Top 10 des livres sur l'apprentissage automatique à lire

Étant une carrière multidisciplinaire, l'apprentissage automatique englobe plusieurs sujets et sujets complexes, entraînant une machine à imiter l'intelligence humaine grâce à des tas d'expériences et de données. Ce sous-domaine de l'intelligence artificielle est aussi compliqué qu'il y paraît. Cependant, les apprenants ne manquent pas de ressources pour commencer leur parcours de ML. Savoir par où commencer peut être difficile, mais pas avec un tas de manuels faciles disponibles à vos services !

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Heureusement, les experts en apprentissage automatique ont compilé leurs vastes connaissances sous forme de bouchées dans des livres. Les professionnels de la science des données savent à quel point un bon livre ML peut être précieux pour les apprenants afin de renforcer leurs bases et de les équiper davantage à travers les parties difficiles du voyage. Une technologie aussi complexe que l'IA nécessite forcément des ressources d'apprentissage expertes, et un bon livre est toujours le bienvenu pour approfondir un sujet.

Pour démarrer votre parcours d'apprentissage automatique, nous avons recherché et créé une compilation des dix meilleurs livres sur l'apprentissage automatique pour les débutants.

1. Le livre d'apprentissage automatique de cent pages par Burkov, dans son livre The Hundred Page Machine Learning Book, a réussi à assimiler l'importance de l'apprentissage automatique et de ses leçons. Ce livre est l'un des manuels d'apprentissage automatique les plus populaires en raison du bon équilibre entre théorie et pratique, combiné sans laisser de côté l'essentiel. Le livre couvre largement des sujets complexes et les présente sous une forme simplifiée. Pourtant, les débutants peuvent essayer de chercher un autre livre pour commencer leur parcours d'apprentissage automatique car il ne contient pas de connaissances fondamentales.

2. Intelligence artificielle : une approche moderne par Considéré comme le de facto de l'Intelligence Artificielle, ce livre présente les concepts, les théories et les pratiques de l'Intelligence Artificielle en profondeur, sans être trop complexe. Publié en 1994, le livre a été créé pour les cours d'IA de niveau universitaire et continue de nourrir le même groupe à travers ses versions mises à jour. Les experts disent que si l'on ne devait acheter qu'un seul livre sur l'apprentissage automatique, ce devrait être celui-ci.

3. Apprentissage en profondeur par L'un des meilleurs livres d'apprentissage en profondeur pour construire les bases du sujet, ce livre propose des complexités mathématiques et des théories générales combinées dans un format compréhensible. Le livre est également un choix exceptionnel pour les débutants, car de nombreux visages célèbres de l'industrie de l'apprentissage automatique l'ont recommandé pour exceller sur le marché de l'IA.

4. Programmation de l'intelligence collective : création d'applications Web 2.0 intelligentes par Autre ajout exceptionnel à la liste, ce livre concerne davantage la mise en œuvre de concepts d'apprentissage automatique que le toilettage des fondations. Il suit Python pour enseigner aux apprenants comment créer des algorithmes ML pour collecter des données à partir d'applications, détecter des modèles dans les données, créer des programmes pour avoir accès aux données du site Web et des moyens de faire des prédictions en suivant les mêmes données.

5. Modélisation prédictive appliquée par Ce livre est un moyen pratique d'apprendre la modélisation prédictive dans un processus simple étape par étape. La modélisation prédictive appliquée est un excellent choix pour les débutants, les étudiants et les développeurs vers une décomposition complète du processus de modélisation. Il est dédié à l'utilisation de problèmes réels pour une expérience pratique. De plus, il contient des problèmes dans chaque chapitre, de sorte que les apprenants apprennent et s'exercent immédiatement pour évaluer les progrès.

6. Apprentissage automatique par Le livre de Mitchell peut être un excellent choix pour commencer votre parcours d'apprentissage automatique. Alors que les débutants peuvent explorer les bases du ML, les experts peuvent l'utiliser comme référence rapide. Toutes les informations sont présentées dans un langage simple pour une compréhension facile.

7. Reconnaissance de formes et apprentissage automatique par Bishop's Pattern Recognition offre une référence à des techniques statistiques complexes avec reconnaissance de formes dans l'apprentissage automatique. Bien que ce soit un excellent choix pour beaucoup, une solide maîtrise du calcul multivarié et de l'algèbre linéaire est nécessaire pour parcourir le livre. Publié en 2006, le livre est le premier manuel d'apprentissage automatique dédié à la reconnaissance de formes.

8. Traitement de la parole et du langage par Les débutants en apprentissage automatique possédant des connaissances de base peuvent opter pour ce livre avec une introduction complète à différents sujets et sous-domaines spécifiques de l'apprentissage automatique. Cependant, les experts ont recommandé ce manuel à toute personne intéressée par le traitement du langage naturel, car la préférence du livre pour une application pratique le rend approprié pour comprendre rapidement le traitement du langage et de la parole.

9. Apprentissage automatique en action par L'apprentissage automatique en action est un autre favori des aspirants ML. Des explications approfondies des techniques d'apprentissage automatique et de leurs concepts sous-jacents étendent une compréhension détaillée du sujet. De plus, le livre approfondit le traitement des algorithmes fondamentaux, encourageant les développeurs à acquérir et à analyser des données pour des applications réelles.

10. Les éléments de l'apprentissage statistique : inférence d'exploration de données et prédiction par Le livre suit un cadre conceptuel pour plonger dans de vastes sujets, utilisé à la fois comme introduction ou référence pour des sujets tels que les réseaux de neurones ou les méthodes de test. Au lieu d'élaborer entièrement des sujets, il est créé pour motiver les lecteurs à rechercher des concepts et à expérimenter par eux-mêmes pour une meilleure compréhension. C'est un fait que les concepts d'apprentissage automatique cimentent complètement avec la pratique. Par conséquent, il s'agit d'une excellente ressource pour encourager la théorie et la pratique parmi les lecteurs.

Lancer une carrière dans l'apprentissage automatique avec une certification avancée

La seule chose dont vous avez besoin pour démarrer votre carrière dans l'apprentissage automatique est une certification avancée, ainsi que les ressources d'apprentissage et l'ensemble de compétences. Le Master of Science en apprentissage automatique et IA d'upGrad est exactement ce dont vous avez besoin pour vous aider avec des conseils d'experts dans l'industrie de l'apprentissage automatique et de l'IA. Le cours aborde divers sujets couvrant les modèles d'apprentissage automatique utilisant le Cloud Computing. Les apprenants qui cherchent à renforcer leur CV avec un cours de certification précieux peuvent opter pour celui-ci.

Avec une base d'apprenants de plus de 40 000 étudiants répartis dans plus de 85 pays, upGrad étend ce cours flexible pour préparer les apprenants au marché hautement concurrentiel de l'IA avec Machine Learning, le cours le plus recherché de l'industrie. Les sessions de mentorat, les études de cas, les sessions en direct et l'orientation professionnelle sont quelques-unes des fonctionnalités étendues offertes par upGrad.

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Conclusion

Ces manuels sont votre moyen sûr de maîtriser l'apprentissage automatique. Bien que les livres mentionnés ci-dessus soient tous utiles pour quiconque souhaite approfondir ses connaissances en ML, il est crucial de choisir les bons livres pour la bonne étape d'apprentissage. Les débutants doivent opter pour des livres avec des concepts fondamentaux pour renforcer leur base et avancer lentement vers des manuels proposant des fonctionnalités plus complexes. Cependant, il est également essentiel de mettre en œuvre vos connaissances des manuels dans des applications et des situations réelles.

L'apprentissage automatique est-il difficile ?

L'apprentissage automatique utilise plusieurs outils sophistiqués qui sont sans aucun doute complexes à apprendre, mais le bon ensemble de ressources, y compris des projets en cours, des mentors expérimentés et des manuels, peut simplifier le processus à des niveaux considérables. Ces outils sont hautement accessibles, et une fois que les débutants commencent à se référer à ces ressources d'apprentissage, le parcours d'apprentissage devient plus fluide.

Une personne non technique peut-elle apprendre le Machine Learning ?

Par rapport aux apprenants ayant une formation technique, les personnes issues de milieux non techniques sont sûres de rencontrer des complexités lors de l'apprentissage du ML. Cependant, ce n'est pas impossible. L'essor de l'apprentissage automatique en tant que service commence à doter les apprenants d'outils et de compétences essentiels pour commencer leur voyage.

L'IA est-elle une carrière prometteuse ?

L'avènement de l'Intelligence Artificielle a simplifié les moyens de vivre pour les humains, et elle continue de s'étendre et d'atteindre de nouveaux domaines pour offrir sa commodité. L'IA est actuellement l'une des perspectives de carrière les plus recherchées et continuera d'en profiter à l'avenir. Selon le Bureau of Labor Statistics des États-Unis, l'IA est le domaine qui connaît la croissance la plus rapide et devrait bientôt croître de 31,4 % d'ici 2030, offrant des opportunités attrayantes aux apprenants du monde entier.