초보자 및 전문가가 읽어야 할 상위 10가지 기계 학습 도서 [2022]

머신 러닝은 컴퓨터 과학 및 인공 지능(AI)의 특수 분야로, 주로 데이터와 알고리즘을 사용하고 인간 학습 과정을 시뮬레이션하고 정확도를 점진적으로 개선하는 데 중점을 둡니다.

이 분야에 대한 사전 지식이 없는 초보자에게는 기계 학습의 기본 사항을 이해하고 이해하는 것이 어려울 수 있습니다. 기계 학습이라는 광대한 우산 아래에는 초보자에게 학습 여정을 압도적으로 만들 수 있는 여러 연구 주제, 분야 및 비즈니스 사용 사례가 있습니다. 대부분의 학습자는 어디서부터 시작해야 할지 모릅니다. 교과서가 나오는 곳입니다.

기계 학습 및 인공 지능에 대한 과정 살펴보기

읽어야 할 기계 학습 도서 상위 10개

이 기사에서는 대학 교수와 AI 전문가도 추천하는 초보자를 위한 최고의 머신 러닝 책을 중점적으로 소개합니다. 또한 이 분야의 전문가가 특정 주제를 참조하여 기억을 새롭게 하는 데 도움이 됩니다.

1. Stuart J. Russel과 Peter Norvig의 '인공지능: 현대적 접근'

이 책은 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 ML과 AI를 세세한 부분까지 완벽하게 다루고 있습니다. Russell과 Norvig의 이 책은 대학 수준의 교수와 업계 전문가들이 적극 추천하는 책입니다. 초보자를 위한 탁월한 선택인 이 책은 인공 지능의 기초를 다루고 해당 분야에 대한 철저한 소개를 제공합니다.

또한 많은 주요 연구 주제에 대한 개요가 있습니다. 문제 해결 방식도 포함되어 있기 때문에 기계 학습에 대한 책으로 좋은 선택입니다. 1994년에 출간된 이래로 이 분야의 입문 및 심화 과정의 초석 역할을 하는 기계 학습 초보자를 위한 사실상의 교과서입니다. 이 책의 최신 판은 최신 기술과 트렌드에 대한 주제를 다룹니다.

세계 최고의 대학에서 온라인으로 머신 러닝 을 배우십시오 . 석사, 대학원 대학원 과정, ML 및 AI 고급 인증 프로그램을 통해 빠르게 경력을 쌓을 수 있습니다.

2. Ian Goodfellow, Yoshoua Bengio, Aaron Courville의 '딥 러닝'

딥러닝에 대한 신뢰할 수 있는 책을 찾고 있다면 이것이 최고의 선택입니다. 이 교과서는 딥 러닝에 대한 일반 지식과 이 주제를 시작하는 데 필요한 수학적 접근 방식을 결합합니다. Geoffrey Hinton, Yann LeCun 등 이 분야의 저명한 인물에 대한 유용한 정보로 구성되어 있습니다.

딥러닝에 대한 이 책의 지식과 대학 과정의 고급 강의에 집중한다면 이 분야에서 가장 신뢰할 수 있는 정보와 지식을 얻는 데 방해가 되지 않을 것입니다. 연구원과 전문가들은 이 책의 유용성을 확신합니다.

3. Andriy Burkov의 '100페이지 기계 학습 책'

재미있고 간결하며 쉽게 이해할 수 있는 머신 러닝 가이드를 찾는 초보자에게 이 교과서는 의심할 여지 없이 훌륭한 선택입니다. 한 가지 재미있는 점은 작가 Andriy Burkov의 간단한 LinkedIn 챌린지로 시작하여 기계 학습에서 가장 훌륭한 가이드 중 하나로 이어졌습니다. 이 분야에 대한 100페이지의 학습자 안내서에 불과하지만 기계 학습의 기본, 복잡한 이론 및 실제 문제에 중점을 둔 간결한 교과서입니다.

4. Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman의 '통계 학습의 요소: 데이터 마이닝, 추론 및 예측'

이 교과서는 일반적으로 초보자에게 기계 학습을 소개하는 데 사용됩니다. 학생과 독자가 나중에 자신의 경력에 ​​도움이 되는 것들을 스스로 분석, 추측 및 실험하도록 동기를 부여하는 독특한 스타일로 작성되었습니다. 기초적인 정보뿐만 아니라 스킬 개발에도 좋은 책입니다.

상세한 이론적 프레임워크와 다양한 주제로 인해 이 교과서는 기계 학습 커뮤니티에서 그 자체로 이름을 얻었습니다. 주제에 대한 훌륭한 소개가 있으며 나중에 누구에게나 참고 자료로 사용할 수 있습니다.

5. Max Kuhn과 Kjell Johnson의 '응용 예측 모델링'

이 책은 모델링 프로세스와 예측 모델에 대한 자세한 소개를 제공합니다. 모델링 프로세스의 상세한 분석으로 인해 데이터 과학 학생들 사이에서 매우 인기가 있습니다. 데이터 전처리, 분류 방법 및 회귀와 같은 예측 모델링 프로세스와 같은 필수 주제를 다룹니다. 코드로 풀어야 하는 문제들을 제시하고 있어 실력을 키우기에 좋은 책이다.

6. Christopher M. Bishop의 '패턴 인식 및 기계 학습'

2006년에 처음 출판된 이 책은 머신 러닝을 전공하는 모든 대학생의 필수 교과서입니다. 다변량 미적분학과 선형 대수학이 포함되어 있어 나중에 연습할 수 있기 때문에 이미 이 과정을 진행 중인 초보자에게 좋은 책입니다. 패턴 인식으로 시작하려면 이 책을 읽어보세요.

7. Sebastian Raschka와 Vahid Mirjalili의 '파이썬 머신 러닝'

초급 수준의 프로그래머를 위한 이 딥 러닝 교과서는 주로 인기 있는 기계 학습 알고리즘을 적용하는 데 중점을 둡니다. scikit-learn 사용법에 대한 심층적인 장이 있으며 알고리즘에 소질이 있는 학생들이 선호하는 교과서입니다.

8. Tom M. Mitchell의 '머신 러닝'

이 기계 학습 교과서는 이 분야의 학생과 전문가를 위한 완벽한 안내서입니다. 간단한 언어 덕분에 학습자가 기계 학습의 개념을 더 잘 이해하고 이해할 수 있으므로 이 어려운 개념을 더 쉽게 이해할 수 있습니다. 이 책은 또한 머신러닝의 기초 지식을 닦을 수 있는 환상적인 교과서 역할을 합니다.

9. Daniel Jurafsky와 James H. Martin의 '음성 및 언어 처리'

이 책은 기계 학습의 기초에 대한 자세한 소개로 인해 시중에 나와 있는 대부분의 책 중에서 최고의 기계 학습 책 중 하나로 간주됩니다. AI/ML 분야의 업계 전문가와 교수들은 이 책을 자신의 성경, 특히 자연어 처리에 대한 참고 자료로 간주합니다. 언어 기술에 대한 자세한 정보는 광범위한 주제와 과정을 다룹니다. 또한 실제 적용을 크게 강조하여 언어 처리에 관심이 있는 학생들에게 훌륭한 가이드가 됩니다.

10. Aurelien Geron의 'Scikit-Learn 및 TensorFlow를 사용한 실습 머신 러닝: 지능형 시스템 구축을 위한 개념, 도구 및 기술'

이것은 기계 학습에 관한 독특한 책입니다. 기계 학습의 실제 적용을 구현하여 프로그래머를 위한 최고의 가이드 중 하나입니다. TensorFlow 및 scikit-learn 프레임워크를 통해 기계 학습을 위한 프로그램에 대한 포괄적이고 심층적인 지식 구현을 얻고자 하는 학생은 이 책을 참조할 수 있습니다. 연습과 결합된 쉽게 소화할 수 있는 설명은 독자에게 포괄적인 이해와 기술 개발을 제공합니다.

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결론

교과서는 특정 분야에 대한 지식과 정보의 일차적이고 실행 가능한 소스입니다. 출판된 모든 딥 러닝 교과서는 AI 전문가가 작성했으며 신뢰할 수 있으며 머신 러닝을 추구하는 학생들이 신뢰할 수 있습니다.

말하자면, 머신 러닝 및 AI 분야의 경력은 어떤 길을 선택해야 하는지에 대한 딜레마에 빠진 경우 상당히 유망한 선택입니다. 기계 학습 및 딥 러닝 책을 읽는 데 소질이 있는 경우 과정에 등록하여 이 열정을 더욱 높일 수 있습니다. upGrad 는 머신 러닝 및 딥 러닝 분야에서 최고의 고급 인증 프로그램을 보유 하고 있어 AI 분야에서 훌륭한 머신 러닝 교과서 권장 사항과 심층 교육을 제공합니다.

이 과정의 주요 내용은 다음과 같습니다.

• 일하는 전문가를 위한 설계
• 여러 산업 프로젝트, 과제 및 사례 연구
• IIT 방갈로르의 고급 인증서
• 맞춤형 진로 멘토링 세션
• 독점 채용 기회 포털
• 고성능 일대일 코칭
• AI 기반 프로필 빌더
• 맞춤형 산업 세션