Saya telah mengambil kursus ML sebelumnya, tetapi sekarang saya bekerja dengan proyek-proyek terkait ML di pekerjaan saya, saya berjuang sedikit untuk benar-benar menerapkannya. Saya yakin hal-hal yang saya lakukan telah diteliti / ditangani sebelumnya, tetapi saya tidak dapat menemukan topik tertentu.
Semua contoh pembelajaran mesin yang saya temukan online sangat sederhana (misalnya bagaimana menggunakan model KMeans dengan Python dan melihat prediksi). Saya mencari sumber daya yang baik tentang bagaimana sebenarnya menerapkan ini, dan mungkin kode contoh implementasi pembelajaran mesin skala besar dan pelatihan model. Saya ingin belajar tentang cara memproses dan membuat data baru secara efektif yang dapat membuat algoritma ML jauh lebih efektif.
sumber
Salah satu buku yang akan saya rekomendasikan adalah Pengantar Pembelajaran Statistik dan gratis untuk diunduh. Buku ini mudah diikuti dengan latihan di R. Yang bagus lainnya adalah Applied Predictive Modelling
sumber
Saya pikir akan lebih baik untuk mengikuti proses beberapa konferensi terkait pembelajaran mesin . Konferensi semacam itu biasanya memiliki trek aplikasi, di mana Anda dapat menemukan aplikasi praktis dari algoritma pembelajaran mesin.
sumber
Lihat daftar sumber daya di sini: http://mlwhiz.com/blog/2017/03/26/top_data_science_resources_on_the_internet_right_now/
sumber