6Podstawowe pojęcia
21Statyczne a dynamiczne
7Uczenie nadzorowane a nienadzorowane
22Dostrajanie i projektkowanie funkcji
8Jakie problemy może rozwiązać uczenie maszynowe?
23Odrzucanie algorytmu
9Czarna skrzynka: czego nie wiemy o uczeniu maszynowym
24Rozdział 5. Zastosowania uczenia maszynowego w świecie rzeczywistym
10Zagłębiając się bardziej
25Transport
11Rozdział 2. Oczyszczanie, etykietowanie, porządkowanie zbiorów danych
26Produktowe Rekomendacje
12Oczyszczanie zbioru danych
27Finanse
13Potrzeba bardzo dużych zbiorów danych dla uczenia maszynowego
28Asystenci Głosowi, Inteligentne Domy, I Samochody
14Muszą być dobrze oznakowane
29Podsumowanie
15rozdział 3. Wybieranie lub Pisanie Algorytmu uczenia maszynowego
30Książka Bonusowa Bitcoin Whales
