読むべき機械学習に関する本トップ 10

学際的なキャリアである機械学習は、複数の複雑な主題とトピックを網羅し、大量の経験とデータを通じて人間の知性を模倣するように機械をトレーニングします。 人工知能のこのサブフィールドは、見た目ほど複雑です。 ただし、学習者が ML ジャーニーを開始するためのリソースが不足することはありません。 どこから始めればよいかを知るのは難しいかもしれませんが、サービスで利用できる簡単な教科書がたくさんあるので、そうではありません!

世界のトップ大学から機械学習認定を取得します。 マスター、エグゼクティブ PGP、または上級認定プログラムを取得して、キャリアを加速させましょう。

幸いなことに、機械学習の専門家は、膨大な知識を一口サイズの書籍にまとめています。 データ サイエンスの専門家は、優れた ML の本が、学習者が基本を強化し、ジャーニーの難しい部分を通じてさらに装備するのにどれほど価値があるかを知っています。 AI のように複雑な技術には、専門的な学習リソースが必要です。また、主題を拡張するための優れた本はいつでも歓迎されます。

機械学習の旅を開始するために、初心者向けの機械学習に関する上位 10 冊の本を調査し、まとめたものを作成しました。

1. Andriy Burkovによる100 ページの機械学習の本

Burkov は、著書 The Hundred Page Machine Learning Book で、機械学習の重要性とその教訓をうまく吸収しています。 この本は、理論と実践の適切なバランスにより、最も人気のある機械学習の教科書の 1 つです。 この本は、複雑なトピックを広くカバーし、それらを単純化した形で提示しています。 しかし、初心者は基本的な知識が含まれていないため、別の本を探して機械学習の旅を始めるかもしれません.

2. 人工知能: 人工知能のデファクトと考えられているこの本は、過度に複雑にすることなく、人工知能の概念、理論、および実践を完全に紹介しています。 1994 年に発行されたこの本は、大学レベルの AI コース向けに作成され、更新されたバージョンを通じて同じグループを育成し続けています。 専門家は、機械学習の本を 1 冊だけ買うとしたら、この本を選ぶべきだと言います。

3. Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courvilleによるディープ ラーニング

主題の基礎を構築するための最高の深層学習の本の 1 つであるこの本は、理解可能な形式で組み合わされた数学的複雑さと一般的な理論を提供します。 この本は、機械学習業界の多くの著名人が AI 市場で優位に立つことを推奨しているため、初心者にとっても優れた選択肢です。

4. 集合知のプログラミング: スマート Web 2.0 アプリケーションの構築( リストへのもう 1 つの例外的な追加であるこの本は、機械学習の基礎を整えることよりも、機械学習の概念を実装することに重点を置いています。 Python に従って学習者に、アプリケーションからデータを収集するための ML アルゴリズムの作成方法、データのパターンの検出方法、Web サイトのデータにアクセスするためのプログラムの作成方法、および同じデータに従って予測を行う方法を教えます。

5. この本は、簡単なステップバイステップのプロセスで予測モデリングを学習する便利な方法です。 応用予測モデリングは、初心者、学生、および開発者にとって、包括的なモデリング プロセスの内訳に対する優れた選択肢です。 実践的な経験のために実際の問題を使用することに専念しています。 さらに、各章ごとに問題が掲載されているので、学習者はすぐに学習し、練習して進捗を測ることができます。

6.Mitchell の本は、機械学習の旅を始めるのに最適です。 新入生は ML の基本を調べることができますが、専門家はこれをクイック リファレンスとして使用できます。 すべての情報は、理解しやすいように平易な言葉で表示されます。

7. Bishop's Pattern Recognition は、機械学習におけるパターン認識を使用した複雑な統計手法への参照を提供します。 多くの人にとって優れた選択肢ですが、この本を読み進めるには、多変量解析と線形代数をしっかりと理解する必要があります。 2006 年に出版されたこの本は、パターン認識に特化した最初の機械学習の教科書です。

8. Daniel Jurafsky と James H. Martinによる音声と言語処理

基本的な主題知識を持つ機械学習の初心者は、機械学習のさまざまなトピックと特定のサブフィールドを包括的に紹介するこの本を読むことができます。 ただし、専門家は、自然言語処理に関心のあるすべての人にこの教科書を推奨しています。これは、この本が実用的なアプリケーションを優先しているため、言語と音声処理をすばやく理解するのに適しているからです。

9.Machine Learning in Action は、ML 志望者のもう 1 つのお気に入りです。 機械学習の手法とその基礎となる概念の徹底的な説明により、主題の詳細な理解が深まります。 さらに、この本は基本的なアルゴリズムを詳しく扱っており、開発者が実際のアプリケーションのデータを取得して分析することを奨励しています。

10. 統計学習の要素: データ マイニングの推論と予測( この本は、ニューラルネットワークやテスト方法などのトピックの紹介または参照として使用される、幅広いトピックを掘り下げるための概念的なフレームワークに従っています。 トピック全体を詳しく説明するのではなく、読者が概念を調査し、理解を深めるために自分で実験するように動機付けるために作成されています. 機械学習の概念が実践によって完全に定着するのは事実です。 したがって、これは読者の間で理論と実践を奨励するための優れたリソースです。

高度な認定資格で機械学習のキャリアをスタート

機械学習のキャリアを始めるために必要なのは、高度な認定資格と、学習リソースとスキル セットだけです。 upGrad の機械学習と AI の科学のマスターは、機械学習と AI 業界で専門的なガイダンスを提供するために必要なものです。 このコースは、クラウド コンピューティングを使用した機械学習モデルをカバーするさまざまなトピックを拡張します。 貴重な認定コースで履歴書を強化したい学習者は、それを選ぶことができます。

85 か国以上に広がる 40,000 人以上の学生の学習者ベースを持つ upGrad は、この柔軟なコースを拡張して、業界で最も人気のあるコースである機械学習を使用して、非常に競争の激しい AI 市場に向けて学習者を準備します。 メンターシップ セッション、ケース スタディ、ライブ セッション、およびキャリア ガイダンスは、upGrad が提供する拡張機能の一部です。

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結論

これらの教科書は、機械学習に習熟するための確実な方法です。 上記の本はすべて ML の知識を広げたい人にとって価値がありますが、適切な学習段階に適した本を選択することが重要です。 初心者は、基礎を強化するために基本的な概念を備えた本を選択し、より複雑な機能を備えた教科書にゆっくりと進む必要があります. ただし、教科書の知識を実際のアプリケーションや状況に実装することも不可欠です。

機械学習は難しい？

機械学習では、学習が明らかに複雑な複数の洗練されたツールを使用しますが、手持ちのプロジェクト、経験豊富なメンター、教科書などの適切なリソース セットを使用すると、プロセスを大幅に簡素化できます。 これらのツールは非常にアクセスしやすく、初心者がそのような学習リソースを参照し始めると、学習の旅はよりスムーズになります.

技術者ではない人が機械学習を学ぶことはできますか?

テクノロジーのバックグラウンドを持つ学習者と比較して、テクノロジー以外のバックグラウンドを持つ学習者は、ML の学習中に複雑さを経験することは間違いありません。 しかし、それは不可能ではありません。 サービスとしての機械学習の台頭により、学習者は学習を開始するために不可欠なツールとスキルを身に付け始めています。

AI は有望なキャリアですか?

人工知能の出現により、人間の生活手段は簡素化され、その利便性を提供するために新しい分野に拡大し続けています。 AI は現在、最も人気のあるキャリアの見通しの 1 つであることを楽しんでおり、将来もそれを楽しみ続けるでしょう。 米国労働統計局によると、AI は最も急速に成長している分野であり、間もなく 2030 年までに 31.4% 成長し、世界中の学習者にとって魅力的な機会が拡大します。