Note :
Le livre « Machine Learning for Absolute Beginners » est une introduction concise et accessible à l'apprentissage automatique, destinée principalement aux personnes ayant peu ou pas de connaissances préalables. Bien qu'il couvre efficacement les concepts fondamentaux et fournisse une base solide, il ne satisfera peut-être pas ceux qui recherchent des détails techniques approfondis.
Avantages:⬤ Clair et bien écrit, il est facile à comprendre pour les débutants.
⬤ Fournit une bonne vue d'ensemble des concepts de l'apprentissage automatique sans pour autant submerger le lecteur.
⬤ Inclut des illustrations visuelles pour améliorer la compréhension.
⬤ Offre des ressources supplémentaires pour des études plus approfondies et un aperçu des options de carrière dans le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.
⬤ La brièveté de l'ouvrage est un avantage pour les lecteurs rapides ou ceux qui ont besoin d'un aperçu du sujet.
⬤ Peut être trop basique pour les lecteurs ayant des connaissances préalables en statistiques ou en apprentissage automatique.
⬤ Manque de profondeur dans les détails techniques et les applications pratiques, ce qui le rend insuffisant en tant que ressource autonome pour les apprenants plus avancés.
⬤ Certains lecteurs trouvent le titre trompeur, car une grande partie du livre se concentre sur les statistiques plutôt que sur les algorithmes d'apprentissage automatique.
⬤ Peu d'exercices ou d'exemples pratiques pour renforcer l'apprentissage.
(basé sur 89 avis de lecteurs)
Machine Learning for Absolute Beginners: A Plain English Introduction
Veuillez noter que la deuxième édition de ce titre, dont le contenu a été mis à jour, est désormais disponible sur Amazon.
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Attendez un peu...
Avant d'entamer votre voyage épique dans le monde de l'apprentissage automatique, vous devez d'abord vous familiariser avec la théorie de base.
Mais plutôt que de dépenser 30 à 50 dollars pour un long et dense manuel, vous pouvez commencer par lire ce livre. En tant qu'alternative claire et concise à un manuel, ce livre offre une introduction pratique et de haut niveau à l'apprentissage automatique.
Machine Learning for Absolute Beginners a été écrit et conçu pour les débutants absolus. Cela signifie que les explications sont rédigées en langage clair et qu'aucune expérience en matière de codage n'est requise. Lorsque des algorithmes de base sont présentés, des explications claires et des exemples visuels sont ajoutés pour faciliter et rendre attrayant le suivi à la maison.
Ce titre commence par une introduction générale à l'apprentissage automatique au niveau macro. La seconde moitié de l'ouvrage est plus pratique et présente des algorithmes spécifiques appliqués à l'apprentissage automatique, y compris leurs avantages et leurs inconvénients. À la fin du livre, je partage des idées et des conseils sur la formation continue et les carrières dans ce domaine.
Si vous avez dépassé le stade de "débutant" dans votre étude de l'apprentissage automatique et que vous êtes prêt à vous attaquer à l'apprentissage profond et à Scikit-learn, vous seriez bien servi par un manuel long format. Cependant, si vous n'avez pas encore atteint ce moment du Roi Lion - comme un Simba adulte regardant les terres de la fierté de l'Afrique - alors ce livre est fait pour vous hisser doucement vers le haut et vous offrir une vue claire du terrain.
Dans ce guide pas à pas, vous apprendrez :- Les bases de l'apprentissage automatique que tous les débutants doivent maîtriser.
- Les arbres de décision pour cartographier et classer visuellement les processus de décision.
- L'analyse de régression pour créer des lignes de tendance et prédire les tendances.
- La réduction des données et l'analyse en composantes principales pour éliminer le bruit.
- k-means et k-nearest Neighbor (k-nn) Clustering pour découvrir de nouvelles données - Bias/Variance pour optimiser votre modèle d'apprentissage automatique.
- Comment construire votre premier modèle d'apprentissage automatique pour prédire les ventes de jeux vidéo en utilisant Python.
- Carrières dans le domaine.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)