11 Livros de Machine Learning Grátis [PDF]

Estes livros de Machine Learning grátis em PDF ensinam computadores a encontrar padrões em dados. O aprendizado de máquina é o ramo da inteligência artificial que faz previsões a partir de exemplos.

Da estatística aos algoritmos, esta coleção cobre todos os níveis. Você vai do deep learning e das redes neurais à programação em Python, com obras em português e inglês.

Cada material vem de universidades e projetos de acesso aberto, escrito por autores reconhecidos em data science e big data. Escolha um título, baixe o PDF e comece a estudar hoje mesmo, sem cadastro.

• #1

  Aprendizado de Máquina - Uma Abordagem Estatística

  

  Um dos livros livres mais respeitados sobre o tema. Aborda o aprendizado de máquina a partir da estatística, da regressão à classificação, perfeito para quem vem da matemática ou das ciências exatas.

  Rafael Izbicki e Tiago Mendonça dos Santos.

  Formato: PDF 272 páginas 2.49 MB

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• #2

  Fundamentos do Aprendizado de Máquina

  

  Livro recente que apresenta os fundamentos do aprendizado de máquina de forma clara e organizada, escrito por um professor emérito da área. Ótimo ponto de partida para construir uma base sólida.

  Roberto S. Bigonha

  Formato: PDF 101 páginas 3.75 MB

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• #3

  Ciência de dados: algoritmos e aplicações

  

  Texto do IMPA que apresenta os algoritmos por trás da ciência de dados, da probabilidade às cadeias de Markov. Ideal para quem quer entender o rigor matemático que sustenta o aprendizado de máquina.

  Luerbio Faria, Fabiano de Souza Oliveira e Paulo Eustáquio Duarte Pinto

  Formato: PDF 272 páginas 1.29 MB

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• #4

  Inteligência Artificial - Avanços e Tendências

  

  Coletânea organizada por especialistas da USP sobre os avanços, aplicações e dilemas éticos da inteligência artificial. Visão ampla e atual para entender o impacto da IA além dos algoritmos.

  Fabio G. Cozman, Guilherme Ary Plonski e Hugo Neri

  Formato: PDF 414 páginas 1.67 MB

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• #5

  Introdução a Data Science: Algoritmos de Machine Learning e Métodos de Análise

  

  Guia prático que percorre todo o fluxo da ciência de dados: estatística, pré-processamento, classificação, regressão e agrupamento, com exemplos em R. Equilibra teoria e aplicação para iniciantes na área.

  Tatiana Escovedo e Adriano Koshiyama

  Formato: PDF 325 páginas 2.84 MB

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• #6

  Aprendizado de máquina: da teoria à aplicação

  

  Trabalho de conclusão que conecta a teoria do aprendizado (aprendizado PAC, dimensão VC) à prática. Indicado para quem busca os fundamentos matemáticos que explicam por que os algoritmos funcionam.

  Lucas França Ferreira Ignacio

  Formato: PDF 81 páginas 0.55 MB

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• #7

  Pré-processamento de Dados em Aprendizado de Máquina Supervisionado

  

  Tese de doutorado que se aprofunda no tratamento de dados antes do treinamento: valores ausentes, balanceamento de classes e qualidade dos dados. Material denso para quem leva a sério a etapa que mais impacta os resultados.

  Gustavo Enrique de Almeida

  Formato: PDF 233 páginas 1.49 MB

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• #8

  Aprendizado de Máquina e antitruste

  

  Documento de trabalho que aplica o aprendizado de máquina à defesa da concorrência, mostrando como algoritmos ajudam a analisar dados de mercado. Uma aplicação concreta da área para quem busca casos reais.

  Tatiana de Macedo Nogueiro Lima

  Formato: PDF 81 páginas 1.08 MB

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• #1

  Dive into Deep Learning

  

  Obra de referência em deep learning que une teoria e código executável. Cobre redes neurais, redes convolucionais, redes recorrentes e modelos de atenção, do zero até as arquiteturas modernas.

  Aston Zhang, Zachary C. Lipton e Mu Li

  Formato: PDF 1071 páginas 13.02 MB

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• #2

  Introdução às Redes Neurais Profundas com Python

  

  Minicurso introdutório às redes neurais profundas para quem quer dar os primeiros passos em deep learning. Apresenta conceitos, arquiteturas e bibliotecas com exemplos de código em Python.

  Josenildo C. da Silva e Raimundo Osvaldo Vieira

  Formato: PDF 21 páginas 1.09 MB

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• #1

  Apostila de Machine Learning

  

  Material introdutório que vai do básico de Python e suas bibliotecas até redes neurais, com um estudo de caso usando o conjunto de dados MNIST. Bom ponto de partida para a prática.

  William Ludovico Homem

  Formato: PDF 46 páginas 1.42 MB

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• #2

  Introdução aos Algoritmos de Aprendizagem Supervisionada

  

  Notas de aula objetivas sobre aprendizagem supervisionada, com exemplos de classificação aplicados em Python. Texto curto e direto para uma primeira aproximação aos algoritmos.

  Éliton Fontana

  Formato: PDF 27 páginas 0.54 MB

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Aqui termina nossa seleção de livros de Machine Learning grátis em PDF. Escolha o que combina com seu nível e comece a aprender hoje.

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