Tutorial di apprendimento automatico online

Qualcuno conosce alcuni buoni tutorial sulle tecniche di machine learning online? Vale a dire come può essere utilizzato in ambienti in tempo reale, quali sono le differenze chiave rispetto ai normali metodi di apprendimento automatico ecc.

UPD: Grazie a tutti per le risposte, per "online" intendo metodi che possono essere addestrati in una modalità in tempo reale, sulla base di nuovi input uno per uno.

1. C'è una libreria molto bella di algoritmi di machine learning online di un gruppo di NTU, chiamata LIBOL. Questo sarebbe un ottimo posto per iniziare a sperimentare con gli algoritmi.
   La guida per l'utente che accompagna e la pubblicazione JMLR associata sono introduzioni molto utili agli algoritmi di base in questo campo.
2. Avrim Blum ha un documento di indagine più vecchio e più tecnico sugli algoritmi di apprendimento online.

C'è un sacco di tutorial online. Soprattutto su YouTube, ma se desideri un sito web accurato puoi vedere da qui http://ttic.uchicago.edu/~shai/icml08tutorial/ o http://cs229.stanford.edu/materials.html . puoi visitarli ora.

Puoi vedere se riesci a mescolare lo streaming Spark ( https://spark.apache.org/docs/1.1.0/streaming-programming-guide.html ) e Spark ML Library ( https://spark.apache.org/docs /1.1.0/mllib-guide.html ).

Spark Streaming consente di elaborare flussi di dati in tempo reale e Spark ML Library è una libreria di apprendimento automatico per Spark. Quindi forse puoi fare qualcosa di buono!

Ma questo è un argomento molto interessante, ci sto lavorando. Può essere utile creare una community di Google ( https://plus.google.com/communities )?

Ce ne sono molti su YouTube e qui ce n'è uno famoso di Andrew Ng di Coursea: https://www.coursera.org/course/ml