మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది శిక్షణ AI అల్గారిథమ్లలో కీలకమైన అంశం, ఎందుకంటే ఇది కంప్యూటర్లను స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయకుండానే అనుభవం నుండి నేర్చుకోవడానికి మరియు మెరుగుపరచడానికి అనుమతిస్తుంది. శిక్షణ AI అల్గారిథమ్లలో మెషిన్ లెర్నింగ్పై సమగ్ర అవగాహన పొందడానికి, సంబంధిత సాహిత్య మూలాలను అన్వేషించడం చాలా అవసరం. ఈ ప్రతిస్పందనలో, నేను శిక్షణ AI అల్గారిథమ్ల సందర్భంలో మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క వివిధ అంశాలను కవర్ చేసే సాహిత్య మూలాల యొక్క వివరణాత్మక జాబితాను అందిస్తాను.
1. క్రిస్టోఫర్ బిషప్ రచించిన "ప్యాటర్న్ రికగ్నిషన్ అండ్ మెషిన్ లెర్నింగ్": ఈ పుస్తకం న్యూరల్ నెట్వర్క్లు, డెసిషన్ ట్రీలు మరియు సపోర్ట్ వెక్టార్ మెషీన్లతో సహా మెషిన్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్లకు సమగ్రమైన పరిచయాన్ని అందిస్తుంది. ఇది మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ఫండమెంటల్స్ మరియు శిక్షణ AI అల్గారిథమ్లలో వాటి అప్లికేషన్ను అర్థం చేసుకోవడానికి బలమైన పునాదిని అందిస్తుంది.
2. కెవిన్ పి. మర్ఫీ రచించిన "మెషిన్ లెర్నింగ్: ఎ ప్రాబబిలిస్టిక్ పెర్స్పెక్టివ్": ఈ పాఠ్యపుస్తకం మెషిన్ లెర్నింగ్కు సంభావ్య విధానంపై దృష్టి సారిస్తుంది, బయేసియన్ నెట్వర్క్లు, గాస్సియన్ ప్రక్రియలు మరియు దాచిన మార్కోవ్ మోడల్లు వంటి అంశాలను కవర్ చేస్తుంది. ఇది మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లు మరియు వాటి సైద్ధాంతిక అండర్పిన్నింగ్ల యొక్క కఠినమైన చికిత్సను అందిస్తుంది.
3. ఇయాన్ గుడ్ఫెలో, యోషువా బెంగియో మరియు ఆరోన్ కౌర్విల్లేచే "డీప్ లెర్నింగ్": ఈ పుస్తకం ఇటీవలి సంవత్సరాలలో మెషిన్ లెర్నింగ్లో విప్లవాత్మక మార్పులు తెచ్చిన డీప్ లెర్నింగ్ రంగంలోకి దిగింది. ఇది న్యూరల్ నెట్వర్క్లు, కన్వల్యూషనల్ నెట్వర్క్లు మరియు పునరావృత నెట్వర్క్లు వంటి అంశాలను కవర్ చేస్తుంది, AI అప్లికేషన్ల కోసం లోతైన అభ్యాస నమూనాల శిక్షణపై అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది.
4. రిచర్డ్ ఎస్. సుట్టన్ మరియు ఆండ్రూ జి. బార్టో రచించిన "రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్: యాన్ ఇంట్రడక్షన్": ఈ పుస్తకం రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్పై దృష్టి పెడుతుంది, ఇది మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ఉపవిభాగం, AI ఏజెంట్లు వారి పర్యావరణంతో పరస్పర చర్యల నుండి ఎలా నేర్చుకోవచ్చు. ఇది మార్కోవ్ డెసిషన్ ప్రాసెస్లు, వాల్యూ ఫంక్షన్లు మరియు పాలసీ గ్రేడియంట్స్ వంటి అంశాలను కవర్ చేస్తుంది, రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ ద్వారా శిక్షణ AI అల్గారిథమ్ల గురించి సమగ్ర అవగాహనను అందిస్తుంది.
5. Aurélien Géron ద్వారా "Scikit-Learn, Keras, and TensorFlowతో హ్యాండ్స్-ఆన్ మెషిన్ లెర్నింగ్": ఈ ప్రాక్టికల్ గైడ్ Scikit-Learn, Keras మరియు TensorFlow వంటి ప్రసిద్ధ లైబ్రరీలను ఉపయోగించి మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ల అమలును ప్రదర్శిస్తుంది. ఇది డేటా ప్రిప్రాసెసింగ్, మోడల్ ఎంపిక మరియు హైపర్పారామీటర్ ట్యూనింగ్ వంటి అంశాలను కవర్ చేస్తుంది, AI అల్గారిథమ్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ప్రయోగాత్మక ఉదాహరణలను అందిస్తుంది.
6. పీటర్ ఫ్లాచ్ రచించిన "మెషిన్ లెర్నింగ్: ది ఆర్ట్ అండ్ సైన్స్ ఆఫ్ ఆల్గారిథమ్స్ దట్ సెన్స్ ఆఫ్ డేటా": ఈ పుస్తకం మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ల యొక్క సమతుల్య కవరేజీని అందిస్తుంది, వాటి ఆచరణాత్మక అప్లికేషన్ మరియు వివరణపై దృష్టి సారిస్తుంది. ఇది నిర్ణయాత్మక వృక్షాలు, సమిష్టి పద్ధతులు మరియు క్లస్టరింగ్ అల్గారిథమ్లు వంటి అంశాలను కవర్ చేస్తుంది, వాస్తవ-ప్రపంచ దృశ్యాల కోసం AI అల్గారిథమ్ల శిక్షణపై అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది.
7. పీటర్ అబీల్ మరియు జాన్ షుల్మాన్ రచించిన "డీప్ రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్": ఈ పుస్తకం లోతైన అభ్యాసం మరియు ఉపబల అభ్యాసం యొక్క ఖండనను అన్వేషిస్తుంది, ఇది ఫీల్డ్ యొక్క సమగ్ర అవలోకనాన్ని అందిస్తుంది. ఇది పాలసీ గ్రేడియంట్స్, యాక్టర్-క్రిటిక్ మెథడ్స్ మరియు డీప్ క్యూ-నెట్వర్క్ల వంటి అంశాలను కవర్ చేస్తుంది, AI అల్గారిథమ్లలో ఉపయోగించే శిక్షణా పద్ధతులను హైలైట్ చేస్తుంది.
AI అల్గారిథమ్ల శిక్షణలో మెషీన్ లెర్నింగ్ను అర్థం చేసుకోవడానికి ఈ సాహిత్య మూలాలు గట్టి పునాదిని అందిస్తాయి. అవి క్లాసికల్ మెషీన్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్స్, డీప్ లెర్నింగ్, రీన్ఫోర్స్మెంట్ లెర్నింగ్ మరియు జనాదరణ పొందిన లైబ్రరీలను ఉపయోగించి ప్రాక్టికల్ ఇంప్లిమెంటేషన్తో సహా అనేక రకాల అంశాలను కవర్ చేస్తాయి. ఈ మూలాలను అధ్యయనం చేయడం ద్వారా, మెషీన్ లెర్నింగ్ ద్వారా AI అల్గారిథమ్లకు శిక్షణ ఇవ్వడంలో సైద్ధాంతిక భావనలు మరియు ఆచరణాత్మక వ్యూహాలపై సమగ్ర అవగాహన పొందవచ్చు.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్:
- టెక్స్ట్ టు స్పీచ్ (TTS) అంటే ఏమిటి మరియు ఇది AIతో ఎలా పని చేస్తుంది?
- మెషీన్ లెర్నింగ్లో పెద్ద డేటాసెట్లతో పని చేయడంలో పరిమితులు ఏమిటి?
- మెషిన్ లెర్నింగ్ కొంత డైలాజిక్ సహాయం చేయగలదా?
- TensorFlow ప్లేగ్రౌండ్ అంటే ఏమిటి?
- నిజానికి పెద్ద డేటాసెట్ అంటే ఏమిటి?
- అల్గోరిథం యొక్క హైపర్పారామీటర్లకు కొన్ని ఉదాహరణలు ఏమిటి?
- ఎంసాంబుల్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?
- ఎంచుకున్న మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ సరిపోకపోతే ఏమి చేయాలి మరియు సరైనదాన్ని ఎంచుకోవడాన్ని ఎలా నిర్ధారించుకోవాలి?
- మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ సమయంలో పర్యవేక్షణ అవసరమా?
- న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆధారిత అల్గారిథమ్లలో ఉపయోగించే కీలక పారామితులు ఏమిటి?
EITC/AI/GCML Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి