Cuốn sách giáo khoa này trình bày các khái niệm cơ bản về học máy một cách dễ hiểu bằng cách đưa ra lời khuyên thực tế, sử dụng các ví dụ đơn giản và đưa ra các cuộc thảo luận hấp dẫn về các ứng dụng có liên quan. Các chủ đề chính bao gồm bộ phân loại Bayes, bộ phân loại lân cận gần nhất, bộ phân loại tuyến tính và đa thức, cây quyết định, mạng lưới thần kinh và máy vectơ hỗ trợ.

Vì học máy ngày càng được tận dụng để tìm ra các mẫu, tiến hành phân tích và đưa ra quyết định - đôi khi không có ý kiến ​​đóng góp cuối cùng từ con người, những người có thể bị ảnh hưởng bởi những phát hiện này - điều quan trọng là phải đầu tư vào việc thu hút nhiều bên liên quan hơn vào nhóm.

Cuốn sách này trình bày tổng quan toàn diện đầu tiên về các phương pháp chung trong Học máy tự động (AutoML), thu thập mô tả về các hệ thống hiện có dựa trên các phương pháp này và thảo luận về loạt thách thức quốc tế đầu tiên của hệ thống AutoML.

Cuốn sách này là phần giới thiệu chung về học máy, có thể dùng làm sách giáo khoa cho sinh viên sau đại học và là tài liệu tham khảo cho các nhà nghiên cứu. Nó bao gồm các chủ đề hiện đại cơ bản trong học máy đồng thời cung cấp cơ sở lý thuyết và các công cụ khái niệm cần thiết cho việc thảo luận và chứng minh các thuật toán.

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.