La mayoría de los tutoriales de aprendizaje automático que se encuentran en línea son principalmente teóricos y contienen demasiadas fórmulas difíciles de entender, mientras que los tutoriales prácticos solo explican cómo usar marcos de trabajo de terceros sin explicar los principios subyacentes, lo que dificulta comprender realmente la esencia del algoritmo. Casualmente, encontré en GitHub un libro electrónico gratuito de código abierto llamado "Aprendizaje automático aplicado en Python", que proporciona una ruta de aprendizaje completa y sistemática para el aprendizaje automático, integrando profundamente la derivación matemática con la implementación en Python. Desde la regresión lineal básica hasta las redes neuronales complejas, cada algoritmo cuenta con una derivación matemática completa y una implementación de código escrito a mano; además, se proporcionan herramientas de visualización interactivas para hacer que los conceptos matemáticos abstractos sean intuitivos y fáciles de comprender. GitHub: https://t.co/hJKTsDFBJ8 Lea en línea: https://t.co/xB7zvEkVLU Contenido principal: - Cubre más de 30 algoritmos de aprendizaje automático, desde regresión y clasificación hasta agrupamiento y reducción de dimensionalidad; - Cada algoritmo cuenta con una derivación matemática detallada y una versión implementada manualmente en Python puro; - El capítulo sobre aprendizaje profundo incluye arquitecturas convencionales como ANN, CNN, autoencoders y GAN; - Proporciona herramientas de visualización interactivas para mostrar de forma intuitiva el proceso de entrenamiento y los cambios de parámetros; - Incluye videoclases complementarias de YouTube y un repositorio de código completo. Completamente gratuito para leer en línea, todo el código es de código abierto, adecuado para desarrolladores que quieran aprender sistemáticamente aprendizaje automático y comprender profundamente los principios de los algoritmos.
