Учебник по машинному обучению
1. Введение
- 1.1.
2. Классическое обучение с учителем
- 2.1.
- 2.3.
3. Оценка качества моделей
- 3.2.
4. Вероятностные модели
5. Глубинное обучение - введение
- 5.1.
6. Глубинное обучение - архитектуры
- 6.3.
7. Глубинное обучение - практика
8. Генеративные модели
- 8.6.
9. Рекомендательные системы
10. Практические главы
- 10.1.
- 10.2.
- 10.4.
- 10.5.
11. Взаимодействие со средой
- 11.2.
12. Теория ML
13. Теория глубокого обучения
- 13.1.
- 13.6.
14. Оптимизация в ML
- 14.1.
- 14.2.
- 14.4.
15. Онлайн-обучение и стохастическая оптимизация
16. Теормин