Os 10 melhores livros sobre aprendizado de máquina para ler

Sendo uma carreira multidisciplinar, o Machine Learning abrange vários assuntos e tópicos complexos, treinando uma máquina para imitar a inteligência humana por meio de muita experiência e dados. Este subcampo da inteligência artificial é tão complicado quanto parece. No entanto, não faltam recursos para os alunos começarem sua jornada de ML. Saber por onde começar pode ser um desafio, mas não com um monte de livros didáticos fáceis disponíveis em seus serviços!

Obtenha a certificação de aprendizado de máquina das melhores universidades do mundo. Ganhe Masters, Executive PGP ou Advanced Certificate Programs para acelerar sua carreira.

Felizmente, os especialistas em Machine Learning compilaram seu amplo conhecimento em pequenos formatos em livros. Os profissionais de ciência de dados sabem o quanto um bom livro de ML pode ser valioso para os alunos fortalecerem seus conceitos básicos e equipá-los ainda mais nas partes difíceis da jornada. Uma tecnologia tão complexa quanto a IA exige recursos de aprendizado especializados, e um bom livro é sempre bem-vindo para expandir um assunto.

Para iniciar sua jornada de Machine Learning, pesquisamos e criamos uma compilação dos dez melhores livros sobre Machine Learning para iniciantes.

1. O Livro de Aprendizado de Máquina de Cem Páginas de Burkov, em seu livro The Hundred Page Machine Learning Book, assimilou com sucesso o significado do Machine Learning e suas lições. Este livro é um dos livros didáticos de aprendizado de máquina mais populares devido ao equilíbrio certo entre teoria e prática, combinados sem deixar nenhum elemento essencial para trás. O livro cobre amplamente tópicos complexos e os apresenta de forma simplificada. No entanto, os iniciantes podem tentar procurar outro livro para iniciar sua jornada de aprendizado de máquina, pois ele não contém conhecimento fundamental.

2. Inteligência Artificial: Uma Abordagem Moderna por Considerado o de-facto da Inteligência Artificial, este livro apresenta conceitos, teorias e práticas de Inteligência Artificial em profundidade, sem ser excessivamente complexo. Publicado em 1994, o livro foi criado para cursos de IA de nível universitário e continua a nutrir o mesmo grupo por meio de suas versões atualizadas. Especialistas dizem que se alguém fosse comprar apenas um único livro de Machine Learning, deveria ser este.

3. Aprendizado Profundo por Um dos melhores livros de aprendizado profundo para construir a base do assunto, este livro oferece complexidades matemáticas e teorias gerais combinadas em um formato compreensível. O livro também é uma escolha excepcional para iniciantes, pois muitos rostos famosos da indústria de Machine Learning o recomendaram para se destacar no mercado de IA.

4. Programando Inteligência Coletiva: Construindo Aplicativos Smart Web 2.0 por Outra adição excepcional à lista, este livro trata mais da implementação de conceitos de Machine Learning do que da preparação dos fundamentos. Ele segue o Python para ensinar os alunos a criar algoritmos de ML para coletar dados de aplicativos, detectar padrões em dados, criar programas para acessar dados de sites e maneiras de fazer previsões seguindo os mesmos dados.

5. Modelagem Preditiva Aplicada por Este livro é uma maneira conveniente de aprender modelagem preditiva em um processo passo a passo simples. A Modelagem Preditiva Aplicada é uma excelente opção para iniciantes, estudantes e desenvolvedores para detalhamento abrangente do processo de modelagem. Ele é dedicado a usar problemas reais para uma experiência prática. Além disso, contém problemas em cada capítulo, para que os alunos aprendam e pratiquem imediatamente para avaliar o progresso.

6. Aprendizado de Máquina por O livro de Mitchell pode ser uma ótima opção para iniciar sua jornada de Machine Learning. Enquanto os calouros podem explorar o básico do ML, os especialistas podem usar isso como uma referência rápida. Todas as informações são apresentadas em linguagem simples para fácil compreensão.

7. Reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina por Bishop's Pattern Recognition oferece referência a técnicas estatísticas complexas com reconhecimento de padrões em Machine Learning. Embora seja uma excelente escolha para muitos, é necessário um forte domínio do cálculo multivariado e da álgebra linear para percorrer o livro. Publicado em 2006, o livro é o primeiro livro didático de Machine Learning dedicado ao reconhecimento de padrões.

8. Processamento de Fala e Linguagem por Iniciantes de aprendizado de máquina com conhecimento básico do assunto podem optar por este livro com uma introdução abrangente a diferentes tópicos e subcampos específicos de aprendizado de máquina. No entanto, especialistas recomendaram este livro para qualquer pessoa interessada em Processamento de linguagem natural, pois a preferência do livro pela aplicação prática o torna adequado para entender rapidamente o processamento de linguagem e fala.

9. Aprendizado de Máquina em Ação por Machine Learning in Action é outro favorito dos aspirantes a ML. Explicações completas das técnicas de aprendizado de máquina e seus conceitos subjacentes estendem uma compreensão detalhada do assunto. Além disso, o livro se aprofunda para lidar com algoritmos fundamentais, incentivando os desenvolvedores a adquirir e analisar dados para aplicativos reais.

10. Os Elementos da Aprendizagem Estatística: Inferência de Mineração de Dados e Previsão por O livro segue uma estrutura conceitual para mergulhar em tópicos amplos, usados ​​como introdução ou referência para tópicos como redes neurais ou métodos de teste. Em vez de elaborar tópicos inteiramente, ele é criado para motivar os leitores a investigar conceitos e experimentar por conta própria para melhor compreensão. É um fato que os conceitos de Machine Learning cimentam completamente com a prática. Portanto, este é um ótimo recurso para incentivar a teoria e a prática entre os leitores.

Kickstart Machine Learning Carreira com Certificação Avançada

A única coisa que você precisa para iniciar sua carreira em Machine Learning é uma certificação avançada, juntamente com os recursos de aprendizado e o conjunto de habilidades. O Mestrado em Machine Learning e IA da upGrad é exatamente o que você precisa para ajudá-lo com orientação especializada no setor de Machine Learning e IA. O curso estende diversos tópicos que abrangem modelos de Machine Learning usando Cloud Computing. Os alunos que desejam fortalecer seus currículos com um valioso curso de certificação podem optar por ele.

Com uma base de alunos de mais de 40.000 alunos espalhados por mais de 85 países, o upGrad estende este curso flexível para preparar os alunos para o mercado de IA altamente competitivo com Machine Learning, o curso mais procurado do setor. Sessões de mentoria, estudos de caso, sessões ao vivo e orientação de carreira são alguns dos recursos estendidos oferecidos pelo upGrad.

Blogs populares de aprendizado de máquina e inteligência artificial

IoT: História, Presente e Futuro	Tutorial de aprendizado de máquina: aprender ML	O que é Algoritmo? Simples e fácil
Salário de engenheiro de robótica na Índia: todas as funções	Um dia na vida de um engenheiro de aprendizado de máquina: o que eles fazem?	O que é IoT (Internet das Coisas)
Permutação vs Combinação: Diferença entre Permutação e Combinação	As 7 principais tendências em inteligência artificial e aprendizado de máquina	Aprendizado de máquina com R: tudo o que você precisa saber

Conclusão

Esses livros didáticos são sua maneira certa de ganhar proficiência em Machine Learning. Embora os livros mencionados acima sejam todos valiosos para quem deseja expandir seu conhecimento de ML, é crucial escolher os livros certos para o estágio de aprendizado certo. Os iniciantes devem optar por livros com conceitos fundamentais para fortalecer sua base e avançar lentamente para livros didáticos que ofereçam recursos mais complexos. No entanto, também é essencial implementar seu conhecimento de livros didáticos em aplicações e situações do mundo real.

O aprendizado de máquina é difícil?

O aprendizado de máquina usa várias ferramentas sofisticadas que são, sem dúvida, complexas de aprender, mas o conjunto certo de recursos, incluindo projetos em mãos, mentores experientes e livros didáticos, pode simplificar o processo a grandes níveis. Essas ferramentas são altamente acessíveis e, quando os iniciantes começam a se referir a esses recursos de aprendizado, a jornada de aprendizado se torna mais suave.

Uma pessoa não técnica pode aprender Machine Learning?

Em comparação com os alunos com formação em tecnologia, as pessoas de formação não tecnológica certamente experimentarão complexidades ao aprender ML. No entanto, não é impossível. A ascensão do Machine Learning as a Service está começando a equipar os alunos com ferramentas e habilidades essenciais para iniciar sua jornada.

A IA é uma carreira promissora?

O advento da Inteligência Artificial simplificou os meios de vida para os humanos, e continua se expandindo e alcançando novos campos para oferecer sua conveniência. A IA atualmente gosta de ser uma das perspectivas de carreira mais procuradas e continuará a desfrutá-la no futuro. De acordo com o Bureau of Labor Statistics dos EUA, a IA é o campo de crescimento mais rápido e deve crescer 31,4% até 2030, ampliando oportunidades atraentes para alunos em todo o mundo.