A maioria dos tutoriais de aprendizado de máquina encontrados online são principalmente teóricos, com muitas fórmulas difíceis de entender, enquanto os tutoriais práticos explicam apenas como usar frameworks de terceiros sem explicar os princípios subjacentes, o que dificulta a compreensão da essência do algoritmo. Por coincidência, encontrei um e-book gratuito e de código aberto no GitHub chamado "Applied Machine Learning in Python", que oferece um caminho de aprendizado completo e sistemático para aprendizado de máquina, integrando profundamente a derivação matemática com a implementação em Python. Desde regressão linear básica até redes neurais complexas, cada algoritmo possui uma derivação matemática completa e implementação em código escrito manualmente, além de ferramentas de visualização interativas para tornar conceitos matemáticos abstratos intuitivos e fáceis de entender. GitHub: https://t.co/hJKTsDFBJ8 Leia online: https://t.co/xB7zvEkVLU Conteúdo principal: - Abrange mais de 30 algoritmos de aprendizado de máquina, desde regressão e classificação até agrupamento e redução de dimensionalidade; - Cada algoritmo possui uma derivação matemática detalhada e uma versão implementada manualmente em Python puro; - O capítulo sobre aprendizado profundo inclui arquiteturas convencionais como ANN, CNN, autoencoders e GAN; - Fornece ferramentas de visualização interativas para exibir intuitivamente o processo de treinamento e as alterações de parâmetros; - Inclui videoaulas no YouTube e um repositório de código completo. Totalmente gratuito para leitura online, todo o código é de código aberto, adequado para desenvolvedores que desejam aprender aprendizado de máquina de forma sistemática e compreender profundamente os princípios dos algoritmos.
