Bons exemplos / livros / recursos para aprender sobre o aprendizado de máquina aplicado (não apenas o próprio ML)


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Eu fiz um curso de ML anteriormente, mas agora que estou trabalhando com projetos relacionados ao ML no meu trabalho, estou lutando bastante para realmente aplicá-lo. Tenho certeza de que o que estou fazendo já foi pesquisado / tratado antes, mas não consigo encontrar tópicos específicos.

Todos os exemplos de aprendizado de máquina que encontro online são muito simples (por exemplo, como usar um modelo KMeans em Python e examinar as previsões). Estou procurando bons recursos sobre como realmente aplicá-los, e talvez exemplos de código de implementações de aprendizado de máquina em grande escala e treinamentos de modelos. Quero aprender sobre como processar e criar efetivamente novos dados que podem tornar os algoritmos de ML muito mais eficazes.

Respostas:


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Eu não tenho conhecimento em ML. Após uma pequena pesquisa na web, encontrei um tópico no reddit que lista os seguintes livros - todos com download legalmente gratuito. Você pode pesquisar os títulos de seu interesse para obter detalhes. Comente também se você achar algum livro útil (e por que).

Machine Learning

Probabilidade / Estatísticas

Álgebra Linear / Otimização

Algoritmo genético


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Obrigado pelos links. Estou no processo de verificar alguns deles, mas o que mais me interessa é algo que dê exemplos práticos de uso dos algoritmos e treinamento de um modelo. Eu já tenho uma boa base de como eles funcionam matematicamente, para que eu não precise mais entender isso. Dado que tenho modelos funcionais para cada um dos algoritmos (amplamente disponíveis), quero aprender a usar essas funções para desenvolver efetivamente um modelo.
Stoneman



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