwachte Lernen und das unbeaufsichtigte Lernen anhand von Stichproben erläutern. Kapitel 3 beschreibt die maschinellen Lernmodelle, die mit überwachtem und unbeaufsichtigtem Lernen verbunden sind. Die Theorie der wichtigsten Modelle des maschinellen Lernens wird im Zusammenhang mit mathematischen Formeln erläutert, und die auf dieser Theorie basierende Codierungsmethode in Python wird erläutert. In Kapitel 4 wird erläutert, wie Daten aggregiert und formatiert werden und wie sie in einem tatsächlichen Modell für maschinelles Lernen verwendet werden.
Gründliche Erklärung des neuen gesunden Menschenverstandes durch maschinelles Lernen! Erklärt von Grundkenntnissen und Begriffen bis zur Geschäftsnutzung. Sie können das "Jetzt" des maschinellen Lernens mit zahlreichen Fällen verstehen. Voller Tipps für die Geschäftseinführung. Liste der Unternehmen, die auf maschinelles Lernen achten sollten. Dies ist ein Handbuch für maschinelles Lernen, eine Reihe, die als neuestes Handbuch für IT-Schlüsselwörter sehr beliebt ist. Es wird oft als esoterische Technik angesehen, aber maschinelles Lernen ist heute für die Effizienz aller Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Dieses Buch bietet eine breite Palette von Erklärungen von den Grundlagen bis zu den neuesten Erkenntnissen. Wir werden auf leicht verständliche Weise die Geschichte des maschinellen Lernens, Anwendungsbeispiele, Technologien zur Unterstützung des maschinellen Lernens und Tipps für die Geschäftsnutzung erläutern, die von kleinen und mittleren Unternehmen und Einzelpersonen realisiert werden können. Dieses Buch bietet Ihnen alles, was Geschäftsleute über maschinelles Lernen wissen müssen!
Eine große Datenmenge wird schnell und gründlich analysiert und vom Jubatus-Entwickler ausführlich erklärt! Erläuterte die Einführung von Jubatus, das Grundkonzept und den verteilten Lernmechanismus "MIX". Außerdem wird erläutert, wie im verteilten Modus ausgeführt wird, der eine große Datenmenge schnell verarbeitet. Detaillierte Erläuterung der in Jubatus installierten Analysefunktionen wie Klassifizierung und Regression mit Codes. Einführungstipps zur Verbesserung der Analysegenauigkeit und der Fallstricke während der Analyse!
Ein beispielloses Einführungsbuch, das auf kürzestem Weg leicht zu verstehen ist! Erklärt, wie ein Algorithmus mit einem konsistenten Verfahren zum "Erstellen eines Modells -> Ableiten von Inferenz" erstellt wird.
Dieses Buch ist ein Einführungsbuch zum maschinellen Lernen, das sich eher auf die Praxis als auf die Theorie konzentriert, damit Leser mit Programmierhintergrund es lesen können, ohne mathematische oder theoretische Kenntnisse zu benötigen. Es richtet sich an Programmierer aus Sicht eines Programmierers, wobei schwierige theoretische Erklärungen so weit wie möglich vermieden und die tatsächlichen Techniken detailliert beschrieben werden. Dieses Buch ist ideal für Programmierer, die praktische Kenntnisse und Techniken des maschinellen Lernens erwerben möchten, die bei der Verarbeitung großer Datenmengen effektiv sind.
Üben Sie die Analyse der tatsächlichen Daten mit freier Software. Es umfasst auch angewandte Methoden wie Bestärkungslernen, Tiefenlernen usw. Ein Einführungsbuch, das nützlich ist, um Big Data zu analysieren, die Sie erleben und verstehen können.
Ziel ist es, die Grundidee des Einsatzes von maschinellem Lernen in der Verarbeitung natürlicher Sprache zu vermitteln. Es beschreibt grundlegende Kenntnisse, die sorgfältig aus dem weiten Bereich ausgewählt wurden, und ist ein Buch, das Sie unbedingt lesen sollten, bevor Sie eine Arbeit oder einen Kommentar in die Hand nehmen.
Von der Einführung in R, grundlegende statistische Methoden zum Organisieren von Daten, Messen von Vorhersagefehlern, maschinelles Lernen mit statistischen Modellen, wichtige Algorithmen für maschinelles Lernen, spärliches Lernen usw. Sorgfältig erklärt Um maschinelles Lernen zu beherrschen, Wahrscheinlichkeit Eine in der Statistik verankerte grundlegende Theorie der Datenanalyse ist unerlässlich. In diesem Buch werden daher die Grundlagen von Wahrscheinlichkeit / Statistik und maschinellem Lernen unter Verwendung statistischer Modelle ab dem Beginn von R unter Verwendung der freien Software "R" für statistische Analysen erläutert, die zunehmend in der Wirtschaft verwendet wird. Maschinelles Lernen ist effektiv für die Analyse großer Mengen komplexer Daten und wird auch als Big Data Processing Flower-Technologie bezeichnet.
Sorgfältiger Kommentar, der auch für Programmieranfänger sicher ist. Ein Lehrplan, in dem Sie Spaß am Lernen haben, indem Sie "erledigt!" Genießen Sie das Erfolgserlebnis von "made!" Durch Spiele und maschinelles Lernen.
Erfahren Sie, wie maschinelles Lernen funktioniert Verstehen Sie die Essenz der Datenwissenschaft.
Was der heutigen künstlichen Intelligenz zugrunde liegt, sind Daten, Computerumgebungen, Algorithmen und Programme. Wenn Sie nicht über eine große Datenmenge verfügen, können Sie keine künstliche Intelligenz erstellen. Und ohne eine Computerumgebung, Algorithmen und Programme, die große Datenmengen verarbeiten, kann keine künstliche Intelligenz erstellt werden. In diesem Buch werden wir anhand konkreter Datenanalysebeispiele die Theorie des maschinellen Lernens über die Ausführungsumgebung, die Phython-Programmierung und das Deep Learning erläutern.
Präsentation einer kurzen Erläuterung der 50 wichtigen Grundkonzepte der Statistik und des maschinellen Lernens, die für die Datenwissenschaft und verwandte Begriffe erforderlich sind, der Mindestformeln für deren Unterstützung, einer klaren Visualisierung und des zu realisierenden R-Codes. Fördern Sie das Verständnis aus vielen Richtungen. Zeigt an, welche statistischen Elemente in einer Reihe von datenwissenschaftlichen Prozessen der Datenklassifizierung, -analyse, -modellierung und -vorhersage sowie für wichtige Elemente deren Konzepte, mathematische Unterstützung und Programmierung benötigt werden und welche nicht. Annäherung von jeder Seite. Es ist möglich, die für die Datenwissenschaft erforderlichen Elemente effizient zu lernen und tief zu verstehen.
Es wird systematisch erklärt, wie die Schwierigkeiten bei der Lösung tatsächlicher Probleme angegangen werden können, anstatt nur die Fragmente der Technologie im Zusammenhang mit der Erkennung von Anomalien aufzulisten. Die Erkennung von Anomalien ist eine wichtige Technologie, die als erster Schritt Zeichen erkennt, schnelle Entscheidungen trifft und den nächsten Schritt unternimmt.
Ich habe mich auf die Grundlagen konzentriert, damit Anfänger die Grundlagen der Mustererkennung und des statistischen Lernens erlernen können. Wir haben ein C-Sprachprogramm im Web veröffentlicht, damit wir die Mustererkennungsmethode implementieren, die tatsächlichen Daten analysieren und die Methode verbessern können.
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