L'apprentissage automatique est étroitement lié aux statistiques informatiques, qui se concentrent sur la réalisation de prédictions à l'aide d'ordinateurs. La recherche d'optimisation mathématique fournit des méthodes, des théories et des applications dans le domaine de l'apprentissage automatique. L'exploration de données est un domaine de recherche de l'apprentissage automatique, axé sur l'analyse exploratoire des données par apprentissage non supervisé. Dans l'application de problèmes métier, l'apprentissage automatique est également appelé analyse prédictive.
Cette fois, je recommande un livre sur la mise en route de l'apprentissage automatique en 2020.
Ce livre explique le traitement du langage naturel à partir des bases afin que même les personnes qui ne l'ont jamais appris puissent l'apprendre. Quel type de traitement doit être effectué à l'avance pour traiter le langage naturel sur un ordinateur, comment analyser des mots et des phrases, quel type de traitement doit être effectué pour exécuter des tâches telles que la traduction automatique , Etc. sera expliqué doucement. C'est le meilleur livre pour ceux qui veulent apprendre le traitement du langage naturel avec la mise en œuvre dans le programme à partir de maintenant.
Les risques sont «incertains» et «veulent éviter». Je résumerai la méthode de base de la manière dont ces risques devraient être traités statistiquement à l'ère moderne de la science des données.
Reconnaissance d'image AI que tout le monde peut faire Construction de modèles d'apprentissage automatique avec la dernière technologie de Google! !! De la création de données de formation à la construction de modèles prédictifs, au réglage, à l'évaluation des modèles et à l'incorporation du Web et des applications. Création d'IA de reconnaissance d'image simple à l'aide de la théorie de l'apprentissage profond, du modèle neuronal et de l'apprentissage automatique.
Appliquez l'apprentissage automatique! Le logiciel ouvert "Weka" analyse automatiquement une grande quantité de données. Déterminez les informations les plus pertinentes. Les informations cristallisées sont automatiquement prédites. Jugement "rapidement" et "précisément" à partir des décisions humaines.
Les algorithmes d'analyse et les techniques de modélisation sont au cœur de la technologie d'analyse des données. Cependant, dans le domaine de la pratique, nous sommes confrontés à l'importance du «prétraitement». La méthode dépend de la «cible d'analyse» et du «format de données», et le succès ou l'échec de l'apprentissage automatique dépend de la manière dont les fonctionnalités sont créées à partir de ces derniers. Dans ce livre, la «prédiction» est la cible de l'analyse, et la procédure de prétraitement dans l'apprentissage automatique est présentée pour les données structurées, les données d'image, les données de séries chronologiques et le langage naturel. Après les exercices, vous ferez l'expérience de la mise en œuvre par Pyon. Au fur et à mesure que la mise en œuvre se déroule selon le cadre d'analyse de données CRISP-DM, vous acquerrez des techniques de prétraitement sous une forme proche de l'utilisation pratique.
Un super livre d'introduction qui explique le mécanisme de l'IA depuis les bases! Vous pouvez comprendre en vous déplaçant concrètement à l'aide d'Excel!
Ce livre est un livre qui explique les bases et les méthodes pratiques de l'apprentissage automatique. Nous suivons également de près la préparation de l'environnement de développement pour l'apprentissage automatique, comment l'utiliser dans le domaine réel et la partie théorique qui tend à être encadrée par une boîte noire. Il explique également comment utiliser le modèle d'apprentissage automatique en combinaison avec l'agrégation et la mise en forme des données. Le public cible est constitué des développeurs et des chercheurs impliqués dans le développement lié à l'intelligence artificielle. Dans le chapitre 1, ce livre explique la construction d'environnement requise pour l'apprentissage automatique et les bases de Pyson requises pour l'apprentissage automatique. Dans le chapitre 2, nous expliquerons l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé à partir d'échantillons. Le chapitre 3 décrit les modèles d'apprentissage automatique associés à l'apprentissage supervisé et non supervisé. Il explique la théorie des principaux modèles d'apprentissage automatique en relation avec les formules mathématiques et explique la méthode de codage en Python basée sur cette théorie. Le chapitre 4 explique comment agréger et formater des données et comment les utiliser dans un modèle d'apprentissage automatique réel.
Explication approfondie du nouveau sens commun des affaires modifié par l'apprentissage automatique! Explique des connaissances et termes de base à l'utilisation commerciale Vous pouvez comprendre le «maintenant» de l'apprentissage automatique avec de nombreux cas. Plein de conseils pour l'introduction de l'entreprise. Liste des entreprises à surveiller pour l'apprentissage automatique. Il s'agit d'un manuel d'apprentissage automatique, une série très populaire en tant que dernier manuel de mots clés informatiques. Il est souvent considéré comme une technique ésotérique, mais l'apprentissage automatique est désormais essentiel à l'efficacité de toutes les entreprises. Ce livre fournit un large éventail d'explications allant des bases aux dernières connaissances. Nous expliquerons de manière facile à comprendre l'histoire de l'apprentissage automatique, des exemples d'application, des technologies qui prennent en charge l'apprentissage automatique et des conseils d'utilisation commerciale pouvant être réalisés par les petites et moyennes entreprises et les particuliers. Ce livre vous donnera tout ce que les professionnels doivent savoir sur l'apprentissage automatique!
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Ce livre est un livre d'introduction à l'apprentissage automatique écrit en mettant l'accent sur la pratique plutôt que sur la théorie afin que les lecteurs ayant une formation en programmation puissent le lire sans avoir besoin de connaissances mathématiques ou théoriques. Il est destiné aux programmeurs du point de vue d'un programmeur, évitant autant que possible les explications théoriques difficiles et détaillant les techniques réelles. Ce livre est idéal pour les programmeurs qui souhaitent acquérir des connaissances pratiques et des techniques d'apprentissage automatique efficaces pour traiter des données à grande échelle.
Pratiquer l'analyse de données réelles avec des logiciels libres. Il couvre également les méthodes appliquées telles que l'apprentissage par renforcement, l'apprentissage en profondeur, etc. Un livre d'introduction utile pour analyser le Big Data que vous pouvez expérimenter et comprendre.
Le but est de transmettre l'idée de base de l'utilisation de l'apprentissage automatique dans le traitement du langage naturel. Il décrit des connaissances essentielles soigneusement sélectionnées dans le vaste domaine, et est un livre que vous devez absolument lire avant de prendre un article ou un commentaire.
De l'introduction à R, des méthodes statistiques de base pour organiser les données, comment mesurer les erreurs de prédiction, l'apprentissage automatique avec des modèles statistiques, les principaux algorithmes d'apprentissage automatique, l'apprentissage parcimonieux, etc. Une théorie de base de l'analyse des données ancrée dans les statistiques est essentielle. Par conséquent, ce livre explique les bases de la probabilité / statistique et de l'apprentissage automatique à l'aide de modèles statistiques du début de R en utilisant le logiciel libre d'analyse statistique "R", de plus en plus utilisé dans les entreprises. L'apprentissage automatique est efficace pour analyser de grandes quantités de données complexes et est également appelé technologie de traitement des fleurs de traitement de données volumineuses.
Commentaires attentifs et sans danger même pour les débutants en programmation. Un programme où vous pouvez profiter de l'apprentissage en accumulant "fait!" Profitez du sentiment d'accomplissement du «made!» Grâce aux jeux et à l'apprentissage automatique.
Découvrez le fonctionnement de l'apprentissage automatique.
Ce qui sous-tend l'intelligence artificielle d'aujourd'hui, ce sont les données, les environnements informatiques, les algorithmes et les programmes. Si vous ne disposez pas d'une énorme quantité de données, vous ne pouvez pas créer d'intelligence artificielle. Et sans environnement informatique, algorithmes et programmes qui traitent d'énormes quantités de données, l'intelligence artificielle ne peut pas être créée. Dans ce livre, nous expliquerons de la théorie de l'apprentissage automatique à l'environnement d'exécution, la programmation Python et l'apprentissage en profondeur avec des exemples concrets d'analyse de données.
Présentation d'une brève explication des 50 concepts de base importants de la statistique et de l'apprentissage automatique requis pour la science des données et des termes associés, les formules minimales pour les soutenir, une visualisation claire et le code R à réaliser. Promouvoir la compréhension dans plusieurs directions. Affiche les éléments de statistiques nécessaires et ceux qui ne le sont pas dans une série de processus de science des données de classification, d'analyse, de modélisation et de prédiction des données, ainsi que pour les éléments importants, leurs concepts, leur support mathématique et leur programmation. Approche de chaque côté. Il est possible d'apprendre efficacement et de comprendre en profondeur les éléments nécessaires à la science des données.
Il explique systématiquement comment aborder les difficultés rencontrées dans la résolution de problèmes réels, plutôt que de simplement lister les fragments de technologie liés à la détection des anomalies. La détection d'anomalies est une technologie importante qui est la première étape pour détecter les signes, prendre des décisions rapides et passer à l'étape suivante.
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