応用機械学習（ML自体だけでなく）について学ぶための良い例/本/リソース

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私は以前にMLコースを受講しましたが、自分の仕事でML関連のプロジェクトに取り組んでいるため、実際にそれを適用するのにかなり苦労しています。私がやっていることは以前に調査/処理されたと確信していますが、特定のトピックを見つけることができません。

私がオンラインで見つけた機械学習の例はすべて非常に単純です（たとえば、PythonでKMeansモデルを使用して予測を確認する方法）。これらを実際に適用する方法に関する優れたリソース、そしておそらく大規模な機械学習の実装とモデルトレーニングのコード例を探しています。MLアルゴリズムをより効果的にすることができる新しいデータを効果的に処理および作成する方法について学びたいです。

machine-learning  references  train  application 
— ストーンマン
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回答:

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MLの知識がありません。少しウェブを検索したところ、次の本をリストしているredditスレッドを見つけました。すべての本は合法的に無料でダウンロードできます。詳細については、興味のあるタイトルを調べてください。また、参考になる本（およびその理由）を見つけたらコメントしてください。

機械学習

確率/統計

線形代数/最適化

遺伝的アルゴリズム

— Moazzem Hossen
ソース
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リンクありがとうございます。私はそれらのいくつかをチェックアウトしている最中ですが、私がより興味を持っているのは、アルゴリズムの使用とモデルのトレーニングの実際的な例を提供するものです。私はすでにそれらが数学的にどのように機能するかについての良い基礎を持っているので、私はそれをもうそれほど理解する必要はありません。各アルゴリズム（広く利用可能）の機能モデルがあるので、これらの関数を使用してモデルを効果的に開発する方法を学びたいと思います。
— Stoneman
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機械学習関連の会議の議事録をたどったほうがいいと思います。このような会議には通常、アプリケーショントラックがあり、機械学習アルゴリズムの実用的なアプリケーションを見つけることができます。

— ユーザー1219801
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