Ich habe zuvor einen ML-Kurs besucht, aber jetzt, da ich an meinem Arbeitsplatz mit ML-bezogenen Projekten arbeite, habe ich große Probleme, ihn tatsächlich anzuwenden. Ich bin mir sicher, dass das, was ich mache, schon einmal recherchiert / behandelt wurde, aber ich kann keine spezifischen Themen finden.
Alle Beispiele für maschinelles Lernen, die ich online finde, sind sehr einfach (z. B. wie man ein KMeans-Modell in Python verwendet und die Vorhersagen betrachtet). Ich suche nach guten Ressourcen, um diese tatsächlich anzuwenden, und vielleicht nach Codebeispielen für umfangreiche maschinelle Lernimplementierungen und Modellschulungen. Ich möchte lernen, wie neue Daten effektiv verarbeitet und erstellt werden können, um die ML-Algorithmen wesentlich effektiver zu gestalten.
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Eines der Bücher, die ich empfehlen würde, ist Einführung in das statistische Lernen und es kann kostenlos heruntergeladen werden. Dieses Buch ist leicht mit Übungen in R zu folgen. Ein weiteres gutes Buch ist Applied Predictive Modeling
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Ich denke, es wäre besser, den Verfahren einiger zu folgen Konferenzen maschinelles Lernen . Solche Konferenzen haben normalerweise Anwendungsspuren, in denen Sie praktische Anwendungen von Algorithmen für maschinelles Lernen finden.
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Eine Liste der Ressourcen finden Sie hier: http://mlwhiz.com/blog/2017/03/26/top_data_science_resources_on_the_internet_right_now/
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