Strojno učenje za inženirje: Koncepti, primeri in uporaba v okolju MATLAB - Gotlih, Janez; Brezočnik, Miran (Univerzitetna založba Univerze v Mariboru, 2025)
Skripta obravnavajo strojno učenje z vidika uporabe v inženirstvu, pri čemer temeljne koncepte povezujejo s praktičnimi primeri v okolju MATLAB. Predstavljeni so štirje temeljni pristopi strojnega učenja: nadzorovano učenje, nenadzorovano učenje, učenje z okrepitvijo in prenosno učenje. Za vsak pristop so podani temeljni koncepti, konkretni primeri uporabe ter naloge za samostojno delo. Poseben poudarek je na uporabi orodij, kot so Regression Learner, Classification Learner, Deep Network Designer in Reinforcement Learning Designer, s pomočjo katerih študenti razvijajo modele na podatkih, ki izvirajo iz realnih inženirskih primerov. Med njimi so obraba orodja, vibracije strojev, balansiranje sistemov in prepoznavanje predmetov. Skripta vključujejo tudi eksperimentalne podatkovne množice in praktične napotke za učenje, validacijo in izboljšavo modelov. Namenjena so študentom tehniških smeri ter vsem, ki želijo usvojiti uporabo metod strojnega učenja za reševanje konkretnih inženirskih problemov.