Qual é a melhor maneira de aprender algoritmos inspirados na natureza? [fechadas]


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Concluí o curso de Machine Learning (Stanford) e fiquei muito interessado, também após algumas pesquisas, decidi que gostaria de aprender algoritmos inspirados na natureza.

Encontrei alguns recursos como:

A primeira referência parece boa e completa com pseudocódigo (dando-me a possibilidade de implementar tudo em Ruby, minha linguagem preferida) e também fornece implementações em Ruby para todos os códigos. Mas faltam exercícios para praticar, o que eu acho que é uma característica fundamental.

O segundo é algo que me inspirou muito a começar a estudar essa área, mas eles não têm nenhum curso ou material para estudar.

O terceiro também parece bom, mas tem apenas uma pequena quantidade de exercícios e pode ser muito focado (eu gosto de jogos, mas também quero estudar tudo o mais relacionado a algoritmos inspirados na natureza). Também é focado em C ++ (não que seja uma linguagem difícil, mas eu não gosto de sua limitação em relação ao ruby), e eu preferiria algo em Ruby ou pseudocódigo (embora não seja minha principal prioridade).

Alguém sabe algo que também possui exercícios para complementar a teoria? Existe algo melhor para aprender, com um foco particular nos exercícios? (Talvez cursos ou palestras em vídeo).


Também fiz o curso de ML com Ng, ótimo curso e altamente recomendado!
JonnyBoats

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Eu sempre achei um bom exercício projetar e criar um aplicativo prático que usa algoritmos que eu quero aprender. Por exemplo, quando eu estava trabalhando recentemente com algoritmos bayesianos, escrevi um classificador de documentos.
Jfrankcarr

Concordo, mas ainda precisarei da teoria e de uma idéia para um aplicativo.
Rodrigo Ruiz

Pegue os exercícios do terceiro livro e use-os para praticar quando estiver lendo o primeiro livro;)
alfasin

Respostas:


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