Eu fiz um curso de ML anteriormente, mas agora que estou trabalhando com projetos relacionados ao ML no meu trabalho, estou lutando bastante para realmente aplicá-lo. Tenho certeza de que o que estou fazendo já foi pesquisado / tratado antes, mas não consigo encontrar tópicos específicos.
Todos os exemplos de aprendizado de máquina que encontro online são muito simples (por exemplo, como usar um modelo KMeans em Python e examinar as previsões). Estou procurando bons recursos sobre como realmente aplicá-los, e talvez exemplos de código de implementações de aprendizado de máquina em grande escala e treinamentos de modelos. Quero aprender sobre como processar e criar efetivamente novos dados que podem tornar os algoritmos de ML muito mais eficazes.
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Um dos livros que eu recomendaria é Introdução ao aprendizado estatístico e é gratuito para download. É fácil acompanhar este livro com os exercícios em R. Outro bom é a Modelagem Preditiva Aplicada
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Eu acho que seria melhor seguir os procedimentos de algumas conferências relacionadas ao aprendizado de máquina . Tais conferências geralmente têm faixas de aplicativos, nas quais você pode encontrar aplicações práticas de algoritmos de aprendizado de máquina.
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Veja uma lista de recursos aqui: http://mlwhiz.com/blog/2017/03/26/top_data_science_resources_on_the_internet_right_now/
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