Uczenie maszynowe
Uczenie maszynowe (ang. machine learning) zajmuje się teorią i praktycznym zastosowaniem algorytmów analizujących dane — stanowi najciekawszą dziedzinę informatyki. Żyjemy w czasach przetwarzania olbrzymiej ilości informacji; za pomocą samouczących się algorytmów będących częścią uczenia maszynowego informacje te są przekształcane w rzeczywistą wiedzę. Dzięki licznym i potężnym bibliotekom o jawnym kodzie źródłowym, które powstały w ostatnich latach, prawdopodobnie teraz jest najlepszy czas, aby zainteresować się uczeniem maszynowym i nauczyć się wykorzystywać potężne algorytmy do wykrywania wzorców w przetwarzanych danych oraz prognozować przyszłe zdarzenia. Przykładami zastosowania Machine Learning są np. mechanizmy wyszukiwarek internetowych, GPS, autokorekta w edytorze tekstu czy boty w komunikatorach. Jedną z dziedzin uczenia maszynowego jest deep learning, podczas którego komputer uczy się procesów naturalnych dla ludzkiego mózgu (tworzy sieci neuronowe). Technologia ta jest wykorzystywana np. przy identyfikacji głosu i obrazów.
Keras Deep Learning Cookbook. Over 30 recipes for implementing deep neural networks in Python
Rajdeep Dua, Manpreet Singh Ghotra
Giuseppe Ciaburro, Sudharsan Ravichandiran, Suriyadeepan Ramamoorthy
Large Scale Machine Learning with Python. Click here to enter text
Bastiaan Sjardin, Alberto Boschetti, Luca Massaron
Chandramani Tiwary, Chandramani Tiwary
Hari Manassery Koduvely
