Top 10 des livres d'apprentissage automatique à lire pour les débutants et les experts [2022]

L'apprentissage automatique est une branche spéciale de l'informatique et de l'intelligence artificielle (IA), principalement impliquée dans l'utilisation de données et d'algorithmes et se concentre sur la simulation du processus d'apprentissage humain et l'amélioration progressive de sa précision.

Pour les débutants sans connaissances préalables dans ce domaine, il peut être difficile de comprendre et de saisir les bases de l'apprentissage automatique. Sous le vaste parapluie de l'apprentissage automatique, il existe plusieurs sujets de recherche, domaines et cas d'utilisation commerciale qui peuvent rendre le parcours d'apprentissage écrasant pour les débutants. La plupart des apprenants ne savent pas par où commencer. C'est là qu'interviennent les manuels scolaires.

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Top 10 des livres d'apprentissage automatique à lire

Cet article met en évidence certains des meilleurs livres d'apprentissage automatique pour débutants que les professeurs d'université et les experts en IA recommandent également. Ils sont également utiles aux professionnels du domaine pour se référer à des sujets spécifiques afin de se rafraîchir la mémoire.

1. "L'intelligence artificielle : une approche moderne" par Stuart J. Russel et Peter Norvig

Ce livre couvre parfaitement ML et AI avec une grande attention aux détails et dans un langage compréhensible pour le rendre facile pour les débutants. Ce livre de Russell et Norvig est fortement recommandé par les professeurs de niveau universitaire et les experts de l'industrie. Un excellent choix pour les débutants, ce livre couvre les bases de l'intelligence artificielle et fournit une introduction approfondie au domaine.

Il a également un aperçu de nombreux sujets de recherche clés. C'est un bon choix pour un livre sur l'apprentissage automatique car il a également une approche de résolution de problèmes. Il s'agit d'un manuel de facto pour les débutants en apprentissage automatique, car il sert de pierre angulaire aux cours d'introduction et approfondis dans ce domaine depuis sa publication en 1994. Les nouvelles éditions de ce livre couvrent des sujets sur les nouvelles technologies et tendances.

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2. "Apprentissage en profondeur" par Ian Goodfellow, Yoshoua Bengio et Aaron Courville

Si vous recherchez un livre fiable sur l'apprentissage en profondeur, c'est le meilleur choix. Ce manuel combine des connaissances générales sur l'apprentissage en profondeur et l'approche mathématique dont on a besoin pour commencer avec ce sujet. Il se compose d'informations utiles sur les personnalités éminentes dans ce domaine, comme Geoffrey Hinton, Yann LeCun, etc.

Si vous vous concentrez sur les connaissances de ce livre sur l'apprentissage en profondeur et les conférences avancées dans un cours universitaire, rien ne vous empêche d'acquérir les informations et les connaissances les plus fiables dans ce domaine. Les chercheurs et les professionnels ne jurent que par l'utilité de ce livre.

3. "Le livre d'apprentissage automatique de cent pages" par Andriy Burkov

Pour les débutants à la recherche d'un guide d'apprentissage automatique amusant, compact et facilement compréhensible, ce manuel est sans aucun doute un excellent choix. Une chose amusante à noter est que cela a commencé comme un simple défi LinkedIn pour l'écrivain Andriy Burkov et a conduit à l'un des meilleurs guides d'apprentissage automatique. Bien qu'il ne s'agisse que d'un guide d'apprentissage d'une centaine de pages dans ce domaine, il s'agit d'un manuel succinct qui se concentre sur les bases de l'apprentissage automatique, les théories complexes et les problèmes pratiques.

4. "Les éléments de l'apprentissage statistique : exploration de données, inférence et prédiction" par Trevor Hastie, Robert Tibshirani et Jerome Friedman

Ce manuel est généralement utilisé pour introduire l'apprentissage automatique aux débutants. Il a été écrit dans un style unique qui motive les étudiants et les lecteurs à analyser, spéculer et expérimenter par eux-mêmes des choses qui les aideront plus tard dans leur carrière. C'est un excellent livre non seulement pour les informations de base, mais aussi pour le développement des compétences.

En raison de son cadre théorique détaillé et de sa gamme variée de sujets, ce manuel s'est fait un nom dans la communauté de l'apprentissage automatique. Il a une excellente introduction au sujet et peut être utilisé comme un livre de référence pour n'importe qui plus tard.

5. "Modélisation prédictive appliquée" par Max Kuhn et Kjell Johnson

Ce livre fournit une introduction détaillée aux processus de modélisation et aux modèles prédictifs. Il est très populaire parmi les étudiants en science des données en raison de la décomposition détaillée du processus de modélisation. Il couvre des sujets essentiels tels que les processus de modélisation prédictive tels que le prétraitement des données, les méthodes de classification et la régression. C'est un excellent livre pour le développement des compétences car il fournit des problèmes qui doivent être résolus avec du code.

6. "Reconnaissance de formes et apprentissage automatique" par Christopher M. Bishop

Il a été publié pour la première fois en 2006 et a été le manuel de référence pour tous les étudiants universitaires en apprentissage automatique. C'est un excellent livre pour les débutants qui suivent déjà ce cours car il contient du calcul multivarié et de l'algèbre linéaire qu'ils peuvent pratiquer plus tard. Optez pour ce livre si vous voulez commencer avec la reconnaissance de formes.

7. « Python Machine Learning » par Sebastian Raschka et Vahid Mirjalili

Pour les programmeurs de niveau débutant, ce manuel d'apprentissage en profondeur se concentre principalement sur l'application d'algorithmes d'apprentissage automatique populaires. Il contient un chapitre approfondi sur l'utilisation de scikit-learn et est le manuel préféré des étudiants qui ont un talent pour les algorithmes.

8. "Apprentissage automatique" par Tom M. Mitchell

Ce manuel d'apprentissage automatique est le guide parfait pour les étudiants et les professionnels dans ce domaine. Son langage simple permet aux apprenants de comprendre et de mieux saisir le concept d'apprentissage automatique, ce qui facilite la compréhension de ce concept difficile. Ce livre agit également comme un manuel fantastique pour rafraîchir ses connaissances sur les bases de l'apprentissage automatique.

9. "Traitement de la parole et du langage" par Daniel Jurafsky et James H. Martin

Ce livre est considéré comme l'un des meilleurs livres d'apprentissage automatique parmi la plupart de ceux disponibles en raison de son introduction détaillée aux bases de l'apprentissage automatique. Les experts de l'industrie et les professeurs d'IA/ML considèrent ce livre comme leur bible, en particulier comme document de référence pour le traitement du langage naturel. Ses informations détaillées sur la technologie linguistique couvrent une vaste gamme de sujets et de cours. Il met également l'accent sur les applications pratiques, ce qui en fait un excellent guide pour les étudiants intéressés par le traitement du langage.

10. "Apprentissage automatique pratique avec Scikit-Learn et TensorFlow : concepts, outils et techniques pour construire des systèmes intelligents" par Aurélien Geron

Il s'agit d'un livre unique sur l'apprentissage automatique. Il met en œuvre l'application pratique de l'apprentissage automatique, ce qui en fait l'un des meilleurs guides pour les programmeurs. Les étudiants qui souhaitent acquérir une connaissance complète et approfondie de la mise en œuvre de programmes d'apprentissage automatique via les frameworks TensorFlow et scikit-learn peuvent se référer à ces livres. Les explications faciles à digérer combinées à des exercices donnent aux lecteurs une compréhension globale et un développement des compétences.

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Conclusion

Les manuels scolaires sont des sources primaires et viables de connaissances et d'informations dans un domaine particulier. Tous les manuels d'apprentissage en profondeur publiés sont rédigés par des professionnels de l'IA et sont dignes de confiance, et peuvent être utilisés par les étudiants qui poursuivent l'apprentissage automatique.

En parlant de cela, une carrière dans l'apprentissage automatique et l'IA est un choix assez prospectif si vous êtes dans un dilemme quant à la voie à choisir. Si vous avez le don de lire des livres sur l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur, vous pouvez stimuler davantage cette passion en vous inscrivant à un cours. upGrad propose un programme de certificat avancé de haut niveau en apprentissage automatique et en apprentissage en profondeur qui vous fournira d'excellentes recommandations de manuels d'apprentissage automatique et une formation approfondie dans le domaine de l'IA.

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