Eu recomendo "Como Máquinas Aprendem: Volume III - Redes Neurais, Deep Learning e Ensembles" de Valter Rodrigues. É um livro incrivelmente informativo que aborda muitos conceitos importantes relacionados ao aprendizado de máquina, desde redes neurais tradicionais até modelos de deep learning avançados.
Desde o começo, o livro oferece uma visão geral da área de aprendizado de máquina, seus conceitos básicos, algoritmos e arquiteturas, que são úteis para os leitores que não têm experiência na área. Ele também tem capítulos introdutórios sobre aprendizado de conjuntos, ajuste de hiperparâmetros, avaliação e análise de resultados, que são essenciais para aqueles que querem levar seus modelos ao próximo nível.
Valter Rodrigues também entra em detalhes sobre cada tópico, abordando tanto os conceitos básicos quanto os mais avançados. Ele destaca os resultados de vários estudos importantes sobre sistemas de aprendizado de máquina e explica como eles podem ser usados para aplicações práticas. O livro também contém vários exemplos usando o Python, o que o torna ainda mais útil para os programadores iniciantes.
Em suma, este livro é um recurso indispensável para qualquer pessoa interessada em aprender sobre aprendizado de máquina. Ele fornece uma visão ampla dos conceitos fundamentais e da obtenção de resultados práticos. É um livro de leitura obrigatória para cientistas de dados, estudantes e programadores que querem se aprofundar nos conceitos e algoritmos envolvidos no aprendizado de máquinas.
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O livro como Máquinas Aprendem procura ser uma opção de literatura em Língua Portuguesa, diferente das existentes, que partem do pressuposto do leitor ter conhecimento aprofundado em várias ferramentas matemáticas.
Com o intuito de facilitar a aquisição de conhecimento, evita as extensas demonstrações matemáticas, focando no racional dos pontos principais e críticos. Torna eficiente a compreensão do enorme conjunto de conceitos e detalhes funcionais, sem perder a motivação para adquirir conteúdo para uma base sólida.
Diante da complexidade dos temas, o livro distribui o conteúdo ao longo de uma série de 3 volumes, tentando equilibrar entre profundidade dos aspectos teóricos e as limitações relacionadas às aplicações práticas.
O volume I oferece uma cobertura ampla e detelhada do que vem a ser ciclo de aprendizagem , o principal aspecto motor do como as máquinas aprendem.
Sem a pretensão de ser exaustivo, o volume II aborda os algoritmos clássicos mais importantes de Machine Learning, sob a ótica metodológica do ciclo de aprendizagem. Detalha os princípios teóricos e limitações práticas, dos seguintes algorimtos: regressão, regularizadores, baseado em exemplares, semi-supervisionados, árvores de decisão, por reforço, bayesianos, agrupamentos, regras de associação, máquinas de suporte vetorial,;
Os algoritmos mais sofisticados são detalhados no volume III, começando pelas Redes Neurais Artificiais, com um apanhado compreensivo dos conceitos oriundos da Neurociência e detalhando as arquiteturas de redes neurais de maior sucesso prático. Dedica um capítulo aos algoritmos de Deep Learning, sintetizando os principais aspectos e arquiteturas. Finaliza com Ensembles, apresentando os paradigmas mais utilizados e as taxonomias dos algoritmos no estado da arte.
A série foi proposta para ser adequada para alunos universitários em nível avançado de graduação, para profissionais com nível superior e aqueles que estejam iniciando pós-graduação.
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Autor: Valter Rodrigues
