[C.....c]

Czołem #machinelearning #ai #sztucznainteligencja co polecacie za materiały do rozpoczęcia? Może jakieś książki do podbudowy wiedzy teoretycznej? Albo linki? Jaki język przydatny do zabawy? python? c++? java?
Coś z tego jest w ogóle cokolwiek warte?

Raschka - Python. Uczenie maszynowe
Hearty - Zaawansowane uczenie maszynowe z językiem Python
McIlwraith - Inteligentna sieć. Algorytmy przyszłości.

Możecie coś innego polecić?

[Kura_Wasylisa]

@Cooltec tak, pracuje w tym. Z mojego punktu widzenia lubie i korzystam z r i pythona ALE

R jest lepszy do wizualizacji
Python lepszy do obliczen

Te 2 jezyki sa najbardziej rozwijane jeżeli chodzi o ML. Java ma sensowna biblioteke d4j ale to tyle. Duzo funkcji i implementacji algorytmow dla pythona i r jest pisane w c/c++ -polecam jezeli uzywasz r i chcesz przyspieszyc dzialanie jakiegos fragmentu (piszesz funkcje wtedy w c++ nie r

[C.....c]

Ile lat doświadczenia? Duży próg wejścia?

[Kura_Wasylisa]

@Cooltec ~ 4 lata. Teraz jest ssanie na rynku wiec nie jest trudno. Trzeba oczywiscie znać w miare i umiec stosowac algorytmy (r/python zazwyczaj tu jest dowolnosc)

ja np na ostatniej rozmowie objasnialem dokladnie jak dziala kmeans i kmeans++ randomforest boosting (adaboost gradientboost) lasso ridge regression roznice miedzy regresja logistyczna a drzewem decyzyjnym pca tsne, jak radzic sobie z brakami danych oraz ocene modelu klasyfikacyjnego

No i w 80% przypadkow musisz

[C.....c]

@Kura_Wasylisa: Super, dzięki za odpowiedź! Ja jestem póki co na początku drogi. Muszę najpierw trochę pythona/R poznać, a potem można walczyć z "big data".
Jeszcze raz dziękuję!
Powodzenia w takim razie :)!

[Kura_Wasylisa]

@Cooltec do r i pythona sa dobre kursy na udemy albo np dataquest / datacamp, tylko trzeba placic :D

[C.....c]

@Kura_Wasylisa: jeżeli masz coś co możesz polecić to chętnie sprawdzę :). Książki też poczytam, bo warto myślę podbudować się trochę teoretycznie.

Z czego sam się uczyłeś? Studia? Czy może materiały na internecie/w książkach które wymieniłeś?

Te książki do pythona, pod późniejszą analizę danych będą dobre:
Lurtz -

[Kura_Wasylisa]

@Cooltec na studiach w PL wiele sie nie idzie nauczyc w tej dziedzinie. Przynajmniej na UW. Zaczynałem od udemy/coursera. Lurtz Cie szybko zniecheci bo on opisuje całego Pythona. Ramalho jest ok ale nie na początek. To bardzo dobra książka ale juz dla kogos ze znajomoscia jezyka. PfDA jest ok bo ML w Pythonie stoi glownie na 3 bibliotekach: numpy pandas scikit-learn (nie uwzgledniam deep learningu). Ważne wg mnie żebyś od razu

[RabackBoama]

@Cooltec: Mam książke Pana Raschka, w mojej ocenie jest średnia. Nie jest jakoś specjalnie wciągająca, czy napisana z polotem, dość dużo matematyki. Za mało w mojej ocenie praktycznych przykładów.
Teoria tej dziedziny jest bardzo szeroka i faktycznie, ciężko bez matematyki ją zrozumieć. Jednak brakuje wysokopoziomowych opracowań. Po pierwsze, ciężko dobrać jest odpowiedni algorytm do zadanego problemu, kiedy już się dojdzie, czego oczekujemy od algorytmu, trzeba dochodzić po nitce do kłębka