O livro "Como Máquinas Aprendem: Volume I Ciclo de Aprendizagem … fundamentos e conceitos" de Valter Rodrigues é uma obra completa que aborda a ciência de aprendizagem de máquina de forma prática e acessível. Apresenta tópicos importantes, como a ciência de aprendizagem de máquina, os algoritmos de aprendizado, a lógica, o aprendizado por reforço, o aprendizado por transferência, a inteligência artificial, etc. É um título incrível para qualquer pessoa interessada na área de aprendizado de máquina. O livro é bem escrito e a informação é organizada de forma lógica, o que facilita o entendimento para o leitor. Os exemplos usados no livro são intuitivos e diretos, tornando possível compreender e seguir os conceitos.
Além disso, o conteúdo deste livro é abrangente e abrange todas as áreas relevantes para quem está estudando a ciência de aprendizagem de máquina. O capítulo sobre lógica é interessante e bem detalhado, e explica os fundamentos da lógica lógica, como proposições, tabelas verdade, premissas e conclusões. Os capítulos sobre aprendizado por reforço e aprendizado por transferência são ainda mais interessantes, pois discutem a implementação de tais processos.
Para aqueles que querem se aprofundar nos conceitos e técnicas de aprendizagem de máquina, este livro é uma ótima recomendação. Ele fornece informações concisas e atualizadas sobre algoritmos, lógica, aprendizado por reforço, aprendizagem por transferência e inteligência artificial. Um leitor com algum conhecimento prévio sobre lógica e ciência de computação pode facilmente compreender e aplicar os conceitos aprendidos no livro. Portanto, recomendo esse livro como uma excelente fonte de informações sobre aprendizagem de máquina.
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O livro como Máquinas Aprendem procura ser uma opção de literatura em Língua Portuguesa, diferente das existentes, que partem do pressuposto do leitor ter conhecimento aprofundado em várias ferramentas matemáticas.
Com o intuito de facilitar a aquisição de conhecimento, evita as extensas demonstrações matemáticas, focando no racional dos pontos principais e críticos. Torna eficiente a compreensão do enorme conjunto de conceitos e detalhes funcionais, sem perder a motivação para adquirir conteúdo para uma base sólida.
Diante da complexidade dos temas, o livro distribui o conteúdo ao longo de uma série de 3 volumes, tentando equilibrar entre profundidade dos aspectos teóricos e as limitações relacionadas às aplicações práticas.
O volume I oferece uma cobertura ampla e detelhada do que vem a ser ciclo de aprendizagem , o principal aspecto motor do como as máquinas aprendem.
Sem a pretensão de ser exaustivo, o volume II aborda os algoritmos clássicos mais importantes de Machine Learning, sob a ótica metodológica do ciclo de aprendizagem. Detalha os princípios teóricos e limitações práticas, dos seguintes algorimtos: regressão, regularizadores, baseado em exemplares, semi-supervisionados, árvores de decisão, por reforço, bayesianos, agrupamentos, regras de associação, máquinas de suporte vetorial,;
Os algoritmos mais sofisticados são detalhados no volume III, começando pelas Redes Neurais Artificiais, com um apanhado compreensivo dos conceitos oriundos da Neurociência e detalhando as arquiteturas de redes neurais de maior sucesso prático. Dedica um capítulo aos algoritmos de Deep Learning, sintetizando os principais aspectos e arquiteturas. Finaliza com Ensembles, apresentando os paradigmas mais utilizados e as taxonomias dos algoritmos no estado da arte.
A série foi proposta para ser adequada para alunos universitários em nível avançado de graduação, para profissionais com nível superior e aqueles que estejam iniciando pós-graduação.
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Autor: Valter Rodrigues
