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

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