نظرية المعلومات ، خوارزميات الاستدلال والتعلم - ديفيد ماكاي
مقدمة لاسترجاع المعلومات - مانينغ ، راغافان ، شوك (PDF)
مقدمة للتعلم الآلي - نيلز ج. نيلسون (1997)
مقدمة للتعلم الآلي - Smola و Vishwanathan (PDF)
ورقة غش التعلم الآلي - Soulmachine (2017) (PDF)
التعلم الآلي في العمل - بيتر هارينجتون
التعلم الآلي ، التصنيف العصبي والإحصائي - D. ميشي ، DJ Spiegelhalter
التعلم الآلي. فن علم الخوارزميات التي تفهم البيانات - P. Flach (2012)
التعلم الآلي - توم ميتشل
التعلم الآلي - Andrew NG
تعدين مجموعات بيانات ضخمة - Jure Leskovec ، Anand Rajaraman ، Jeff Ullman
التعرف على الأنماط والتعلم الآلي - CMBishop (2006)
البرمجة الاحتمالية وطرق بايزي للمتسللين (مجاني)
دليل مبرمج لاستخراج البيانات - رون زاخارسكي (PDF)
ص في العمل
التعلم التعزيز: مقدمة - ريتشارد سوتون ، أندرو ج. بارتو
The Lion Way Machine Learning بالإضافة إلى التحسين الذكي (PDF)
فهم التعلم الآلي: من النظرية إلى الخوارزميات
تحليل مجموعات البيانات الكبيرة - تعدين ترجمة البيانات الضخمة
الأساليب الرياضية للتدريب على السوابق (نظرية آلات التدريس) - K. V. Vorontsov (PDF)
تدريب الآلات - بيتر فلاه (PDF)
طرق فرقة طلاب الخوارزميات - أطروحة A. Gushchina (PDF)
الدورات عبر الإنترنت (MOOC)
قائمة أفضل الدورات في أي مجالات من الرياضيات تقريبًا
طن من دورات البرمجة المختلفة ، والخوارزميات ، بما في ذلك 29 مل.
Couursera:
CS229: التعلم الآلي (Andrew NG ، جامعة ستانفورد) هو الدورة التدريبية الأكثر شعبية للآلة (بعناية ، بدلاً من Python أو R - Matlab/Octave)
تدريب آلات التخصص وتحليل البيانات (Yandex + MIPT/MIPT)
مستودعي في هذا التخصص
أسس التعلم الآلي: نهج دراسة الحالة (جامعة واشنطن)
تخصص تعدين البيانات
علوم البيانات على نطاق التخصص (جامعة واشنطن)
حساب التفاضل والتكامل: الجزء 1 المتغير (جامعة بنسلفانيا)
Combinatorics الحديثة (A.M. Raigorodsky ، MIPT/MIPT)
نظرية الاحتمالات للمبتدئين (A.M. Raigorodsky ، MIPT/MIPT)
الجبر الخطي (HSE/HSE) - خط من الجبر الخطي لكليات غير المقياس ، مناسب "لبداية سريعة"
الاقتصاد (HSE/HSE) (الاقتصاد القياسي)
تخصص تحليلات الأعمال (جامعة بنسلفانيا) - التخصص في التطبيق العملي للإحصاءات وتحليل البيانات. للأشخاص الذين شعروا بخيبة أمل في DS ولا يفهمون ، لماذا كل شيء
تحليل الشبكة الاجتماعية (جامعة ميشيغان)
الشبكات الاجتماعية والاقتصادية: النماذج والتحليل (جامعة ستانفورد)
تخصص أنظمة Recommerender (جامعة مينيسوتا)
بناء تطبيقات ذكية تخصص (جامعة واشنطن)
البرمجة على Python (MFTI/MIPT)
udacy:
مهندس التعلم الآلي نانوديجري (مشترك من قبل Kaggle)
محلل البيانات Nanodegree (مشترك من قبل Facebook & MongoDB)
الذكاء الاصطناعي nanodegree (مشترك من قبل IBM Watson و Amazon Alexa)
التحليلات التنبؤية للأعمال النانوية (مشتركة من قبل Tableau & Alteryx)
edx:
علوم البيانات والهندسة مع شرارة XSeries (بيركلي)
6.002x: مقدمة في تفكير الحساب وعلوم البيانات (MIT)
6.041x: مقدمة في الاحتمال - علم غير مؤكد (معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا)
حافة التحليلات (MIT)
التعلم من البيانات (CalTech) - مقدمة في التعلم الآلي (النظرية الأساسية ، الخوارزميات ومجالات التطبيق العملي)
تعدين البيانات في مواد الدورة التدريبية (MIPT/MIPT)
فتح دورة OpendataScience على التعلم الآلي
مقدمة إلى Python لعلوم البيانات - أساسيات Python وقليلًا عن Numpy
أساسيات الإحصاءات - إدخال عالي الجودة في الإحصاءات ، بالكامل باللغة الروسية
أساسيات علم البيانات والآلة الأساسية (Microsoft)
CS231N: الشبكات العصبية التلافيفية للاعتراف البصري (جامعة ستانفورد) - دورة ممتازة في المراحل العصبية ورؤية الكمبيوتر
ريبو على جيثب
تعدين مجموعات البيانات الضخمة (جامعة ستانفورد) - دورة تستند إلى كتاب تعدين البيانات الضخمة لمؤلفي Jure Leskovec و Anand Rajaraman و Jeff Ullman (هم أيضًا مدربون في هذه الدورة)
CS109: علوم البيانات (جامعة هارفارد)
أسس التعلم الآلي - جزء من مبادرة التعلم الآلي في بلومبرج