初心者と専門家のために読むべき機械学習の本トップ10[2022]

機械学習は、コンピューターサイエンスと人工知能（AI）の特別な分野であり、主にデータとアルゴリズムの使用に関与し、人間の学習プロセスのシミュレーションとその精度の段階的な向上に重点を置いています。

この分野についての予備知識がない初心者にとって、機械学習の基本を理解して理解することは難しい場合があります。 機械学習の広大な傘の下で、初心者にとって学習の旅を圧倒する可能性のあるいくつかの研究トピック、分野、およびビジネスユースケースがあります。 ほとんどの学習者はどこから始めればよいのかわかりません。 これが教科書の出番です。

機械学習と人工知能に関するコースをご覧ください

読むべき機械学習の本トップ10

この記事では、大学の教授やAIの専門家も推奨する、初心者向けの最高の機械学習の本をいくつか紹介します。 また、この分野の専門家が特定のトピックを参照して記憶を更新するのにも役立ちます。

1.スチュアート・J・ラッセルとピーター・ノーヴィグによる「人工知能：現代的アプローチ」

この本は、初心者が簡単に使えるように、細部に細心の注意を払い、わかりやすい言語でMLとAIを完全にカバーしています。 ラッセルとノーヴィグによるこの本は、大学レベルの教授や業界の専門家によって強く推奨されています。 初心者に最適なこの本は、人工知能の基礎をカバーし、この分野の完全な紹介を提供します。

また、多くの主要な研究トピックの概要も記載されています。 問題解決のアプローチもあるため、機械学習に関する本に適しています。 1994年に発行されて以来、この分野の入門コースと詳細コースの基礎として機能するため、機械学習の初心者向けの事実上の教科書です。この本の新しい版では、新しいテクノロジーとトレンドに関するトピックを取り上げています。

世界のトップ大学（修士、エグゼクティブ大学院プログラム、ML＆AIの高度な証明書プログラム）からオンラインで機械学習を学び、キャリアを早急に追跡します。

2. Ian Goodfellow、Yoshoua Bengio、およびAaronCourvilleによる「深層学習」

ディープラーニングに関する信頼できる本を探しているなら、これが最良の選択です。 この教科書は、ディープラーニングに関する一般的な知識と、このトピックを開始するために必要な数学的アプローチを組み合わせたものです。 ジェフリーヒントン、ヤンルカンなど、この分野の著名人に関する有用な情報で構成されています。

この本の深層学習と大学のコースでの高度な講義に関する知識に焦点を当てれば、この分野で最も信頼できる情報と知識を得るのを妨げることはありません。 研究者や専門家は、この本の有用性を誓います。

3.アンドリー・ブルコフによる「百ページの機械学習本」

楽しくコンパクトでわかりやすい機械学習ガイドを探している初心者にとって、この教科書は間違いなく素晴らしい選択です。 注目すべき楽しい点の1つは、それが作家Andriy Burkovにとっての単純なLinkedInチャレンジとして始まり、機械学習の最高のガイドの1つにつながったことです。 この分野の100ページの学習者ガイドであるにもかかわらず、機械学習の基本、複雑な理論、および実際の問題に焦点を当てた簡潔な教科書です。

4.「統計的学習の要素：データマイニング、推論、および予測」、Trevor Hastie、Robert Tibshirani、およびJerome Friedman

この教科書は通常、初心者に機械学習を紹介するために使用されます。 それは、学生と読者が後で彼らのキャリアに役立つものを自分で分析し、推測し、実験するように動機付けるユニークなスタイルで書かれています。 基本的な情報だけでなく、スキル開発にも最適な本です。

その詳細な理論的フレームワークと多様なトピックの範囲のために、この教科書は機械学習コミュニティで名を馳せています。 それはトピックへの素晴らしい入門書を持っていて、誰のために後で参考資料のための本として使われることができます。

5.MaxKuhnとKjellJohnsonによる「AppliedPredictiveModelling」

この本は、モデリングプロセスと予測モデルの詳細な紹介を提供します。 モデリングプロセスの詳細な内訳により、データサイエンスの学生の間で非常に人気があります。 データ前処理、分類方法、回帰などの予測モデリングプロセスなどの重要なトピックをカバーしています。 コードで解決する必要のある問題を提供するので、スキル構築のための優れた本です。

6.クリストファーM.ビショップによる「パターン認識と機械学習」

これは2006年に最初に発行され、機械学習のすべての大学生にとって頼りになる教科書となっています。 多変量微積分と線形代数があり、後で練習できるので、このコースをすでに追求している初心者にとっては素晴らしい本です。 パターン認識から始めたい場合は、この本を読んでください。

7.SebastianRaschkaとVahidMirjaliliによる「PythonMachineLearning」

初心者レベルのプログラマー向けに、このディープラーニングの教科書は主に一般的な機械学習アルゴリズムの適用に焦点を当てています。 scikit-learnの使用法に関する詳細な章があり、アルゴリズムのコツを持っている学生に好まれる教科書です。

8.トムM.ミッチェルによる「機械学習」

この機械学習の教科書は、この分野の学生や専門家に最適なガイドです。 そのシンプルな言語により、学習者は機械学習の概念をよりよく理解して理解しやすくなり、それによってこのやりがいのある概念を理解しやすくなります。 この本は、機械学習の基礎に関する知識を磨くための素晴らしい教科書としても機能します。

9.ダニエル・ジュラフスキーとジェームズ・H・マーティンによる「スピーチと言語処理」

この本は、機械学習の基本を詳細に紹介しているため、入手可能なほとんどの本の中で最高の機械学習の本の1つと見なされています。 AI / MLの業界の専門家や教授は、この本を彼らの聖書、特に自然言語処理の参考資料と見なしています。 言語技術に関する詳細情報は、幅広いトピックとコースをカバーしています。 また、実用的なアプリケーションを非常に強調しているため、言語処理に関心のある学生にとっては優れたガイドになります。

10. Aurelien Geronによる「Scikit-LearnとTensorFlowを使用した実践的な機械学習：インテリジェントシステムを構築するための概念、ツール、および手法」

これは機械学習に関するユニークな本です。 機械学習の実用的なアプリケーションを実装し、プログラマーにとって最高のガイドの1つになっています。 TensorFlowとscikit-learnフレームワークを介した機械学習プログラムの包括的で詳細な知識の実装を取得したい学生は、これらの本を参照できます。 簡単に消化できる説明と演習を組み合わせることで、読者は包括的な理解とスキル開発を行うことができます。

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結論

教科書は、特定の分野における知識と情報の主要で実行可能な情報源です。 公開されているすべての深層学習の教科書は、AIの専門家によって書かれており、信頼できるものであり、機械学習を追求する学生が信頼することができます。

そういえば、機械学習とAIでのキャリアは、どちらの道を選ぶべきかについてジレンマに陥っている場合、非常に有望な選択肢です。 機械学習や深層学習の本を読むコツがある場合は、コースに登録することでこの情熱をさらに高めることができます。 upGradには、機械学習とディープラーニングのトップクラスの高度な証明書プログラムがあり、AIの分野で優れた機械学習の教科書の推奨事項と詳細なトレーニングを提供します。

このコースの主なハイライトは次のとおりです。-

• 働く専門家のために設計されています
• 複数の業界プロジェクト、割り当て、およびケーススタディ
• IIITバンガロアからの高度な証明書
• パーソナライズされたキャリアメンターシップセッション
• 排他的な雇用機会ポータル
• 高性能の1対1のコーチング
• AIを利用したプロファイルビルダー
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