g u t x .com.tr İpek yolu - Çin'i anlamaya götürürüm

Sıfırdan bire | Yapay zekaya giriş için 14 temel kitap (PDF bağlantısı ile)

Kaynak: AI Frontline

Bu makale toplam 2000 kelimedir ve 7 dakika okumanız tavsiye edilir.

Bu makale, makine öğrenimine başlamak ve matematiksel temellerini pekiştirmek isteyen öğrenciler için bir çalışma listesi sağlar.

1. Makine Öğrenimi

Makine öğreniminde, önerilmesi gereken ilk şey, iki yerli yazarın çalışmalarıdır:

Dr. Li Hang'dan "İstatistiksel Öğrenme Yöntemleri"
Profesör Zhou Zhihua'dan "Makine Öğrenimi"

"İstatistiksel Öğrenme Yöntemleri" "Toplam-puan-toplam" yapısını kullanarak, istatistiksel öğrenmenin temel kavramlarını sıraladıktan sonra, 10 ana istatistiksel öğrenme yöntemi sistematik ve kapsamlı bir şekilde tanıtılmakta ve son olarak bu algoritmalar özetlenmekte ve karşılaştırılmaktadır. Bu kitap matematiksel formüllere odaklanmaktadır ve her yöntemi tanıtırken ayrıntılı matematiksel türevler verilmektedir. Neredeyse hiçbir saçmalık yok, bu nedenle okuyucunun matematiksel geçmişi de daha yüksek gereksinimleri ortaya koyuyor.

Tersine, "Makine Öğrenimi" daha geniş bir aralığı kapsar ve daha güçlü bir giriş niteliğine sahiptir , Makine öğreniminin panoramasını anlamaya yardımcı olur. Kitap, makine öğrenimindeki hemen hemen tüm algoritma kategorilerinin temel fikirlerini, uygulama kapsamını, avantajlarını ve dezavantajlarını ve ana uygulama yöntemlerini kapsamakta ve çok sayıda anlaşılması kolay örnekle serpiştirilmiştir.

"İstatistiksel Öğrenme Yöntemleri" derinlikten daha iyiyse, "Makine Öğrenimi" genişlikten daha iyidir. Kapsamlı bir şekilde, "Makine Öğrenimi" bölümünde sağlanan zengin referanslara dayanarak daha derine inmeye devam edebilirsiniz.

Yukarıdaki iki kitabı okuduktan sonra bazı klasik eserleri okuyabilirsiniz. Klasik İşler Premiere Tom Mitchell'den "Makine Öğrenimi" , Çince çeviriye "Makine Öğrenimi" denir. Bu kitap 1997'de yazılmıştır. Makine öğrenimindeki en son gelişmeleri anlatmak zor olsa da, temel teoriler ve temel algoritmalar hala dahil edilmiştir. Sonuçta, klasik teoriler zamanın testine dayanabilir. Bu kitabın odak noktası da genişliktir.Çok sayıda karmaşık matematiksel türetme içermeyen ideal bir giriş kitabıdır. Yazar bir keresinde ana sayfasında kitabın yeni bir baskısının yayınlanacağını ve bazı bölümlerin ekleneceğini söylemişti, belki de son iki yılda yeni baskının beklenebilir.

Tom Mitchell'den "Makine Öğrenimi"

Tom Mitchell tarafından "Makine Öğrenimi" nin Çince çevirisi

Başka bir klasik kitap Trevor Hastie ve diğerleri tarafından "İstatistiksel Öğrenmenin Öğeleri". , İkinci baskı 2016 yılında yayınlandı. Bu kitabın Çince çevirisi yok, sadece fotokopisi var. Hiçbir usta kitabı insanları korkutmak için pek çok karmaşık matematiksel formül kullanmaz (algoritma türetmeye adanmış kitap dışında), bu bir istisna değildir. Çeşitli öğrenme yöntemlerinin çağrışımını ve uzantısını vurgular.Özel çıkarımla karşılaştırıldığında, uygulama senaryolarını ve geliştirme yönünü yöntemin iç ve dış kısımları aracılığıyla anlamak daha önemlidir.

Olmayanın finali Christopher Bishop'tan "Kalıp Tanıma ve Makine Öğrenimi" Olmalı. Bu kitap 2007'de yayınlandı ve Çince çevirisi yok, belki de sebebi böylesine görkemli bir eseri açmak çok geceler alacaktı. Bu kitabın özelliği, makine öğrenimini bir bütün olarak ele almasıdır, ister frekansa dayalı bir yöntem ister Bayes yöntemi olsun, ister regresyon modeli ister sınıflandırma modeli olsun, sorunun sadece farklı bir yönüdür. Yazar, Tanrı'nın bakış açısını açabilir ve tüm makine öğrenimini dev bir ağa dahil edebilir. Ne yazık ki, çoğu okuyucu onun üst düzey fikirlerine (ben de dahil) yetişemiyor.

Son öneri "Bilgi Teorisi, Çıkarım ve Öğrenme Algoritmaları", David J C MacKay , 2003 yılında yazılan Çince çeviriye "Bilgi Teorisi, Akıl Yürütme ve Öğrenme Algoritmaları" denir. Bu kitabın yazarı çok yönlü bir bilim insanıdır. Bu kitap makine öğrenimi üzerine bir monografi değil, geniş bir içerik yelpazesini kapsayan birden fazla ilgili disiplinin bir kombinasyonudur. Ön panelde yüzü olan ders kitaplarına kıyasla bu kitabı okumak, yazarla sohbet etmek gibi bir duygu uyandırıyor, sohbet sırasında sizi düşündürmek için çeşitli sorular soracak. Geniş konu yelpazesi, bu kitabın okuma deneyimini kolaylaştırmaz, ancak ufku genişletmek için bir ayarlama olarak kullanılabilir.

2. Matematik

1. Doğrusal Cebir

İki yabancı ders kitabı önerin. Biri Gilbert Strang'dan "Doğrusal Cebire Giriş" , İngilizce versiyonu 2016 yılında beşinci baskıya yayınlanmıştır ve Çince çevirisi yoktur. Bu kitap, sezgisel kavramsal açıklamalar yoluyla soyut temel kavramları açıklar ve doğrusal cebirin çeşitli alanlarda çok sayıda pratik uygulamasıyla tamamlanır, bu da öğrenenler için çok dostane bir durumdur. Yazar, Massachusetts Institute of Technology'nin OCW'de ilgili bir video kursu açmıştır ve ayrıca alıştırmalar ve simülasyon test soruları gibi bir dizi elektronik kaynakla donatılmıştır.

İkincisi "Doğrusal Cebir ve Uygulamaları", David C Lay , İngilizce versiyonu da 2015 yılında beşinci baskıda yayınlandı ve Çince çeviriye orijinal kitabın dördüncü baskısına karşılık gelen "Lineer Cebir ve Uygulamaları" olarak adlandırıldı. Bu kitap, vektörlerin ve doğrusal denklemlerin temel kavramları aracılığıyla doğrusal cebirin temel kavramlarını basit ve basit bir şekilde tanıtmaktadır.Formüllerin arkasındaki cebirsel ve geometrik anlamlara odaklanmaktadır.Ayrıca, temel kavramları anlamaya çok yardımcı olan çok sayıda uygulama örneği ile donatılmıştır.

2. Olasılık

Temel okuma seçilebilir Sheldon M Ross'tan "Olasılıkta İlk Kurs" , İngilizce versiyonu 2013 yılında dokuzuncu baskıya (onuncu baskı 18 yıl sonra basılmak üzeredir) yayınlandı ve Çince tercümesi orijinal kitabın dokuzuncu baskısına karşılık gelen "Olasılık Teorisinin Temel Kursu" olarak adlandırıldı.Ayrıca bir İngilizce fotokopisi de var. Ölçmenin yanı sıra, bu kitap olasılık konularını merkezi limit teoremi perspektifinden tartışmaktadır.Kavramların yorumlanması daha popülerdir.Kitapta ayrıca yaşamla yakından ilgili çok sayıda uygulama örneği ve alıştırma yer almaktadır.

Başka bir zor okuma "Olasılık Teorisi: Bilimin Mantığı", Edwin Thompson Jaynes , Bu kitabın Çince çevirisi yoktur ve "Olasılık Teorisi Üzerine Meditasyonlar" başlıklı fotokopisi de basılmamıştır. Yazarın mirası olan bu kitabın tamamlanması yarım asır sürdü, isminden kutsal bir kitap olduğu anlaşılıyor. Yazar, mantıksal bir bakış açısıyla frekansa, Bayes olasılığına ve istatistiksel çıkarıma dayalı olasılıkları tartışmakta ve olasılık teorisinin deneysel disiplinini matematiksel mantık çerçevesine dahil etmektedir. Bu kitabı okursanız, beyninizi yakmaya hazırlıklı olmalısınız.

3. Matematiksel İstatistik

Temel okuma seçilebilir Akademisyen Chen Xiru'dan "Matematiksel İstatistik Kursu" . İstatistiğin bir bilim olup olmadığı sorusu hala tutarsızdır, ancak makine öğrenimindeki önemli rolü şüphe götürmez. Lao Chen'in kitabı istatistik kavramlarına ve fikirlerine odaklanıyor ve çok değerli olan istatistiksel bakış açılarını kullanarak nesneleri gözlemleme ve analiz etme yeteneğini öğretmeye çalışıyor.

Gelişmiş okuma seçebilir Roger Casella'dan "İstatistiksel Çıkarım" Yazar 2012'de öldüğünden beri, 2001'deki ikinci baskı bir kuğu şarkısı oldu. Çince çevirisi "İstatistiksel Çıkarım" olarak adlandırılır ve bir fotokopisi de mevcuttur. Bu kitap, olasılık teorisinin içeriğinin bir bölümünü, istatistiksel çıkarım, parametre tahmini ve varyans regresyonu gibi istatistikteki temel problemlere adım adım giriş içerir.

4. Optimizasyon teorisi

Başvurabilir Stephen Boyd'tan "Konveks Optimizasyon" , Çince çeviri "Dışbükey Optimizasyon" olarak adlandırılır. Bu kitabın boyutu ürkütücü olsa da, kötü bir şekilde okunabilir değildir. Esas olarak teorik kanıtlardan ziyade pratik uygulamalar içindir.Makine öğreniminde yaygın olarak kullanılan birçok yöntem kaynağını burada bulabilir.

5. Bilgi Teorisi

önermek Thomas Cover ve Jay A Thomas'tan "Elements of Information Theory" , 2006 yılında ikinci baskıya yayınlanan Çince çeviri "Bilgi Teorisi Vakfı" dır. Bu kitap hem genişliği hem de derinliği hesaba katıyor, büyük olmasa da kuru mallarla dolu, bilgi teorisindeki her temel kavramın fiziksel çağrışımını netleştiriyor, ancak düzgün okumak için belirli bir matematik temeli gerekiyor. Ek olarak, bu kitap bilgi teorisinin iletişimde uygulanmasına odaklanmaktadır.