Học máy có thể được định nghĩa theo nhiều cách khác nhau liên quan đến một lĩnh vực khoa học liên quan đến việc thiết kế và phát triển các công cụ lý thuyết và triển khai cho phép xây dựng các hệ thống có một số hành vi thông minh giống con người. Học máy giải quyết cụ thể hơn khả năng cải thiện tự động thông qua kinh nghiệm.

Số đặc biệt này là cuốn sách được biên soạn bằng cách tổng hợp các tài liệu được xuất bản thông qua bình duyệt về nghiên cứu các công nghệ tiên tiến khác nhau liên quan đến ứng dụng và lý thuyết xử lý tín hiệu cho các hệ thống đa phương tiện sử dụng ML hoặc các phương pháp tiên tiến.

The increasing use of automated laser welding processes causes high demands on process monitoring.

Machine Learning with Python for Everyone brings together all they’ll need to succeed: a practical understanding of the machine learning process, accessible code, skills for implementing that process with Python and the scikit-learn library, and real expertise in using learning systems intelligently.

The book covers a broad array of topics not usually included in introductory machine learning texts, including supervised learning, Bayesian decision theory, parametric methods, semiparametric methods, nonparametric methods, multivariate analysis, hidden Markov models, reinforcement learning, kernel machines, graphical models, Bayesian estimation, and statistical testing.

Rather than spend $30-$50 USD on a dense long textbook, you may want to read this book first. As a clear and concise alternative to a textbook, this short book offers a practical and high-level introduction to the practical components and statistical concepts found in machine learning.

The book Machine Learning: Hands-On for Developers and Technical Professionals contains a breakdown of each ML variant, explaining how it works and how it is used within certain industries, allowing readers to incorporate the presented techniques into their own work as they follow along.

If you're looking to make a career move from programmer to AI specialist, this is the ideal place to start. Based on Laurence Moroney's extremely successful AI courses, this introductory book provides a hands-on, code-first approach to help you build confidence while you learn key topics.

This Practical Book Shows You How. By Using Concrete Examples, Minimal Theory, And Two Production-Ready Python Frameworks―Scikit-Learn And Tensorflow―Author Aurélien Géron Helps You Gain An Intuitive Understanding Of The Concepts And Tools For Building Intelligent Systems

This book starts with an introduction to machine learning and the Python language and shows you how to complete the setup. Through this book, you will learn to tackle data-driven problems and implement your solutions with the powerful yet simple language, Python.