Personalmente prefiero la introducción al aprendizaje estadístico [1]
Proporciona explicaciones sutiles y asegura que nada pase por alto
Promueve el pensamiento de algoritmos no como una caja negra sino como una maquinaria construida para que podamos entender
- ¿Cómo podríamos estar seguros de que una IA evolucionaría para satisfacer el trabajo 'exacto' para el que fue concebida, cuando no deberíamos postular que un software está libre de errores?
- ¿Qué pasará con los sitios web cuando los asistentes personales de IA se generalicen?
- ¿Hay valor en el desarrollo de aplicaciones creativas de IA?
- ¿El mundo se está moviendo hacia la automatización, chatbots, IA? ¿Qué tipo de nuevos empleos se crearán para los humanos?
- ¿Qué es la autoconciencia? ¿Puede la inteligencia artificial simularlo?
Está escrito por Daniela Witten, Gareth James, Robert Tibshirani y Trevor Hastie.
En cuanto al sitio, recomendaría el curso de Andrew NG sobre cousera [2]
Probablemente sea el mejor curso gratuito disponible en línea disponible
Pero si desea un sitio web que proporcione texto en lugar de videos, diría Analytics Vidya [3] y KDNUGGETS [4]
Notas al pie
[1] https://www.google.co.in/url?sa=…
[2] Aprendizaje automático – Universidad de Stanford | Coursera
[3] Comunidad de análisis | Discusiones analíticas | Discusión de Big Data
[4] Análisis, minería de datos y ciencia de datos
