Lược dịch từ nguồn: http://pindancing.blogspot.com/2010/01/learning-about-machine-learniing.html
Một bài tham khảo hay mặc dù theo ý kiến cá nhân mình, tác giả đã dành quá nhiều thời gian cho việc học.
***
Nếu bạn có ý định nghiên cứu/làm việc liên quan đến Machine Learning, hãy đọc bài viết này, mua một vài cuốn sách và làm việc theo lộ trình đó. Có thể bạn sẽ tiết kiệm rất nhiều thời gian, đặc biệt là khi bạn tự học.
Bước đầu tiên…
Học các kỹ thuật chứng minh trước. Bạn sẽ chẳng có bước tiến nào trừ khi bạn học được cách chứng minh. Cuốn sách tốt nhất theo recommend (của tác giả) là cuốn “How to Prove It” của Valleman
Các kiến thức nền tảng về toán học
Theo kinh nghiệm của tác giả bạn cần phải thông thạo 6 nhánh của Toán học trước khi bạn thật sực có thể làm việc được với Machine Learning. Theo ý kiến của tác giả, cách tốt nhất là dành 1 năm trước khi bước vào nghiên cứu Machine Learning. Nhiều người cố gắng giảm bớt thời gian này nhưng thật ra sau lại phải học lại và càng tốn thời gian hơn.
(1) Giải tích
Tác giả recommend một cuốn sách ngắn khá hay của Strang. Cuốn Calculus (download free)
Hoặc các cuốn sách khó hơn như Calculus của Spivak, Principles of Mathematical Analysis của Baby Rudin
(2) Toán rời rạc.
Tác giả recommend một vài cuốn về toán rời rạc (của Rosen hoặc cuốn Introduction to Algorithm của Cormen)
(3) Đại số tuyến tính:
Đầu tiên đọc cuốn của Strang, sau đó lã Axler’s
(4) Xác suất (update sau)
(5) Thống kê:
Update sau
(6) Information Theory:
Tác giả recommend cuốn của Mackay (free cho download)
Kiến thức cơ bản về AI (Trí tuệ nhân tạo)
Cuốn của Tom Michel hoặc Russell là các cuốn tham khảo tốt
Học máy (Machine Learning)
“Pattern Recognition and Machine Learning” của Christopher Bishop,
sau đó là: “Elements of Statistical Learning” (free download).
Neural Networks:
Theo thư tự
Neural Network Design Hagan Demuth and Beale,
Neural Networks, A Comprehensive Foundation (2nd edition) – By Haykin
và Neural Networks for Pattern Recognition ( Bishop).
Đến đây bạn đã có đủ kiến thức background để nghiên cứu/làm việc chuyên sau hơn về Machine Learning.
Một số tài liệu, tài liệu tham khảo mà tôi sưu tập/tổng hợp được:
(1) Một Machine Learning Course khá hay của Giáo sư Adrew Ng: http://www.ml-class.org/course/class/index
Course này cover khá nhiều kiến thức basic cho những người bắt đầu học như linear regression, logistics regression,… Xứng đáng để đầu tư thời gian học.
(2) Website hỗ trợ cho sinh viên của AAAI: http://aaai.org/AITopics/StudentResources
(3) Learning Resources của AAAI: http://aaai.org/AITopics/MachineLearning
(4) Open Directory về AI: http://www.dmoz.org/Computers/Artificial_Intelligence/
(5) Nghiên cứu về Machine Learning tại ĐH Standford: http://www.archive.org/details/CC1024_artificial_intelligence
(6) Một số Video Lectures về Machine Learning: http://freescienceonline.blogspot.com/2007/07/machine-learning-and-artificial.html
Nếu bạn có thêm các tài nguyên hữu ích, hãy share bằng cách comment ở bài blog này.
Filed under: Khoa học máy tính, Laboratory notes, Link collection, Machine Learning | Tagged: machine learning, computer science, artificial intelligent, machi | Leave a Comment »