Buenos ejemplos / libros / recursos para aprender sobre el aprendizaje automático aplicado (no solo ML)

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He tomado un curso de ML anteriormente, pero ahora que estoy trabajando con proyectos relacionados con ML en mi trabajo, estoy luchando bastante para aplicarlo. Estoy seguro de que lo que estoy haciendo ha sido investigado / tratado anteriormente, pero no puedo encontrar temas específicos.

Todos los ejemplos de aprendizaje automático que encuentro en línea son muy simples (por ejemplo, cómo usar un modelo KMeans en Python y ver las predicciones). Estoy buscando buenos recursos sobre cómo aplicarlos, y tal vez codificar ejemplos de implementaciones de aprendizaje automático a gran escala y capacitaciones de modelos. Quiero aprender sobre cómo procesar y crear nuevos datos de manera efectiva que puedan hacer que los algoritmos de ML sean mucho más efectivos.

machine-learning references train application Stoneman
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Respuestas:

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No tengo conocimiento en ML. Después de una pequeña búsqueda en la web, encontré un hilo de reddit que enumera los siguientes libros, todos los cuales se pueden descargar legalmente de forma gratuita. Puede investigar los títulos de su interés para obtener más detalles. También comente si encuentra útil alguno de los libros (y por qué).

Aprendizaje automático

Probabilidad / Estadísticas

Álgebra Lineal / Optimización

Algoritmo genético

Moazzem Hossen
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Gracias por los enlaces. Estoy en el proceso de verificar algunos de ellos, pero lo que más me interesa es algo que brinde ejemplos prácticos del uso de algoritmos y la capacitación de un modelo. Ya tengo una buena base de cómo funcionan matemáticamente, así que ya no necesito entenderlo tanto. Dado que tengo modelos funcionales para cada uno de los algoritmos (que están ampliamente disponibles), quiero aprender a usar estas funciones para desarrollar un modelo de manera efectiva.
Stoneman