Cafedev chia sẻ cho ace những cuốn sách cực hay và hữu ích cho ace nào chuẩn bị, đã và đang học lập trình với Machine Deep Learning. Sau đây cafedev sẽ review từng cuốn dưới đây.

-> Nơi đăng ký nhận ebook lập trình, ebook công nghệ thông tin tại đây <-

1. Practical Machine Learning and Image Processing_ For Facial Recognition, Object Detection, and Pattern Recognition Using Python

Bạn sẽ biết được tất cả các khái niệm trong Học máy thực tế và Xử lý hình ảnh được giải thích bằng cách sử dụng các tình huống thực tế. Sau khi đọc cuốn sách này, bạn sẽ có thể áp dụng các kỹ thuật xử lý hình ảnh và tạo các mô hình học máy cho các ứng dụng tùy chỉnh.

Bạn sẽ học được gì?

  • Khám phá các thuật toán xử lý hình ảnh và các ứng dụng của chúng bằng Python
  • Khám phá xử lý hình ảnh bằng thư viện OpenCV
  • Sử dụng TensorFlow, scikit-learning, NumPy và các thư viện khác
  • Làm việc với các thuật toán học máy và học sâu để xử lý hình ảnh
  • Áp dụng các kỹ thuật xử lý hình ảnh cho năm dự án thời gian thực

2. Machine Learning with Python Cookbook: Practical Solutions from Preprocessing to Deep Learning

Hướng dẫn bạn một cách thực tế này cung cấp gần 200 công thức độc lập để giúp bạn giải quyết những thách thức về máy học mà bạn có thể gặp phải trong công việc hàng ngày. Nếu bạn cảm thấy thoải mái với Python và các thư viện của nó, bao gồm gấu trúc và scikit-learning, bạn sẽ có thể giải quyết các vấn đề cụ thể như tải dữ liệu, xử lý dữ liệu văn bản hoặc số, lựa chọn mô hình, giảm kích thước và nhiều chủ đề khác.

Bạn sẽ học được gì?

  • Vectơ, ma trận và mảng
  • Xử lý dữ liệu số và phân loại, văn bản, hình ảnh, ngày và giờ
  • Giảm kích thước bằng cách sử dụng trích xuất đối tượng hoặc lựa chọn đối tượng địa lý
  • Đánh giá và lựa chọn mô hình
  • Hồi quy tuyến tính và logic, cây và rừng, và k-láng giềng gần nhất
  • Hỗ trợ máy vectơ (SVM), Bayes ngây thơ, phân cụm và mạng nơ-ron
  • Lưu và tải các mô hình được đào tạo

3. Learn Keras for Deep Neural Networks: A Fast-Track Approach to Modern Deep Learning with Python

Tìm hiểu, hiểu và triển khai các mạng thần kinh sâu theo cách tiếp cận thân thiện với toán học và lập trình bằng Keras và Python. Cuốn sách tập trung vào phương pháp tiếp cận đầu cuối để phát triển các thuật toán học có giám sát trong hồi quy và phân loại với các trường hợp sử dụng thực tế lấy kinh doanh làm trung tâm được triển khai trong Keras.

Bạn sẽ học được gì?

  • Nắm vững các khái niệm học sâu thực tế với tốc độ nhanh với các khái niệm trừu tượng thân thiện với toán học và lập trình.
  • Thiết kế, phát triển, đào tạo, xác thực và triển khai các mạng thần kinh sâu bằng cách sử dụng khung Keras
  • Sử dụng các phương pháp hay nhất để gỡ lỗi và xác thực các mô hình học sâu
  • Triển khai và tích hợp học sâu như một dịch vụ vào một dịch vụ hoặc sản phẩm phần mềm lớn hơn
  • Mở rộng các nguyên tắc học sâu vào các khuôn khổ phổ biến khác

4. Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists

Máy học đã trở thành một phần không thể thiếu trong nhiều dự án nghiên cứu và ứng dụng thương mại, nhưng lĩnh vực này không dành riêng cho các công ty lớn với đội ngũ nghiên cứu phong phú. Nếu bạn sử dụng Python, ngay cả khi mới bắt đầu, cuốn sách này sẽ dạy bạn những cách thực tế để xây dựng các giải pháp học máy của riêng bạn. Với tất cả dữ liệu có sẵn ngày nay, các ứng dụng học máy chỉ bị giới hạn bởi trí tưởng tượng của bạn.

Bạn sẽ học được gì?

  • Các khái niệm cơ bản và ứng dụng của máy học
  • Ưu điểm và khuyết điểm của các thuật toán học máy được sử dụng rộng rãi
  • Cách trình bày dữ liệu được xử lý bằng máy học, bao gồm cả những khía cạnh dữ liệu nào cần tập trung vào
  • Các phương pháp nâng cao để đánh giá mô hình và điều chỉnh tham số
  • Khái niệm về đường ống cho các mô hình chuỗi và đóng gói quy trình làm việc của bạn
  • Các phương pháp làm việc với dữ liệu văn bản, bao gồm các kỹ thuật xử lý văn bản cụ thể
  • Các đề xuất để cải thiện kỹ năng học máy và khoa học dữ liệu của bạn

5. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems

Bằng cách sử dụng các ví dụ cụ thể, lý thuyết tối thiểu và hai khuôn khổ Python sẵn sàng sản xuất — scikit-learning và TensorFlow — tác giả Aurélien Géron giúp bạn hiểu trực quan về các khái niệm và công cụ để xây dựng hệ thống thông minh. Bạn sẽ học một loạt các kỹ thuật, bắt đầu với hồi quy tuyến tính đơn giản và tiến dần đến các mạng thần kinh sâu. Với các bài tập trong mỗi chương để giúp bạn áp dụng những gì đã học, tất cả những gì bạn cần là kinh nghiệm lập trình để bắt đầu.

Bạn sẽ học được gì?

  • Khám phá bối cảnh máy học, đặc biệt là mạng thần kinh
  • Sử dụng scikit-learning để theo dõi một dự án máy học mẫu từ đầu đến cuối
  • Khám phá một số mô hình đào tạo, bao gồm máy vector hỗ trợ, cây quyết định, rừng ngẫu nhiên và các phương pháp tổng hợp
  • Sử dụng thư viện TensorFlow để xây dựng và đào tạo mạng thần kinh
  • Đi sâu vào các kiến trúc mạng thần kinh, bao gồm mạng chập, lưới lặp lại và học tập củng cố sâu
  • Tìm hiểu kỹ thuật đào tạo và mở rộng mạng lưới thần kinh sâu
  • Áp dụng các ví dụ mã thực tế mà không tiếp thu quá nhiều lý thuyết máy học hoặc chi tiết thuật toán

6. Applied Natural Language Processing with Python: Implementing Machine Learning and Deep Learning Algorithms for Natural Language Processing

Bạn sẽ học cách khai thác sức mạnh của AI để xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thực hiện các tác vụ như kiểm tra chính tả, tóm tắt văn bản, phân loại tài liệu và tạo ngôn ngữ tự nhiên. Trên đường đi, bạn sẽ học các kỹ năng để triển khai các phương pháp này trong các cơ sở hạ tầng lớn hơn để thay thế mã hiện có hoặc tạo các thuật toán mới.

Bạn sẽ học được gì?

  • Sử dụng các thư viện xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy khác nhau như TensorFlow, Keras, NLTK và Gensim
  • Thao tác và xử lý trước dữ liệu văn bản thô ở các định dạng như .txt và .pdf
  • Tăng cường kỹ năng của bạn trong khoa học dữ liệu bằng cách học cả lý thuyết và ứng dụng của các thuật toán khác nhau

-> Nơi đăng ký nhận ebook lập trình, ebook công nghệ thông tin tại đây <-

Full kho tài liệu tại đây.

Nếu bạn thấy hay và hữu ích, bạn có thể tham gia các kênh sau của cafedev để nhận được nhiều hơn nữa:

Chào thân ái và quyết thắng!