10 najlepszych książek o uczeniu maszynowym do przeczytania dla początkujących i ekspertów [2022]

Uczenie maszynowe to specjalna gałąź informatyki i sztucznej inteligencji (AI), zajmująca się przede wszystkim wykorzystywaniem danych i algorytmów, skupiająca się na symulowaniu procesu uczenia się człowieka i stopniowym poprawianiu jego dokładności.

Dla początkujących bez wcześniejszej wiedzy w tej dziedzinie zrozumienie i zrozumienie podstaw uczenia maszynowego może być trudne. W ramach szerokiego parasola uczenia maszynowego istnieje kilka tematów badawczych, dziedzin i przypadków zastosowań biznesowych, które mogą sprawić, że podróż edukacyjna będzie przytłaczająca dla początkujących. Większość uczniów nie wie, od czego zacząć. Tu właśnie pojawiają się podręczniki.

Poznaj nasze kursy na temat uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji

10 najlepszych książek o uczeniu maszynowym do przeczytania

W tym artykule przedstawiono niektóre z najlepszych książek o uczeniu maszynowym dla początkujących , które polecają również profesorowie uniwersyteccy i eksperci AI. Są również pomocne dla profesjonalistów w tej dziedzinie, aby odnieść się do określonych tematów, aby odświeżyć ich pamięć.

1. „Sztuczna inteligencja: nowoczesne podejście” Stuarta J. Russela i Petera Norviga

Ta książka doskonale opisuje ML i AI z wielką dbałością o szczegóły i zrozumiałym językiem, aby ułatwić początkującym. Ta książka Russella i Norviga jest wysoce polecana przez profesorów uniwersyteckich i ekspertów z branży. Ta książka, będąca doskonałym wyborem dla początkujących, obejmuje podstawy sztucznej inteligencji i zapewnia dokładne wprowadzenie do tej dziedziny.

Zawiera również przegląd wielu kluczowych tematów badawczych. Jest to dobry wybór na książkę o uczeniu maszynowym, ponieważ ma również podejście do rozwiązywania problemów. Jest to de facto podręcznik dla początkujących w uczeniu maszynowym, ponieważ służy jako podstawa kursów wprowadzających i dogłębnych w tej dziedzinie od czasu publikacji w 1994 roku. Nowsze wydania tej książki obejmują tematy dotyczące nowszych technologii i trendów.

Ucz się uczenia maszynowego online z najlepszych światowych uniwersytetów — studiów magisterskich, programów podyplomowych dla kadry kierowniczej i zaawansowanego programu certyfikacji w zakresie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, aby przyspieszyć swoją karierę.

2. „Głębokie uczenie” Iana Goodfellowa, Yoshoua Bengio i Aarona Courville

Jeśli szukasz rzetelnej książki o głębokim uczeniu się, to jest to najlepszy wybór. Podręcznik ten łączy ogólną wiedzę na temat głębokiego uczenia się z podejściem matematycznym, które jest niezbędne do rozpoczęcia pracy z tym tematem. Zawiera przydatne informacje o wybitnych postaciach w tej dziedzinie, takich jak Geoffrey Hinton, Yann LeCun i tym podobne.

Jeśli skupisz się na wiedzy zawartej w tej książce na temat głębokiego uczenia się i zaawansowanych wykładów na kursach uniwersyteckich, nic nie powstrzyma Cię przed zdobyciem najbardziej wiarygodnych informacji i wiedzy w tej dziedzinie. Naukowcy i profesjonaliści przysięgają na użyteczność tej książki.

3. „Stostronicowa książka do uczenia maszynowego” Andrija Burkowa

Dla początkujących, którzy szukają zabawnego i kompaktowego, łatwego do zrozumienia przewodnika po uczeniu maszynowym, ten podręcznik jest niewątpliwie doskonałym wyborem. Warto zauważyć, że zaczęło się jako proste wyzwanie LinkedIn dla pisarza Andrija Burkova i doprowadziło do jednego z najlepszych przewodników po uczeniu maszynowym. Pomimo tego, że jest zaledwie stustronicowym przewodnikiem dla uczniów w tej dziedzinie, jest to zwięzły podręcznik, który koncentruje się na podstawach uczenia maszynowego, złożonych teoriach i praktycznych problemach.

4. „Elementy uczenia się statystycznego: eksploracja danych, wnioskowanie i przewidywanie” Trevor Hastie, Robert Tibshirani i Jerome Friedman

Ten podręcznik jest zwykle używany do wprowadzenia uczenia maszynowego dla początkujących. Został napisany w unikalnym stylu, który motywuje studentów i czytelników do analizowania, spekulowania i eksperymentowania z własnymi rzeczami, które pomagają w dalszej karierze. To świetna książka nie tylko dla podstawowych informacji, ale także do rozwoju umiejętności.

Ze względu na szczegółowe ramy teoretyczne i różnorodny zakres tematów podręcznik ten zyskał sobie sławę w społeczności uczenia maszynowego. Ma świetne wprowadzenie do tematu i może być później wykorzystana jako książka jako materiał referencyjny dla każdego.

5. „Applied Predictive Modelling” autorstwa Maxa Kuhna i Kjella Johnsona

Ta książka zawiera szczegółowe wprowadzenie do procesów modelowania i modeli predykcyjnych. Jest bardzo popularny wśród studentów nauki o danych ze względu na szczegółowy podział procesu modelowania. Obejmuje podstawowe tematy, takie jak procesy modelowania predykcyjnego, takie jak wstępne przetwarzanie danych, metody klasyfikacji i regresja. Jest to doskonała książka do budowania umiejętności, ponieważ dostarcza problemów, które wymagają rozwiązania za pomocą kodu.

6. „Rozpoznawanie wzorców i uczenie maszynowe” Christophera M. Bishopa

Zostało to po raz pierwszy opublikowane w 2006 roku i było podstawowym podręcznikiem dla wszystkich studentów uniwersytetów zajmujących się uczeniem maszynowym. Jest to świetna książka dla początkujących, którzy już studiują ten kurs, ponieważ zawiera rachunek różniczkowy i algebrę liniową, które mogą później ćwiczyć. Poszukaj tej książki, jeśli chcesz zacząć od rozpoznawania wzorów.

7. „Uczenie maszynowe Pythona” Sebastiana Raschki i Vahida Mirjalili

Ten podręcznik dla początkujących programistów koncentruje się głównie na zastosowaniu popularnych algorytmów uczenia maszynowego. Zawiera dogłębny rozdział na temat wykorzystania scikit-learn i jest preferowanym podręcznikiem dla uczniów, którzy mają smykałkę do algorytmów.

8. „Uczenie maszynowe” Toma M. Mitchella

Ten podręcznik do uczenia maszynowego jest idealnym przewodnikiem dla studentów i profesjonalistów w tej dziedzinie. Jego prosty język ułatwia uczącym się zrozumienie i lepsze zrozumienie koncepcji uczenia maszynowego, dzięki czemu łatwiej jest zrozumieć tę trudną koncepcję. Ta książka działa również jako fantastyczny podręcznik do odświeżenia wiedzy na temat podstaw uczenia maszynowego.

9. „Przetwarzanie mowy i języka” Daniela Jurafsky'ego i Jamesa H. Martina

Ta książka jest uważana za jedną z najlepszych książek o uczeniu maszynowym spośród większości dostępnych ze względu na szczegółowe wprowadzenie do podstaw uczenia maszynowego. Eksperci branżowi i profesorowie AI/ML uważają tę książkę za swoją biblię, zwłaszcza jako materiał referencyjny dla przetwarzania języka naturalnego. Szczegółowe informacje o technologii językowej obejmują szeroki zakres tematów i kursów. Duży nacisk kładzie również na praktyczne zastosowania, dzięki czemu jest świetnym przewodnikiem dla uczniów zainteresowanych przetwarzaniem języka.

10. „Praktyczne uczenie maszynowe za pomocą Scikit-Learn i TensorFlow: koncepcje, narzędzia i techniki budowania inteligentnych systemów” autorstwa Aureliena Gerona

To wyjątkowa książka o uczeniu maszynowym. Wdraża praktyczne zastosowanie uczenia maszynowego, dzięki czemu jest jednym z najlepszych przewodników dla programistów. Studenci, którzy chcą uzyskać wszechstronną i dogłębną wiedzę na temat wdrażania programów do uczenia maszynowego za pośrednictwem TensorFlow i frameworków scikit-learn, mogą zapoznać się z tymi książkami. Łatwo przyswajalne wyjaśnienia w połączeniu z ćwiczeniami dają czytelnikom wszechstronne zrozumienie i rozwój umiejętności.

Przeczytaj nasze popularne artykuły związane z tworzeniem oprogramowania

Wniosek

Podręczniki są podstawowymi i realnymi źródłami wiedzy i informacji w określonej dziedzinie. Wszystkie opublikowane podręczniki do głębokiego uczenia się są pisane przez profesjonalistów w dziedzinie sztucznej inteligencji i są godne zaufania, a uczniowie uczący się maszynowo mogą na nich polegać.

Skoro o tym mowa, kariera w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji jest dość perspektywicznym wyborem, jeśli masz dylemat, którą ścieżkę wybrać. Jeśli masz smykałkę do czytania książek na temat uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się, możesz jeszcze bardziej rozwinąć tę pasję, zapisując się na kurs. upGrad posiada najwyższej klasy zaawansowany program certyfikacji w zakresie uczenia maszynowego i głębokiego uczenia , który zapewni Ci świetne rekomendacje podręczników do uczenia maszynowego i dogłębne szkolenie w dziedzinie sztucznej inteligencji.

Kluczowe punkty tego kursu są następujące:-

• Zaprojektowany dla pracujących profesjonalistów
• Wiele projektów branżowych, zadań i studiów przypadku
• Zaawansowany Certyfikat z IIIT Bangalore
• Spersonalizowane sesje mentoringu zawodowego
• Ekskluzywny portal ofert pracy
• Wysokowydajny coaching jeden na jednego
• Konstruktor profili oparty na sztucznej inteligencji
• Spersonalizowana sesja branżowa