Top 10 Bücher zum maschinellen Lernen zum Lesen

Als multidisziplinäre Karriere umfasst maschinelles Lernen mehrere komplexe Themen und Themen und trainiert eine Maschine, um die menschliche Intelligenz durch jede Menge Erfahrung und Daten zu imitieren. Dieses Teilgebiet der künstlichen Intelligenz ist so kompliziert, wie es sich anhört. Es gibt jedoch keinen Mangel an Ressourcen für Lernende, um ihre ML-Reise zu beginnen. Zu wissen, wo man anfangen soll, kann eine Herausforderung sein, aber nicht mit einem Haufen einfacher Lehrbücher, die zu Ihren Diensten stehen!

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Glücklicherweise haben Experten für maschinelles Lernen ihr umfassendes Wissen in mundgerechten Formen in Büchern zusammengestellt. Data-Science-Experten wissen, wie wertvoll ein gutes ML-Buch für Lernende sein kann, um ihre Grundlagen zu stärken und sie für die schwierigen Teile der Reise weiter auszurüsten. Eine so komplexe Technologie wie KI erfordert zwangsläufig fachkundige Lernressourcen, und ein gutes Buch ist immer willkommen, um ein Thema zu erweitern.

Um Ihre Reise zum maschinellen Lernen anzukurbeln, haben wir recherchiert und eine Zusammenstellung der zehn besten Bücher zum Thema maschinelles Lernen für Anfänger erstellt.

1. Das hundertseitige Buch zum maschinellen Lernen von Burkov hat in seinem Buch „The Hundred Page Machine Learning Book“ erfolgreich die Bedeutung des maschinellen Lernens und seiner Lektionen verarbeitet. Dieses Buch ist eines der beliebtesten Lehrbücher zum maschinellen Lernen aufgrund der richtigen Balance von Theorie und Praxis, die kombiniert werden, ohne das Wesentliche zu vernachlässigen. Das Buch behandelt komplexe Themen umfassend und präsentiert sie in vereinfachter Form. Anfänger können jedoch versuchen, nach einem anderen Buch zu suchen, um ihre Reise zum maschinellen Lernen zu beginnen, da es kein grundlegendes Wissen enthält.

2. Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz von Dieses Buch gilt als De-facto der künstlichen Intelligenz und stellt Konzepte, Theorien und praktische Methoden der künstlichen Intelligenz in voller Tiefe vor, ohne übermäßig komplex zu sein. Das 1994 veröffentlichte Buch wurde für KI-Kurse auf Universitätsebene erstellt und fördert dieselbe Gruppe durch seine aktualisierten Versionen. Experten sagen, wenn man nur ein einziges Machine Learning-Buch kaufen würde, sollte es dieses sein.

3. Deep Learning von Dieses Buch ist eines der besten Deep-Learning-Bücher, um die Grundlagen des Fachs zu schaffen. Es bietet mathematische Komplexität und allgemeine Theorien in einem verständlichen Format. Das Buch ist auch für Anfänger eine außergewöhnliche Wahl, da viele berühmte Gesichter aus der Branche des maschinellen Lernens es empfohlen haben, um sich auf dem KI-Markt zu behaupten.

4. Programmieren kollektiver Intelligenz: Erstellen intelligenter Web 2.0-Anwendungen von Dieses Buch ist eine weitere außergewöhnliche Ergänzung der Liste und befasst sich mehr mit der Implementierung von Konzepten des maschinellen Lernens als mit der Pflege der Grundlagen. Es folgt Python, um den Lernenden beizubringen, wie sie ML-Algorithmen erstellen, um Daten aus Anwendungen zu sammeln, Muster in Daten zu erkennen, Programme für den Zugriff auf Website-Daten zu erstellen und anhand derselben Daten Vorhersagen zu treffen.

5. Applied Predictive Modeling von Dieses Buch ist eine bequeme Möglichkeit, die Vorhersagemodellierung in einem einfachen Schritt-für-Schritt-Prozess zu erlernen. Applied Predictive Modeling ist eine ausgezeichnete Wahl für Anfänger, Studenten und Entwickler für eine umfassende Aufschlüsselung des Modellierungsprozesses. Es widmet sich der Verwendung realer Probleme für eine praktische Erfahrung. Darüber hinaus enthält es Probleme in jedem Kapitel, sodass die Lernenden sofort lernen und üben, den Fortschritt einzuschätzen.

6. Maschinelles Lernen von Mitchells Buch kann eine gute Wahl sein, um Ihre Reise zum maschinellen Lernen zu beginnen. Während Studienanfänger die Grundlagen von ML erkunden können, können Experten dies als schnelle Referenz verwenden. Alle Informationen werden zum einfachen Verständnis in einfacher Sprache dargestellt.

7. Mustererkennung und maschinelles Lernen von Bishop's Pattern Recognition bietet Hinweise auf komplexe statistische Techniken mit Mustererkennung im maschinellen Lernen. Obwohl es für viele eine ausgezeichnete Wahl ist, ist ein starkes Verständnis der multivariaten Analysis und der linearen Algebra erforderlich, um das Buch durchzuarbeiten. Das 2006 veröffentlichte Buch ist das erste Lehrbuch für maschinelles Lernen, das sich der Mustererkennung widmet.

8. Sprach- und Sprachverarbeitung von Machine-Learning-Einsteiger mit grundlegenden Fachkenntnissen können sich für dieses Buch mit einer umfassenden Einführung in verschiedene Themen und spezifische Teilgebiete des Machine Learning entscheiden. Experten empfehlen dieses Lehrbuch jedoch allen, die sich für die Verarbeitung natürlicher Sprache interessieren, da das Buch durch seine Präferenz für die praktische Anwendung geeignet ist, Sprache und Sprachverarbeitung schnell zu verstehen.

9. Maschinelles Lernen in Aktion von Maschinelles Lernen in Aktion ist ein weiterer Favorit von ML-Anwärtern. Gründliche Erläuterungen der Techniken des maschinellen Lernens und ihrer zugrunde liegenden Konzepte erweitern das detaillierte Verständnis des Themas. Darüber hinaus befasst sich das Buch ausführlich mit grundlegenden Algorithmen und ermutigt Entwickler, Daten für reale Anwendungen zu erfassen und zu analysieren.

10. The Elements of Statistical Learning: Data Mining Inference and Prediction von Das Buch folgt einem konzeptionellen Rahmen, um durch breite Themen zu tauchen, die sowohl als Einführung als auch als Referenz für Themen wie neuronale Netze oder Testmethoden verwendet werden. Anstatt Themen vollständig auszuarbeiten, soll es die Leser dazu motivieren, Konzepte zu untersuchen und zum besseren Verständnis selbst zu experimentieren. Es ist eine Tatsache, dass Konzepte des maschinellen Lernens durch die Praxis gründlich zementiert werden. Daher ist dies eine großartige Ressource, um Theorie und Praxis unter den Lesern zu fördern.

Kickstart Machine Learning-Karriere mit fortgeschrittener Zertifizierung

Das einzige, was Sie brauchen, um Ihre Karriere im Bereich maschinelles Lernen zu beginnen, ist eine fortgeschrittene Zertifizierung sowie die Lernressourcen und Fähigkeiten. Der Master of Science in Machine Learning and AI von upGrad ist genau das, was Sie brauchen, um Sie mit fachkundiger Anleitung in der Machine Learning- und AI-Branche zu unterstützen. Der Kurs erweitert verschiedene Themen, die Modelle des maschinellen Lernens mit Cloud Computing abdecken. Lernende, die ihren Lebenslauf mit einem wertvollen Zertifizierungskurs stärken möchten, können sich dafür entscheiden.

Mit einer Lernerbasis von über 40.000 Studenten in über 85 Ländern erweitert upGrad diesen flexiblen Kurs, um Lernende mit maschinellem Lernen, dem begehrtesten Kurs der Branche, auf den hart umkämpften KI-Markt vorzubereiten. Mentoring-Sitzungen, Fallstudien, Live-Sitzungen und Karriereberatung sind einige der erweiterten Funktionen, die upGrad bietet.

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Fazit

Diese Lehrbücher sind Ihr sicherer Weg, um Kenntnisse im maschinellen Lernen zu erlangen. Während die oben genannten Bücher alle wertvoll für jeden sind, der sein ML-Wissen erweitern möchte, ist die Auswahl der richtigen Bücher für die richtige Lernphase entscheidend. Anfänger müssen sich für Bücher mit grundlegenden Konzepten entscheiden, um ihre Basis zu stärken, und langsam zu Lehrbüchern übergehen, die komplexere Funktionen bieten. Es ist jedoch auch wichtig, Ihr Lehrbuchwissen in reale Anwendungen und Situationen umzusetzen.

Ist maschinelles Lernen schwer?

Maschinelles Lernen verwendet mehrere ausgeklügelte Tools, die zweifellos komplex zu erlernen sind, aber die richtigen Ressourcen, einschließlich eigener Projekte, erfahrener Mentoren und Lehrbücher, können den Prozess erheblich vereinfachen. Diese Tools sind leicht zugänglich, und sobald Anfänger anfangen, sich auf solche Lernressourcen zu beziehen, wird die Lernreise reibungsloser.

Kann eine technisch nicht versierte Person maschinelles Lernen lernen?

Im Vergleich zu Lernenden mit technischem Hintergrund werden Menschen ohne technischen Hintergrund beim Lernen von ML sicher auf Komplexität stoßen. Es ist jedoch nicht unmöglich. Der Aufstieg von Machine Learning as a Service beginnt, Lernende mit wesentlichen Werkzeugen und Fähigkeiten auszustatten, um ihre Reise zu beginnen.

Ist KI eine vielversprechende Karriere?

Das Aufkommen der künstlichen Intelligenz hat die Lebensgrundlagen der Menschen vereinfacht, und sie expandiert weiter und erreicht neue Bereiche, um ihre Bequemlichkeit anzubieten. KI ist derzeit eine der begehrtesten Karriereperspektiven und wird dies auch in Zukunft tun. Laut dem US Bureau of Labor Statistics ist KI der am schnellsten wachsende Bereich und soll bis 2030 bald um 31,4 Prozent wachsen, was attraktive Möglichkeiten für Lernende weltweit erweitert.