읽어야 할 기계 학습에 관한 상위 10권의 책

다학문 분야의 직업인 머신 러닝은 여러 복잡한 주제와 주제를 포괄하며 많은 경험과 데이터를 통해 인간 지능을 모방하도록 기계를 훈련합니다. 인공 지능의 이 하위 분야는 들리는 것처럼 복잡합니다. 그러나 학습자가 ML 여정을 시작하는 데 리소스가 부족하지 않습니다. 어디서부터 시작해야 하는지 아는 것은 어려울 수 있지만, 귀하의 서비스에서 사용할 수 있는 많은 쉬운 교과서로는 그렇지 않습니다!

세계 최고의 대학에서 기계 학습 인증 을 받으십시오 . 석사, 이그 제 큐 티브 PGP 또는 고급 인증 프로그램을 획득하여 경력을 빠르게 추적하십시오.

다행히 기계 학습 전문가는 방대한 지식을 책에 한입 크기로 정리했습니다. 데이터 과학 전문가는 좋은 ML 책이 학습자가 기초를 강화하고 여정의 어려운 부분을 통해 추가로 갖추는 데 얼마나 가치가 있는지 알고 있습니다. AI만큼 복잡한 기술에는 전문적인 학습 리소스가 필요하며, 주제를 확장하는 데 좋은 책은 언제나 환영입니다.

기계 학습 여정을 시작하기 위해 초보자를 위한 기계 학습에 관한 상위 10권의 책을 조사하고 편집했습니다.

1. Andriy Burkov 의 The Hundred Page Machine Learning Book

Burkov는 그의 책 The Hundred Page Machine Learning Book에서 기계 학습과 그 교훈의 중요성을 성공적으로 동화했습니다. 이 책은 이론과 실습의 적절한 균형과 필수 요소를 하나도 빠뜨리지 않고 결합하여 가장 인기 있는 머신 러닝 교과서 중 하나입니다. 이 책은 복잡한 주제를 광범위하게 다루며 단순화된 형식으로 제시합니다. 그러나 초보자는 기본 지식이 포함되어 있지 않기 때문에 기계 학습 여정을 시작하기 위해 다른 책을 찾아볼 수 있습니다.

2. 인공 지능: Stuart J. Russell과 Peter Norvig의 현대적 인공지능의 사실상의 수준이라 할 수 있는 이 책은 인공지능의 개념과 이론, 실습을 지나치게 복잡하지 않으면서 깊이 있게 소개하고 있다. 1994년에 출판된 이 책은 대학 수준의 AI 과정을 위해 만들어졌으며 업데이트된 버전을 통해 동일한 그룹을 계속 육성하고 있습니다. 전문가들은 머신러닝 책을 단 한 권만 사야 한다면 이 책이어야 한다고 말한다.

3. 주제의 기초를 다질 수 있는 최고의 딥 러닝 책 중 하나인 이 책은 수학적 복잡성과 일반 이론을 이해할 수 있는 형식으로 결합하여 제공합니다. 머신 러닝 업계의 유명 인사들이 AI 시장에서 뛰어날 것을 추천한 만큼 초보자에게도 이 책은 탁월한 선택이다.

4. 집단 지능 프로그래밍: 스마트 웹 2.0 애플리케이션 구축 ( 목록에 예외적으로 추가된 또 다른 이 책은 기초 정리보다 기계 학습 개념 구현에 관한 것입니다. Python을 따라 학습자에게 응용 프로그램에서 데이터를 수집하고, 데이터에서 패턴을 감지하고, 웹 사이트 데이터에 액세스할 수 있는 프로그램을 만들고, 동일한 데이터를 따라 예측하는 방법을 위한 ML 알고리즘을 만드는 방법을 가르칩니다.

5. Max Kuhn 및 Kjell Johnson의 응용 예측 모델링

이 책은 간단한 단계별 프로세스로 예측 모델링을 배우는 편리한 방법입니다. Applied Predictive Modeling은 포괄적인 모델링 프로세스 분석을 위해 초보자, 학생 및 개발자에게 탁월한 선택입니다. 실습 경험을 위해 실제 문제를 사용하는 데 전념합니다. 또한 각 장마다 문제가 포함되어 있으므로 학습자는 진행 상황을 측정하기 위해 즉시 배우고 연습합니다.

6. Tom M. Mitchell 의 기계 학습

Mitchell의 책은 기계 학습 여정을 시작하기 위한 훌륭한 선택이 될 수 있습니다. 신입생은 ML의 기본 사항을 탐색할 수 있지만 전문가는 이를 빠른 참조로 사용할 수 있습니다. 모든 정보는 이해하기 쉽도록 쉬운 언어로 제공됩니다.

7. Bishop의 패턴 인식은 기계 학습의 패턴 인식과 함께 복잡한 통계 기술에 대한 참조를 제공합니다. 많은 사람들에게 탁월한 선택이지만 이 책을 읽으려면 다변량 미적분학 및 선형 대수학에 대한 강력한 이해가 필요합니다. 2006년에 출판된 이 책은 패턴 인식을 전문으로 하는 최초의 기계 학습 교과서입니다.

8. Daniel Jurafsky와 James H. Martin의 음성 및 언어 처리

기본 주제 지식을 갖춘 기계 학습 초보자는 기계 학습의 다양한 주제와 특정 하위 분야에 대한 포괄적인 소개가 있는 이 책을 읽을 수 있습니다. 그러나 전문가들은 자연어 처리에 관심이 있는 모든 사람에게 이 교과서를 추천하는 이유는 이 책이 언어와 음성 처리를 빠르게 이해하는 데 적합하기 때문에 실제 적용을 선호하기 때문입니다.

9. Machine Learning in Action은 ML 지망생이 선호하는 또 다른 기능입니다. 기계 학습 기술과 그 기본 개념에 대한 철저한 설명은 주제에 대한 자세한 이해를 확장합니다. 또한 이 책은 기본 알고리즘을 자세히 다루며 개발자가 실제 응용 프로그램을 위한 데이터를 수집하고 분석하도록 권장합니다.

10. 통계 학습의 요소: Trevor Hastie, Robert Tibshirani 및 Jerome Friedman의 데이터 마이닝 추론 및 이 책은 신경망 또는 테스트 방법과 같은 주제에 대한 소개 또는 참조로 사용되는 광범위한 주제를 자세히 살펴보기 위해 개념적 프레임워크를 따릅니다. 주제를 완전히 정교화하는 대신 독자가 개념을 조사하고 더 나은 이해를 위해 스스로 실험하도록 동기를 부여하기 위해 만들어졌습니다. 머신 러닝의 개념은 연습을 통해 철저히 공고화된다는 사실입니다. 따라서 이것은 독자들 사이에서 이론과 실습을 장려하는 훌륭한 자료입니다.

고급 인증으로 기계 학습 경력 시작하기

기계 학습 경력을 시작하는 데 필요한 유일한 것은 학습 리소스 및 기술 세트와 함께 고급 인증입니다. upGrad의 기계 학습 및 AI 과학 석사는 기계 학습 및 인공 지능 산업의 전문가 지침을 지원하는 데 정확히 필요한 것입니다. 이 과정은 클라우드 컴퓨팅을 사용하는 기계 학습 모델을 다루는 다양한 주제를 확장합니다. 가치 있는 인증 과정으로 이력서를 강화하려는 학습자는 이 과정을 선택할 수 있습니다.

85개 이상의 국가에 40,000명 이상의 학습자 기반이 있는 upGrad는 업계에서 가장 인기 있는 과정인 머신 러닝을 통해 학습자가 경쟁이 치열한 AI 시장에 대비할 수 있도록 이 유연한 과정을 확장합니다. 멘토링 세션, 사례 연구, 라이브 세션 및 직업 안내는 upGrad에서 제공하는 확장 기능 중 일부입니다.

인기 있는 기계 학습 및 인공 지능 블로그

IoT: 역사, 현재 및 미래	기계 학습 자습서: ML 배우기	알고리즘이란 무엇입니까? 간단하고 쉬운
인도 로봇 공학 엔지니어 급여 : 모든 역할	기계 학습 엔지니어의 하루: 그들은 무엇을 하나요?	사물인터넷(IoT)이란
순열 대 조합: 순열과 조합의 차이점	인공 지능 및 기계 학습의 상위 7가지 트렌드	R을 사용한 기계 학습: 알아야 할 모든 것

결론

이 교과서는 기계 학습에 능숙해지기 위한 확실한 방법입니다. 위에서 언급한 책은 ML 지식을 확장하려는 모든 사람에게 유용하지만 올바른 학습 단계에 적합한 책을 선택하는 것이 중요합니다. 초심자는 기본 개념이 있는 책을 선택하여 기반을 강화하고 더 복잡한 기능을 제공하는 교과서로 천천히 진행해야 합니다. 그러나 교과서 지식을 실제 응용 프로그램과 상황에 구현하는 것도 중요합니다.

머신 러닝이 어렵습니까?

머신 러닝은 의심할 여지 없이 학습이 복잡한 여러 정교한 도구를 사용하지만, 직접 프로젝트, 경험이 풍부한 멘토 및 교과서를 포함한 올바른 리소스 세트를 사용하면 프로세스를 매우 단순화할 수 있습니다. 이러한 도구는 접근성이 매우 높으며 초보자가 이러한 학습 리소스를 참조하기 시작하면 학습 여정이 더 원활해집니다.

비기술자도 머신러닝을 배울 수 있나요?

기술 배경을 가진 학습자와 비교할 때 비기술 배경을 가진 사람들은 ML을 배우는 동안 반드시 복잡성을 경험합니다. 그러나 불가능한 것은 아닙니다. 서비스로서의 기계 학습(Machine Learning as a Service)의 부상으로 학습자가 여정을 시작하는 데 필수적인 도구와 기술을 갖추기 시작했습니다.

AI는 유망한 직업인가?

인공지능의 도래는 인간의 삶의 수단을 단순화시켰고, 그 편리함을 제공하기 위해 계속해서 새로운 분야를 확장하고 확장하고 있습니다. AI는 현재 가장 인기 있는 직업 전망 중 하나이며 앞으로도 계속 즐길 것입니다. 미국 노동 통계국에 따르면 AI는 가장 빠르게 성장하는 분야이며 곧 2030년까지 31.4% 성장하여 전 세계 학습자에게 매력적인 기회를 제공합니다.