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.
Machine Learning with Python. Unlocking AI Potential with Python and Machine Learning
Oliver Theobald
Sebastian Raschka, Yuxi (Hayden) Liu, Vahid Mirjalili,...
Machine Learning with R Cookbook. Analyze data and build predictive models - Second Edition
AshishSingh Bhatia, Yu-Wei, Chiu (David Chiu)
Machine Learning with R. Expert techniques for predictive modeling - Third Edition
Brett Lantz