Die 10 besten Bücher zum maschinellen Lernen zum Lesen für Anfänger und Experten [2022]

Maschinelles Lernen ist ein spezieller Zweig der Informatik und der künstlichen Intelligenz (KI), der sich hauptsächlich mit der Verwendung von Daten und Algorithmen befasst und sich darauf konzentriert, den Prozess des menschlichen Lernens zu simulieren und seine Genauigkeit schrittweise zu verbessern.

Für Anfänger ohne Vorkenntnisse in diesem Bereich kann es schwierig sein, die Grundlagen des maschinellen Lernens zu verstehen und zu verstehen. Unter dem großen Dach des maschinellen Lernens gibt es mehrere Forschungsthemen, Bereiche und geschäftliche Anwendungsfälle, die die Lernreise für Anfänger überwältigend machen können. Die meisten Lernenden wissen nicht, wo sie anfangen sollen. Hier kommen Lehrbücher ins Spiel.

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Die 10 besten Bücher zum maschinellen Lernen zum Lesen

Dieser Artikel hebt einige der besten Bücher zum maschinellen Lernen für Anfänger hervor , die auch von Universitätsprofessoren und KI-Experten empfohlen werden. Sie sind auch für Fachleute auf diesem Gebiet hilfreich, um auf bestimmte Themen zu verweisen, um ihr Gedächtnis aufzufrischen.

1. „Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz“ von Stuart J. Russel und Peter Norvig

Dieses Buch behandelt ML und KI perfekt mit viel Liebe zum Detail und in einer verständlichen Sprache, um es Anfängern leicht zu machen. Dieses Buch von Russell und Norvig wird von Hochschulprofessoren und Branchenexperten wärmstens empfohlen. Dieses Buch ist eine ausgezeichnete Wahl für Anfänger, deckt die Grundlagen der künstlichen Intelligenz ab und bietet eine gründliche Einführung in das Gebiet.

Es gibt auch einen Überblick über viele wichtige Forschungsthemen. Es ist eine gute Wahl für ein Buch über maschinelles Lernen, da es auch einen Problemlösungsansatz hat. Es ist de facto ein Lehrbuch für Anfänger im maschinellen Lernen, da es seit seiner Veröffentlichung im Jahr 1994 als Eckpfeiler für Einführungs- und Vertiefungskurse in diesem Bereich dient. Neuere Ausgaben dieses Buches behandeln Themen zu neueren Technologien und Trends.

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2. „Deep Learning“ von Ian Goodfellow, Yoshoua Bengio und Aaron Courville

Wenn Sie nach einem zuverlässigen Buch über Deep Learning suchen, ist dies die beste Wahl. Dieses Lehrbuch kombiniert allgemeines Wissen über Deep Learning und die mathematische Herangehensweise, die man braucht, um in dieses Thema einzusteigen. Es besteht aus nützlichen Informationen über die prominenten Persönlichkeiten auf diesem Gebiet, wie Geoffrey Hinton, Yann LeCun und dergleichen.

Wenn Sie sich auf das Wissen in diesem Buch über Deep Learning und die weiterführenden Vorlesungen in einem Universitätskurs konzentrieren, steht Ihnen nichts mehr im Wege, die zuverlässigsten Informationen und Kenntnisse in diesem Bereich zu erhalten. Forscher und Fachleute schwören auf die Nützlichkeit dieses Buches.

3. „Das hundertseitige Buch zum maschinellen Lernen“ von Andriy Burkov

Für Anfänger, die nach einer unterhaltsamen und kompakten, leicht verständlichen Anleitung zum maschinellen Lernen suchen, ist dieses Lehrbuch zweifellos eine gute Wahl. Eine lustige Sache ist, dass es als einfache LinkedIn-Herausforderung für den Schriftsteller Andriy Burkov begann und zu einem der besten Leitfäden für maschinelles Lernen führte. Obwohl es nur ein hundertseitiger Leitfaden für Lernende in diesem Bereich ist, ist es ein prägnantes Lehrbuch, das sich auf die Grundlagen des maschinellen Lernens, komplexe Theorien und praktische Probleme konzentriert.

4. „The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction“ von Trevor Hastie, Robert Tibshirani und Jerome Friedman

Dieses Lehrbuch wird normalerweise verwendet, um Anfängern das maschinelle Lernen näher zu bringen. Es wurde in einem einzigartigen Stil geschrieben, der Studenten und Leser motiviert, selbst zu analysieren, zu spekulieren und mit Dingen zu experimentieren, die ihnen später in ihrer Karriere helfen. Es ist ein großartiges Buch, nicht nur für grundlegende Informationen, sondern auch für die Entwicklung von Fähigkeiten.

Aufgrund seines detaillierten theoretischen Rahmens und seines vielfältigen Themenspektrums hat sich dieses Lehrbuch in der Community des maschinellen Lernens einen Namen gemacht. Es hat eine großartige Einführung in das Thema und kann später als Nachschlagewerk für jedermann verwendet werden.

5. „Applied Predictive Modeling“ von Max Kuhn und Kjell Johnson

Dieses Buch bietet eine detaillierte Einführung in die Modellierung von Prozessen und Vorhersagemodellen. Aufgrund der detaillierten Aufschlüsselung des Modellierungsprozesses ist es bei Data-Science-Studenten sehr beliebt. Es behandelt grundlegende Themen wie Vorhersagemodellierungsprozesse wie Datenvorverarbeitung, Klassifizierungsmethoden und Regression. Es ist ein ausgezeichnetes Buch zum Aufbau von Fähigkeiten, da es Probleme aufzeigt, die mit Code gelöst werden müssen.

6. „Mustererkennung und maschinelles Lernen“ von Christopher M. Bishop

Es wurde erstmals im Jahr 2006 veröffentlicht und war das Lehrbuch der Wahl für alle Universitätsstudenten des maschinellen Lernens. Es ist ein großartiges Buch für Anfänger, die diesen Kurs bereits absolvieren, da es multivariate Kalküle und lineare Algebra enthält, die sie später üben können. Greifen Sie zu diesem Buch, wenn Sie mit der Mustererkennung beginnen möchten.

7. „Python Machine Learning“ von Sebastian Raschka und Vahid Mirjalili

Für Programmierer auf Anfängerniveau konzentriert sich dieses Deep-Learning-Lehrbuch hauptsächlich auf die Anwendung beliebter Algorithmen für maschinelles Lernen. Es enthält ein ausführliches Kapitel zur Verwendung von scikit-learn und ist das bevorzugte Lehrbuch für Studenten, die ein Händchen für Algorithmen haben.

8. „Maschinelles Lernen“ von Tom M. Mitchell

Dieses Lehrbuch zum maschinellen Lernen ist der perfekte Leitfaden für Studenten und Fachleute auf diesem Gebiet. Seine einfache Sprache macht es den Lernenden leicht, das Konzept des maschinellen Lernens besser zu verstehen und zu verstehen, wodurch dieses herausfordernde Konzept leichter verständlich wird. Dieses Buch ist auch ein fantastisches Lehrbuch, um sein Wissen über die Grundlagen des maschinellen Lernens aufzufrischen.

9. „Sprach- und Sprachverarbeitung“ von Daniel Jurafsky und James H. Martin

Dieses Buch gilt aufgrund seiner detaillierten Einführung in die Grundlagen des maschinellen Lernens als eines der besten Bücher zum maschinellen Lernen unter den meisten verfügbaren. Branchenexperten und Professoren für KI/ML betrachten dieses Buch als ihre Bibel, insbesondere als Referenzmaterial für die Verarbeitung natürlicher Sprache. Die detaillierten Informationen zur Sprachtechnologie decken ein breites Spektrum an Themen und Kursen ab. Es legt auch großen Wert auf praktische Anwendungen, was es zu einem großartigen Leitfaden für Studenten macht, die sich für Sprachverarbeitung interessieren.

10. „Praktisches maschinelles Lernen mit Scikit-Learn und TensorFlow: Konzepte, Tools und Techniken zum Aufbau intelligenter Systeme“ von Aurelien Geron

Dies ist ein einzigartiges Buch über maschinelles Lernen. Es implementiert die praktische Anwendung des maschinellen Lernens und ist damit einer der besten Leitfäden für Programmierer. Studenten, die sich ein umfassendes und vertieftes Wissen zur Implementierung von Programmen für maschinelles Lernen über TensorFlow- und scikit-learn-Frameworks aneignen möchten, können auf diese Bücher zurückgreifen. Die leicht verdaulichen Erklärungen kombiniert mit Übungen geben den Lesern ein umfassendes Verständnis und eine Fähigkeitsentwicklung.

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Fazit

Lehrbücher sind primäre und brauchbare Quellen für Wissen und Informationen in einem bestimmten Bereich. Alle veröffentlichten Deep-Learning-Lehrbücher wurden von KI-Experten geschrieben, sind vertrauenswürdig und können von Studenten, die sich mit maschinellem Lernen beschäftigen, darauf verlassen werden.

Apropos, eine Karriere in maschinellem Lernen und KI ist eine ziemlich aussichtsreiche Wahl, wenn Sie sich im Dilemma befinden, welchen Weg Sie wählen sollen. Wenn Sie ein Händchen für das Lesen von Büchern über maschinelles Lernen und Deep Learning haben, können Sie diese Leidenschaft weiter fördern, indem Sie sich für einen Kurs anmelden. upGrad verfügt über ein erstklassiges Advanced Certificate Program in Machine Learning & Deep Learning , das Ihnen großartige Lehrbuchempfehlungen für maschinelles Lernen und fundierte Schulungen im Bereich KI bietet.

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