Bắt đầu học Statistical Machine Learning như thế nào?

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 “recommendation” (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 (và tối ưu hoá)  trước khi bạn thật sự 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 khuyến nghị 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 khuyến nghị một vài cuốn sách 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

Introduction to Probability, by Bertsekas.

(5) Thống kê:

– Cuốn sách miễn phí về xác suất: http://www.openintro.org/stat/textbook.php

(6) Information Theory

Tác giả khuyến nghị cuốn của Mackay (cũng cho tải miễn phí)

(7) Convex Optimization

Phần lớn các vấn đề trong học máy thống kê đều có thể đưa về bài toán tối ưu. Kiến thức cần thiết cho người muốn nghiên cứu sâu về Machine Learning.

Một cuốn sách khá hay và miễn phí: http://www.stanford.edu/~boyd/cvxbook/

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 thứ 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 nền tảng (background) để nghiên cứu/làm việc chuyên sâu hơn về Machine Learning.

Một số tài liệu, địa chỉ Web 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 bao quát 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. Open Directory về AI: http://www.dmoz.org/Computers/Artificial_Intelligence/
  3. Nghiên cứu về Machine Learning tại ĐH Standford: http://www.archive.org/details/CC1024_artificial_intelligence
  4. Một số Video Lectures về Machine Learning: http://freescienceonline.blogspot.com/2007/07/machine-learning-and-artificial.html
  5. Learning Resources for Machine Learning

Nếu bạn có thêm các tài nguyên hữu ích, hãy share bằng cách comment ở bài blog này.

Advertisements

2 Responses

  1. […] Với các bạn sinh viên có ý định theo đuổi sự nghiệp khoa bảng, nhất định phải học toán, thuật toán, xác suất thống kê, tối ưu hoá, và lập trình một cách bài bản trong khi còn đang là SV. Sau này thời gian để học bài bản, tuần tự, và chậm rãi sẽ ít đi rất nhiều. (Tham khảo bài viết về lộ trình cho người muốn học về Machine Learning) […]

  2. […] Xuân Hồng Bắt đầu học Machine Learning Machine Learning – Khanh’s little things Artificial Inteligence Sách cơ bản về […]

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s

%d bloggers like this: