Algunas sugerencias de libros
Mi paso subsiguiente sugerido es obtener un libro decente de LD (mi resumen más abajo), leer las secciones principales de introducción, y después de que el rebote a cualquier parte incorpore un algoritmo, está interesado. Cuando hayas descubierto que algo, salta a él, observa cada uno de los puntos de interés y, en particular, implementalo. En el último paso del curso en línea, a partir de ahora, habría actualizado algunos algoritmos en Octave. Sea como sea, aquí estoy mirando la ejecución de un algoritmo sin ninguna preparación en un lenguaje de programación “real”. En cualquier caso, puede comenzar con uno simple, por ejemplo, Regresión logística regularizada por L2, o k-means, pero también debería esforzarse para actualizar todos los más interesantes, por ejemplo, SVM. Puede utilizar una implementación de referencia en una de las muchas bibliotecas existentes para asegurarse de que está obteniendo resultados equivalentes.
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- Aprendizaje automático de Kevin Murphy: una perspectiva probabilística
- Los elementos del aprendizaje estadístico de Hastie, Tibshirani y Friedman
- Reconocimiento de patrones del obispo y aprendizaje automático
- Aprendizaje de máquina de Mitchell
También hay numerosos libros geniales que se centran en un tema específico. Por ejemplo, Sutton and Re-Inforcement Learning es una obra de arte. Además, el libro Deep Learning (accesible en la web) prácticamente se está convirtiendo en un ejemplar antes de su distribución. Sea como sea, necesita un par de esos libros para reunir un grado de comprensión de gran alcance y equilibrado del campo.
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10 libros electrónicos gratuitos que debes leer sobre conceptos básicos de aprendizaje automático.
Asimismo, puede ir específicamente a un trabajo de investigación que presente un algoritmo o enfoque que le interese y se sumerja en él.
