Os 10 principais livros de aprendizado de máquina para ler para iniciantes e especialistas [2022]

O aprendizado de máquina é um ramo especial da ciência da computação e inteligência artificial (IA), envolvido principalmente no uso de dados e algoritmos e se concentra em simular o processo de aprendizado humano e melhorar gradualmente sua precisão.

Para iniciantes sem conhecimento prévio sobre esse campo, pode ser um desafio entender e entender os fundamentos do aprendizado de máquina. Sob o vasto guarda-chuva do aprendizado de máquina, existem vários tópicos de pesquisa, campos e casos de uso de negócios que podem tornar a jornada de aprendizado esmagadora para iniciantes. A maioria dos alunos não sabe por onde começar. É aí que entram os livros didáticos.

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Os 10 principais livros de aprendizado de máquina para ler

Este artigo destaca alguns dos melhores livros de aprendizado de máquina para iniciantes que professores universitários e especialistas em IA também recomendam. Eles também são úteis para os profissionais desta área se referirem a tópicos específicos para refrescar sua memória.

1. 'Inteligência Artificial: Uma Abordagem Moderna' por Stuart J. Russel e Peter Norvig

Este livro cobre perfeitamente ML e IA com grande atenção aos detalhes e em uma linguagem compreensível para facilitar para iniciantes. Este livro de Russell e Norvig é altamente recomendado por professores universitários e especialistas do setor. Uma excelente escolha para iniciantes, este livro aborda os fundamentos da Inteligência Artificial e fornece uma introdução completa ao campo.

Ele também tem uma visão geral de muitos tópicos de pesquisa importantes. É uma boa escolha para um livro sobre Machine Learning porque também tem uma abordagem de resolução de problemas. É um livro didático de fato para iniciantes em Aprendizado de Máquina, pois serve como a base de cursos introdutórios e aprofundados neste campo desde que foi publicado em 1994. As edições mais recentes deste livro abrangem tópicos sobre tecnologias e tendências mais recentes.

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2. 'Deep Learning' por Ian Goodfellow, Yoshoua Bengio e Aaron Courville

Se você está procurando um livro confiável sobre aprendizado profundo, esta é a melhor escolha. Este livro combina conhecimentos gerais sobre aprendizagem profunda e a abordagem matemática necessária para começar com este tópico. Consiste em informações úteis sobre as figuras proeminentes neste campo, como Geoffrey Hinton, Yann LeCun e afins.

Se você se concentrar no conhecimento deste livro sobre aprendizado profundo e nas palestras avançadas em um curso universitário, nada o impedirá de obter as informações e o conhecimento mais confiáveis ​​nesse campo. Pesquisadores e profissionais juram pela utilidade deste livro.

3. 'O livro de aprendizado de máquina de cem páginas' de Andriy Burkov

Para iniciantes que procuram um guia divertido, compacto e de fácil compreensão para aprendizado de máquina, este livro é sem dúvida uma ótima escolha. Uma coisa divertida a notar é que começou como um simples desafio do LinkedIn para o escritor Andriy Burkov e levou a um dos melhores guias em aprendizado de máquina. Apesar de ser apenas um guia do aluno de cem páginas para este campo, é um livro sucinto que se concentra nos conceitos básicos de aprendizado de máquina, teorias complexas e problemas práticos.

4. 'Os Elementos da Aprendizagem Estatística: Mineração de Dados, Inferência e Previsão' por Trevor Hastie, Robert Tibshirani e Jerome Friedman

Este livro geralmente é usado para introduzir o aprendizado de máquina para iniciantes. Ele foi escrito em um estilo único que motiva alunos e leitores a analisar, especular e experimentar coisas por conta própria que ajudam em suas carreiras mais tarde. É um ótimo livro não apenas para informações básicas, mas também para o desenvolvimento de habilidades.

Por causa de sua estrutura teórica detalhada e variedade de tópicos, este livro ganhou um nome para si mesmo na comunidade de aprendizado de máquina. Ele tem uma ótima introdução ao tópico e pode ser usado como um livro para material de referência mais tarde para qualquer pessoa.

5. 'Modelagem Preditiva Aplicada' por Max Kuhn e Kjell Johnson

Este livro fornece uma introdução detalhada aos processos de modelagem e modelos preditivos. É altamente popular entre os estudantes de ciência de dados por causa do detalhamento do processo de modelagem. Abrange tópicos essenciais como processos de modelagem preditiva, como pré-processamento de dados, métodos de classificação e regressão. É um excelente livro para construção de habilidades, pois fornece problemas que precisam ser resolvidos com código.

6. 'Reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina' por Christopher M. Bishop

Este foi publicado pela primeira vez em 2006 e tem sido o livro-texto para todos os estudantes universitários de aprendizado de máquina. É um ótimo livro para iniciantes que já estão cursando este curso porque tem cálculo multivariado e álgebra linear que eles podem praticar mais tarde. Vá para este livro se você quiser começar com o reconhecimento de padrões.

7. 'Aprendizado de Máquina Python' por Sebastian Raschka e Vahid Mirjalili

Para programadores de nível iniciante, este livro de aprendizado profundo se concentra principalmente na aplicação de algoritmos populares de aprendizado de máquina. Ele tem um capítulo aprofundado sobre o uso do scikit-learn e é o livro-texto preferido para estudantes que têm talento para algoritmos.

8. 'Aprendizado de Máquina' por Tom M. Mitchell

Este livro de aprendizado de máquina é o guia perfeito para estudantes e profissionais neste campo. Sua linguagem simples torna mais fácil para os alunos compreenderem e compreenderem melhor o conceito de aprendizado de máquina, tornando esse conceito desafiador mais fácil de entender. Este livro também funciona como um livro-texto fantástico para aprimorar o conhecimento básico do aprendizado de máquina.

9. 'Processamento de Fala e Linguagem' por Daniel Jurafsky e James H. Martin

Este livro é considerado um dos melhores livros de aprendizado de máquina entre a maioria dos disponíveis devido à sua introdução detalhada aos fundamentos do aprendizado de máquina. Especialistas do setor e professores de IA/ML consideram este livro como sua bíblia, especialmente como material de referência para processamento de linguagem natural. Suas informações detalhadas sobre tecnologia linguística abrangem uma vasta gama de tópicos e cursos. Ele também enfatiza muito as aplicações práticas, tornando-o um ótimo guia para estudantes interessados ​​em processamento de linguagem.

10. 'Aprendizagem de máquina prática com Scikit-Learn e TensorFlow: conceitos, ferramentas e técnicas para construir sistemas inteligentes' por Aurelien Geron

Este é um livro único sobre aprendizado de máquina. Ele implementa a aplicação prática do aprendizado de máquina, tornando-o um dos melhores guias para programadores. Os alunos que desejam obter uma implementação de conhecimento abrangente e aprofundada de programas para aprendizado de máquina via TensorFlow e estruturas scikit-learn podem consultar esses livros. As explicações facilmente digeríveis combinadas com exercícios dão aos leitores uma compreensão abrangente e desenvolvimento de habilidades.

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Conclusão

Os livros didáticos são fontes primárias e viáveis ​​de conhecimento e informação em um determinado campo. Todos os livros didáticos de aprendizado profundo publicados são escritos por profissionais em IA e são confiáveis, e podem ser usados ​​por estudantes que buscam aprendizado de máquina.

Falando nisso, uma carreira em Machine Learning e IA é uma escolha bastante prospectiva se você estiver em um dilema sobre qual caminho escolher. Se você tem um talento especial para ler livros de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, pode aumentar ainda mais essa paixão se matriculando em um curso. O upGrad tem um Programa de Certificado Avançado de alto nível em Machine Learning e Deep Learning que fornecerá ótimas recomendações de livros didáticos de aprendizado de máquina e treinamento aprofundado no campo da IA.

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