L'apprentissage automatique vous dépasse - existe-t-il un livre ML101 ?

Question

Il semble qu'il y ait tellement de sous-domaines liés à l'apprentissage automatique. Existe-t-il un livre ou un blog qui donne une vue d'ensemble de ces différents domaines et de ce que chacun d'entre eux fait, peut-être comment commencer, et quelles connaissances de base sont nécessaires ?

Answer 1

Voici la meilleure description que j'aie jamais entendue de l'apprentissage automatique :

L'apprentissage automatique est en fait une méthode logicielle. C'est une façon de générer des logiciels. Donc, il utilise des statistiques mais c'est fondamentalement... c'est presque comme un compilateur. Vous utilisez les données pour produire des programmes . - John Platt, scientifique distingué à Microsoft Research dans son Conférence sur l'avenir de l'IA (2:17:53)

Certains affirment même que " Tout ce que les algorithmes étaient à l'informatique il y a 15 ans, l'apprentissage automatique l'est aujourd'hui. ."

Pour plus de détails, je vous recommande de commencer par une introduction amusante à ce qui est possible, comme celle de Peter Norvig. Théorisation à partir des données parler, un aperçu de ce que fait DeepMind ou, plus récemment, le Série de conférences sur l'avenir de l'IA (que j'ai cité plus haut).

Ensuite, mettez les mains dans le cambouis avec le projet "Jeremy Howard". Se mettre en forme pour le sport de la science des données ." Il s'agit d'un excellent aperçu pragmatique de l'utilisation des données.

Une fois que vous aurez joué un peu, regardez la vidéo de Ben Hamner intitulée " Gremlins de l'apprentissage automatique "pour un avertissement pragmatique sur ce qui peut facilement mal tourner lorsqu'on fait de l'apprentissage automatique.

J'ai écrit un article de blog " Calculer vos compétences "après avoir passé des mois à essayer de comprendre TrueSkill le système ML qui assure le matchmaking et le classement sur Xbox Live. L'article traite de certaines statistiques fondamentales nécessaires à la poursuite des études en apprentissage automatique.

La meilleure façon d'apprendre est peut-être d'essayer. Une approche consiste à essayer un Kaggle la concurrence qui vous semble intéressante. Même si je n'obtiens pas de bons résultats dans les classements, j'apprends toujours des choses lorsque j'essaie une compétition.

Après avoir fait ce qui précède, je vous recommanderais quelque chose de plus formel comme le livre d'Andrew Ng. cours en ligne . C'est du niveau de l'université, mais abordable. Si vous avez suivi toutes les étapes ci-dessus, vous serez plus motivé pour ne pas abandonner lorsque vous rencontrerez des difficultés.

Au fur et à mesure, vous apprendrez des choses telles que R et son de nombreux paquets , SciPy , Validation croisée , Le raisonnement bayésien , Deep Apprendre y beaucoup beaucoup plus .

CLAUSE DE NON-RESPONSABILITÉ : Je travaille chez Kaggle et plusieurs des liens ci-dessus mentionnent Kaggle, mais je pense que c'est un endroit fantastique pour commencer.

Answer 2

Videolectures.net a une grande collection de Vidéos sur l'apprentissage automatique . Un très bon cours d'introduction technique sur le site est le suivant Apprentissage automatique, probabilités et modèles graphiques par Sam Roweis.

Le séminaire de Tom Mitchell donne un bon aperçu de ce domaine. La discipline et l'avenir de l'apprentissage automatique . Voici un lien direct vers le vidéo [mov] . Et le Syllabus contient une bonne liste de textes recommandés :

• Réseaux neuronaux pour la reconnaissance des formes par Christopher Bishop
• Classification des motifs par Richard Duda et al.
• Les éléments de l'apprentissage statistique : Exploration de données, inférence et prédiction par T.R. Hastie et al.
• Théorie de l'information, inférence et algorithmes d'apprentissage par David MacKay
• Apprentissage automatique par Tom Mitchell

Answer 3

Ethem Alpaydin Introduction à l'apprentissage automatique est un aperçu assez accessible du domaine.

Si vous vous sentez dépassé par les autres options, vous pouvez commencer par celle-ci.

Answer 4

Deux des meilleurs manuels disponibles sont :

• Classification des motifs par Duda et Hart, et

• Reconnaissance des formes et apprentissage automatique par l'évêque.

Une autre bonne ressource est le site Open CourseWare du MIT pour leur Cours d'apprentissage automatique .

Answer 5

J'ai trouvé " Programmation de l'intelligence collective " est le livre qui m'a vraiment aidé (avec des exemples pratiques) et un " Beastiaire des algorithmes " à la fin.