10 najlepszych książek o uczeniu maszynowym do przeczytania

Będąc multidyscyplinarną karierą, uczenie maszynowe obejmuje wiele złożonych tematów i tematów, szkoląc maszynę, aby naśladować ludzką inteligencję poprzez mnóstwo doświadczenia i danych. Ta poddziedzina sztucznej inteligencji jest tak skomplikowana, jak się wydaje. Jednak nie brakuje zasobów dla osób uczących się, aby rozpocząć swoją przygodę z ML. Wiedza, od czego zacząć, może być trudna, ale nie z kilkoma łatwymi podręcznikami dostępnymi w twoich usługach!

Uzyskaj certyfikat uczenia maszynowego od najlepszych uniwersytetów na świecie. Zdobywaj programy Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programy, aby przyspieszyć swoją karierę.

Na szczęście eksperci ds. uczenia maszynowego skompilowali swoją rozległą wiedzę w postaci niewielkich rozmiarów w książkach. Specjaliści zajmujący się nauką o danych wiedzą, jak cenna może być dobra książka ML dla uczniów, aby wzmocnić ich podstawy i dodatkowo wyposażyć ich w trudne etapy podróży. Technologia tak złożona, jak sztuczna inteligencja, z pewnością będzie wymagała specjalistycznych zasobów edukacyjnych, a dobra książka jest zawsze mile widziana, aby rozwinąć temat.

Aby rozpocząć przygodę z uczeniem maszynowym, zbadaliśmy i stworzyliśmy kompilację dziesięciu najlepszych książek na temat uczenia maszynowego dla początkujących.

1. Stustronicowa książka do nauki maszynowej autorstwa Burkov w swojej książce The Hundred Page Machine Learning Book z powodzeniem przyswoił sobie znaczenie uczenia maszynowego i jego lekcji. Ta książka jest jednym z najpopularniejszych podręczników do uczenia maszynowego ze względu na właściwą równowagę między teorią a praktyką, w połączeniu bez pozostawiania żadnych zasadniczych elementów. Książka szeroko obejmuje złożone tematy i przedstawia je w uproszczonej formie. Jednak początkujący mogą spróbować poszukać innej książki, aby rozpocząć swoją przygodę z uczeniem maszynowym, ponieważ nie zawiera ona podstawowej wiedzy.

2. Sztuczna inteligencja: nowoczesne podejście autorstwa Uważana za de facto sztuczną inteligencję, ta książka przedstawia w pełni koncepcje, teorie i praktyczne aspekty sztucznej inteligencji, nie będąc nadmiernie złożoną. Opublikowana w 1994 roku książka została stworzona z myślą o kursach AI na poziomie uniwersyteckim i nadal wspiera tę samą grupę poprzez swoje zaktualizowane wersje. Eksperci twierdzą, że jeśli kupi się tylko jedną książkę o uczeniu maszynowym, to powinna to być ta.

3. Głębokie uczenie się Jedna z najlepszych książek do głębokiego uczenia się, które budują podstawy przedmiotu, ta książka oferuje matematyczne zawiłości i ogólne teorie połączone w zrozumiałym formacie. Książka jest wyjątkowym wyborem również dla początkujących, ponieważ wiele znanych twarzy z branży uczenia maszynowego poleciło ją, aby odnieść sukces na rynku AI.

4. Programowanie Kolektywnej Inteligencji: Tworzenie inteligentnych aplikacji Web 2.0 przez Kolejny wyjątkowy dodatek do listy, ta książka bardziej dotyczy wdrażania koncepcji uczenia maszynowego niż opracowywania podstaw. Podąża za Pythonem, aby uczyć uczniów, jak tworzyć algorytmy ML do zbierania danych z aplikacji, wykrywania wzorców w danych, tworzenia programów, które mają dostęp do danych z witryn internetowych, oraz sposobów przewidywania na podstawie tych samych danych.

5. Zastosowane modelowanie predykcyjne autorstwa Ta książka to wygodny sposób na naukę modelowania predykcyjnego w prostym procesie krok po kroku. Applied Predictive Modeling to doskonały wybór dla początkujących, studentów i programistów w celu kompleksowego podziału procesu modelowania. Jest poświęcony wykorzystaniu prawdziwych problemów do praktycznego doświadczenia. Ponadto zawiera problemy w każdym rozdziale, dzięki czemu uczniowie natychmiast uczą się i ćwiczą, aby ocenić postępy.

6. Uczenie maszynowe Toma Książka Mitchella może być świetnym wyborem na rozpoczęcie przygody z uczeniem maszynowym. Podczas gdy nowicjusze mogą zapoznać się z podstawami uczenia maszynowego, eksperci mogą użyć tego jako szybkiego odniesienia. Wszystkie informacje są przedstawione prostym językiem dla łatwego zrozumienia.

7. Rozpoznawanie wzorców i uczenie maszynowe autorstwa Rozpoznawanie wzorców Bishopa oferuje odniesienie do złożonych technik statystycznych z rozpoznawaniem wzorców w uczeniu maszynowym. Chociaż jest to doskonały wybór dla wielu osób, aby przejrzeć tę książkę, potrzebna jest silna przyczepność do rachunku różniczkowego i algebry liniowej. Wydana w 2006 roku książka jest pierwszym podręcznikiem do uczenia maszynowego poświęconym rozpoznawaniu wzorców.

8. Przetwarzanie mowy i języka autorstwa Początkujący z zakresu uczenia maszynowego z podstawową wiedzą przedmiotową mogą skorzystać z tej książki z obszernym wprowadzeniem do różnych tematów i konkretnych poddziedzin uczenia maszynowego. Jednak eksperci polecili ten podręcznik wszystkim zainteresowanym przetwarzaniem języka naturalnego, ponieważ preferowanie praktycznego zastosowania książki sprawia, że ​​nadaje się ona do szybkiego zrozumienia języka i przetwarzania mowy.

9. Uczenie maszynowe w działaniu autorstwa Uczenie maszynowe w działaniu to kolejny faworyt aspirantów ML. Dokładne wyjaśnienia technik uczenia maszynowego i ich podstawowych koncepcji poszerzają szczegółowe zrozumienie tematu. Ponadto książka szczegółowo omawia podstawowe algorytmy, zachęcając programistów do pozyskiwania i analizowania danych na potrzeby rzeczywistych aplikacji.

10. Elementy uczenia się statystycznego: wnioskowanie z eksploracji danych i przewidywanie Trevor Książka opiera się na schemacie koncepcyjnym, umożliwiającym zapoznanie się z obszernymi tematami, używanymi zarówno jako wprowadzenie, jak i odniesienie do takich tematów, jak sieci neuronowe lub metody testowania. Zamiast w całości opracowywać tematy, stworzono ją, aby zmotywować czytelników do samodzielnego badania koncepcji i eksperymentowania w celu lepszego zrozumienia. Faktem jest, że koncepcje uczenia maszynowego dokładnie łączą się z praktyką. Dlatego jest to świetne źródło zachęcające do teorii i praktyki wśród czytelników.

Rozpocznij karierę w uczeniu maszynowym z zaawansowaną certyfikacją

Jedyne, czego potrzebujesz, aby rozpocząć karierę w uczeniu maszynowym, to zaawansowana certyfikacja wraz z zasobami edukacyjnymi i zestawem umiejętności. Master of Science w dziedzinie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji upGrad jest dokładnie tym, czego potrzebujesz, aby pomóc Ci w udzielaniu wskazówek ekspertów w branży uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Kurs obejmuje różnorodne tematy obejmujące modele uczenia maszynowego z wykorzystaniem Cloud Computing. Osoby, które chcą wzbogacić swoje CV o wartościowy kurs certyfikacyjny, mogą się na to zdecydować.

Z bazą uczących się ponad 40 000 uczniów w ponad 85 krajach, upGrad rozszerza ten elastyczny kurs, aby przygotować uczniów na wysoce konkurencyjny rynek sztucznej inteligencji dzięki uczeniu maszynowemu, najbardziej poszukiwanemu kursowi w branży. Sesje mentorskie, studia przypadków, sesje na żywo i wskazówki dotyczące kariery to tylko niektóre z rozszerzonych funkcji oferowanych przez upGrad.

Popularne blogi dotyczące uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji

IoT: historia, teraźniejszość i przyszłość	Samouczek uczenia maszynowego: Naucz się ML	Co to jest algorytm? Proste i łatwe
Wynagrodzenie inżyniera robotyki w Indiach: wszystkie role	Dzień z życia inżyniera uczenia maszynowego: czym się zajmują?	Czym jest IoT (Internet Rzeczy)
Permutacja a kombinacja: różnica między permutacją a kombinacją	7 najważniejszych trendów w sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym	Uczenie maszynowe z R: wszystko, co musisz wiedzieć

Wniosek

Te podręczniki to niezawodny sposób na zdobycie biegłości w uczeniu maszynowym. Chociaż wymienione powyżej książki są cenne dla każdego, kto chce poszerzyć swoją wiedzę na temat uczenia maszynowego, wybór odpowiednich książek na odpowiednim etapie nauki jest kluczowy. Początkujący muszą zdecydować się na książki z podstawowymi pojęciami, aby wzmocnić swoją bazę i powoli przejść do podręczników oferujących bardziej złożone funkcje. Niezbędne jest jednak również zaimplementowanie wiedzy z podręcznika w rzeczywistych zastosowaniach i sytuacjach.

Czy uczenie maszynowe jest trudne?

Uczenie maszynowe korzysta z wielu zaawansowanych narzędzi, których nauka jest niewątpliwie skomplikowana, ale odpowiedni zestaw zasobów, w tym projekty gotowe, doświadczeni mentorzy i podręczniki, może uprościć ten proces do dużych poziomów. Narzędzia te są bardzo dostępne, a gdy początkujący zaczną odwoływać się do takich zasobów edukacyjnych, podróż edukacyjna staje się płynniejsza.

Czy osoba nietechniczna może nauczyć się uczenia maszynowego?

W porównaniu do uczniów z wykształceniem technicznym, osoby nie związane z technologią z pewnością doświadczą złożoności podczas uczenia się ML. Nie jest to jednak niemożliwe. Rozwój uczenia maszynowego jako usługi zaczyna wyposażać uczących się w niezbędne narzędzia i umiejętności, aby rozpocząć swoją podróż.

Czy sztuczna inteligencja to obiecująca kariera?

Pojawienie się sztucznej inteligencji uprościło sposoby życia ludzi i nadal rozwija się i dociera do nowych dziedzin, aby oferować swoją wygodę. Sztuczna inteligencja obecnie cieszy się byciem jedną z najbardziej poszukiwanych perspektyw kariery i będzie się nią cieszyć w przyszłości. Według amerykańskiego Biura Statystyki Pracy, sztuczna inteligencja jest najszybciej rozwijającą się dziedziną i wkrótce wzrośnie o 31,4% do 2030 r., zwiększając atrakcyjne możliwości dla osób uczących się na całym świecie.