Los 10 mejores libros sobre aprendizaje automático para leer

Al ser una carrera multidisciplinaria, Machine Learning abarca múltiples temas y temas complejos, entrenando una máquina para imitar la inteligencia humana a través de montones de experiencia y datos. Este subcampo de la inteligencia artificial es tan complicado como parece. Sin embargo, no hay escasez de recursos para que los estudiantes comiencen su viaje de aprendizaje automático. Saber por dónde empezar puede ser un desafío, ¡pero no con un montón de libros de texto fáciles disponibles a sus servicios!

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Afortunadamente, los expertos en aprendizaje automático han recopilado su amplio conocimiento en forma de libros pequeños. Los profesionales de la ciencia de datos saben lo valioso que puede ser un buen libro de ML para que los estudiantes fortalezcan sus conceptos básicos y los equipen aún más a través de las partes difíciles del viaje. Una tecnología tan compleja como la IA seguramente requerirá recursos de aprendizaje expertos, y un buen libro siempre es bienvenido para ampliar un tema.

Para iniciar su viaje de Machine Learning, investigamos y creamos una compilación de los diez mejores libros sobre Machine Learning para principiantes.

1. El libro de aprendizaje automático de las cien páginas de Burkov, en su libro The Hundred Page Machine Learning Book, ha asimilado con éxito la importancia del aprendizaje automático y sus lecciones. Este libro es uno de los libros de texto de Machine Learning más populares debido al equilibrio adecuado de teoría y práctica, combinados sin dejar atrás lo esencial. El libro cubre ampliamente temas complejos y los presenta de forma simplificada. Sin embargo, los principiantes pueden intentar buscar otro libro para comenzar su viaje de aprendizaje automático, ya que no contiene conocimientos fundamentales.

2. Inteligencia artificial: un enfoque moderno por Considerado como el de facto de la Inteligencia Artificial, este libro presenta conceptos, teorías y prácticas de la Inteligencia Artificial en profundidad, sin ser demasiado complejo. Publicado en 1994, el libro fue creado para cursos de IA de nivel universitario y continúa nutriendo al mismo grupo a través de sus versiones actualizadas. Los expertos dicen que si uno fuera a comprar un solo libro de Machine Learning, debería ser este.

3. Aprendizaje profundo por Uno de los mejores libros de aprendizaje profundo para construir la base del tema, este libro ofrece complejidades matemáticas y teorías generales combinadas en un formato comprensible. El libro también es una opción excepcional para los principiantes, ya que muchas caras famosas de la industria del aprendizaje automático lo han recomendado para sobresalir en el mercado de la IA.

4. Programación de Inteligencia Colectiva: Construcción de Aplicaciones Smart Web 2.0 por Otra adición excepcional a la lista, este libro trata más sobre la implementación de conceptos de Machine Learning que sobre la preparación de los cimientos. Sigue a Python para enseñar a los alumnos cómo crear algoritmos ML para recopilar datos de aplicaciones, detectar patrones en los datos, crear programas para tener acceso a los datos del sitio web y formas de hacer predicciones siguiendo los mismos datos.

5. Modelado predictivo aplicado por Este libro es una manera conveniente de aprender el modelado predictivo en un proceso simple paso a paso. El modelado predictivo aplicado es una excelente opción para principiantes, estudiantes y desarrolladores que buscan un desglose completo del proceso de modelado. Está dedicado a usar problemas reales para una experiencia práctica. Además, contiene problemas en cada capítulo, por lo que los alumnos aprenden y practican inmediatamente para medir el progreso.

6. Aprendizaje automático por El libro de Mitchell puede ser una excelente opción para comenzar su viaje de aprendizaje automático. Mientras que los principiantes pueden explorar los conceptos básicos de ML, los expertos pueden usar esto como una referencia rápida. Toda la información se presenta en un lenguaje sencillo para facilitar su comprensión.

7. Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático por Bishop's Pattern Recognition ofrece referencia a técnicas estadísticas complejas con reconocimiento de patrones en Machine Learning. Si bien es una excelente opción para muchos, se necesita un fuerte dominio del cálculo multivariado y el álgebra lineal para leer el libro. Publicado en 2006, el libro es el primer libro de texto de Machine Learning dedicado al reconocimiento de patrones.

8. Procesamiento del habla y el lenguaje por Los principiantes en aprendizaje automático con conocimientos básicos de la materia pueden elegir este libro con una introducción completa a diferentes temas y subcampos específicos del aprendizaje automático. Sin embargo, los expertos han recomendado este libro de texto para cualquier persona interesada en el procesamiento del lenguaje natural, ya que la preferencia del libro por la aplicación práctica lo hace adecuado para comprender rápidamente el procesamiento del habla y el lenguaje.

9. Aprendizaje automático en acción por Machine Learning in Action es otro de los favoritos de los aspirantes a ML. Las explicaciones exhaustivas de las técnicas de aprendizaje automático y sus conceptos subyacentes amplían una comprensión detallada del tema. Además, el libro profundiza en los algoritmos fundamentales, lo que anima a los desarrolladores a adquirir y analizar datos para aplicaciones reales.

10. Los elementos del aprendizaje estadístico: inferencia de minería de datos y predicción por El libro sigue un marco conceptual para profundizar en temas amplios, que se utiliza como introducción o referencia para temas como redes neuronales o métodos de prueba. En lugar de elaborar temas por completo, se crea para motivar a los lectores a investigar conceptos y experimentar por su cuenta para una mejor comprensión. Es un hecho que los conceptos de Machine Learning se cimentan a fondo con la práctica. Por lo tanto, este es un gran recurso para fomentar la teoría y la práctica entre los lectores.

Inicie una carrera de aprendizaje automático con certificación avanzada

Lo único que necesita para comenzar su carrera en Machine Learning es una certificación avanzada, junto con los recursos de aprendizaje y el conjunto de habilidades. La Maestría en Ciencias en Aprendizaje Automático e IA de upGrad es exactamente lo que necesita para ayudarlo con una guía experta en la industria del Aprendizaje Automático y la IA. El curso amplía diversos temas que abarcan modelos de Machine Learning utilizando Cloud Computing. Los estudiantes que buscan fortalecer sus currículums con un valioso curso de certificación pueden optar por él.

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Conclusión

Estos libros de texto son su forma segura de adquirir competencia en el aprendizaje automático. Si bien los libros mencionados anteriormente son valiosos para cualquier persona que desee ampliar su conocimiento de ML, es crucial elegir los libros adecuados para la etapa de aprendizaje adecuada. Los principiantes deben optar por libros con conceptos fundamentales para fortalecer su base y avanzar lentamente hacia libros de texto que ofrezcan características más complejas. Sin embargo, también es esencial implementar el conocimiento de los libros de texto en aplicaciones y situaciones del mundo real.

¿Es difícil el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático utiliza múltiples herramientas sofisticadas que, sin duda, son complejas de aprender, pero el conjunto adecuado de recursos, incluidos proyectos disponibles, mentores experimentados y libros de texto, puede simplificar el proceso a niveles increíbles. Estas herramientas son muy accesibles y, una vez que los principiantes comienzan a consultar dichos recursos de aprendizaje, el proceso de aprendizaje se vuelve más fluido.

¿Puede una persona no técnica aprender Machine Learning?

En comparación con los estudiantes con antecedentes tecnológicos, las personas con antecedentes no tecnológicos seguramente experimentarán complejidades mientras aprenden ML. Sin embargo, no es imposible. El auge del aprendizaje automático como servicio está comenzando a equipar a los estudiantes con herramientas y habilidades esenciales para comenzar su viaje.

¿Es la IA una carrera prometedora?

El advenimiento de la Inteligencia Artificial ha simplificado los medios de vida de los humanos y continúa expandiéndose y alcanzando nuevos campos para ofrecer su conveniencia. Actualmente, AI disfruta de ser una de las perspectivas profesionales más buscadas y seguirá disfrutándola en el futuro. Según la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU., la IA es el campo de más rápido crecimiento y pronto crecerá un 31,4 % para 2030, lo que brindará oportunidades atractivas a los estudiantes de todo el mundo.