Tìm hiểu Machine Learning: từ lý thuyết đến thuật toán [ebook miễn phí 449 trang]

• "Understanding Machine Learning" do Shai Shalev-Shwartz và Shai Ben-David đồng tác giả, được Cambridge University Press xuất bản năm 2014
• Cuốn sách trình bày nền tảng lý thuyết và các thuật toán của machine learning.
• Với sự cho phép của Cambridge University Press, bản PDF của bản thảo đã được đăng tải và chỉ có thể tải về cho mục đích cá nhân
• Không dùng để phát hành

[GN⁺]

Ý kiến trên Hacker News

• Nếu muốn hiểu về machine learning, tôi khuyên đọc "The StatQuest Illustrated Guide to Machine Learning" của Josh Starmer

  • Starmer là một giảng viên xuất sắc, có khả năng trình bày những ý tưởng phức tạp một cách rõ ràng và ngắn gọn
  • Cuốn sách được viết theo định dạng dễ đọc và dễ hiểu như sách thiếu nhi
  • Ông cũng đã xuất bản sách về neural network và mang lại cách giảng dạy cũng như truyền đạt hữu ích ngay cả với chuyên gia

• Nếu muốn hiểu nền tảng của machine learning, tôi khuyên đọc "Probability for computer scientists" của Stanford

  • Tài liệu này đề cập đến lý thuyết xác suất và nền tảng lý thuyết của machine learning
  • Các bài giảng của Andrew Ng cũng nổi tiếng, nhưng cần có nền tảng toán học
  • Có thể tải tài liệu bài giảng của CS109 dưới dạng PDF
  • "Learning from Data" của Caltech cũng tốt cho việc hiểu về mặt lý thuyết
  • Nếu muốn hiểu neural network từ nền tảng, tôi khuyên đọc "Neural networks zero to hero"

• Cá nhân tôi thích nhất là khóa học machine learning của Bloomberg

• Nếu muốn học về generative AI hiện đại, tôi khuyên dùng "udlbook"

• Tôi tự hỏi liệu một kỹ sư phần mềm không làm nghiên cứu có cần phải hiểu thật sâu các khái niệm machine learning hay không

  • Tôi cảm nhận được khoảng cách trong kinh doanh cần thiết để triển khai AI/ML
  • Với những bài toán kinh doanh cơ bản, có lẽ việc tinh chỉnh nhẹ các mô hình sẵn có sẽ phù hợp hơn là tự phát triển mô hình

• Trong các sách nhập môn lý thuyết machine learning, lý thuyết học thống kê là thứ dễ tiếp cận nhất

• Thách thức lớn nhất của mô hình ML không phải là thuật toán mà là việc tổ chức tri thức theo ngữ cảnh

  • Cấu trúc phân cấp của tài liệu giúp cải thiện kết quả đáng kể

• Cuốn sách tôi đọc từ lâu mang tính lý thuyết và hầu như không tập trung vào ứng dụng

  • Đây là cuốn sách xuất bản năm 2014 nên đến nay đã lỗi thời
  • Lý thuyết toán học trên thực tế không hữu ích nhiều, cách tiếp cận thực dụng quan trọng hơn
  • Machine learning không phải là toán học hay khoa học máy tính lý thuyết mà là một lĩnh vực kỹ thuật

• Cuốn sách được xuất bản năm 2014, nên tôi nghi ngờ mức độ còn phù hợp ở hiện tại

• Vì sách đã xuất bản từ 10 năm trước nên tôi nghĩ nó đã lỗi thời