Wprowadzenie do map ciepła (heatmap) w wizualizacji danych, ich zastosowań oraz przykładowa implementacja w Pythonie z użyciem biblioteki Seaborn.
Wyjaśnienie normalizacji danych w PHP-ML z przykładami użycia norm L1 i L2 w kontekście uczenia maszynowego.
Postęp prac nad biblioteką PHP-ML do uczenia maszynowego. Implementacja algorytmów KNN i Naive Bayes oraz narzędzi developerskich.
Postępy w rozwoju biblioteki PHP-ML do uczenia maszynowego. Autor opisuje metodę małych kroków w pracy nad projektem.
Analiza wydajności PHP w zastosowaniach Machine Learning poprzez benchmark porównujący z Pythonem, JavaScript i Javą.
Przewodnik po popularnych, otwartych zbiorach danych do uczenia maszynowego, takich jak Iris i Abalone, z opisami i linkami.
Wprowadzenie do Machine Learning: definicja, metody uczenia (nadzorowane, nienadzorowane, wzmacnianie) oraz przykłady zastosowań.
