Învățare automată

Acest modul explorează învățarea automată, concentrându-se pe algoritmi și modele care permit computerelor să învețe și să facă predicții sau decizii bazate pe date. Acesta acoperă tehnici de învățare supravegheată, nesupravegheată și de întărire, împreună cu aplicații practice în domenii precum recunoașterea imaginilor, procesarea limbajului natural și analiza predictivă.

Constructor de curriculum

Aveți nevoie de ajutor? Faceți clic aici pentru instrucțiuni.

Sutton, Richard S. și Andrew G. Barto. Învățarea prin întărire: o introducere. Ediția a doua. Seria de calcul adaptiv și învățare automată. Cambridge, Massachusetts: Presa MIT, 2018.

Bărbier, David. Raționament bayesian și învățare automată. 1st ed. Cambridge University Press, 2012.

https://doi.org/10.1017/CBO9780511804779

MacKay, David J.C. Teoria informației, inferența și algoritmii de învățare. Cambridge University Press, 2003.

Bishop, Christopher M. Recunoașterea modelelor și învățarea automată. Știința informației și statistică. New York: Springer, 2006.

Mohri, Mehryar, Afshin Rostamizadeh și Ameet Talwalkar. “Introducere.” În Fundamentele învățării automate, 504. Presa MIT, 2018.

https://mitpress.mit.edu/9780262039406/foundations-of-machine-learning/

Murphy, Kevin P. “Capitolul 24: Inferența Monte Carlo în lanț Markov (MCMC)” și “Capitolul 25: Gruparea”. În învățarea automată: o perspectivă probabilistică. Londra, Anglia: The MIT Press, 2012.

Wyner, Abraham J., Matthew Olson, Justin Bleich și David Mease. “Explicarea succesului AdaBoost și al pădurilor aleatorii ca clasificatori interpolari.” arXiv, 29 aprilie 2017.

http://arxiv.org/abs/1504.07676

Hastie, Trevor, Robert Tibshirani și Jerome Friedman. Elementele învățării statistice: extragerea datelor, inferență și predicție. A 2-a ediție. Seria Springer în statistică. New York, NY: Springer New York, 2009.

https://doi.org/10.1007/978-0-387-84858-7

Wasserman, Larry. Toate statisticile: un curs concis în inferență statistică. Texte Springer în statistică. New York, NY: Springer New York, 2004.

https://doi.org/10.1007/978-0-387-21736-9