Top 10 cărți despre învățarea automată de citit

Fiind o carieră multidisciplinară, Machine Learning cuprinde mai multe subiecte și subiecte complexe, antrenând o mașină să imite inteligența umană prin grămezi de experiență și date. Acest subdomeniu al inteligenței artificiale este atât de complicat pe cât pare. Cu toate acestea, nu lipsesc resursele pentru ca cursanții să-și înceapă călătoria ML. A ști de unde să începi poate fi o provocare, dar nu cu o grămadă de manuale ușoare disponibile la serviciile tale!

Obțineți certificare de învățare automată de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe de master, Executive PGP sau Advanced Certificate pentru a-ți accelera cariera.

Din fericire, experții în învățare automată și-au compilat cunoștințele extinse în forme de dimensiuni mici în cărți. Profesioniștii în știința datelor știu cât de valoroasă poate fi o carte bună de ML pentru cursanți, pentru a-și consolida elementele de bază și a-i echipa în continuare prin părțile grele ale călătoriei. O tehnologie la fel de complexă precum AI trebuie să necesite resurse de învățare experți, iar o carte bună este întotdeauna binevenită pentru extinderea unui subiect.

Pentru a începe călătoria dvs. de învățare automată, am cercetat și am creat o compilație a celor mai bune zece cărți despre învățarea automată pentru începători.

1. Cartea de învățare automată cu o sută de pagini de Burkov, în cartea sa The Hundred Page Machine Learning Book, a asimilat cu succes semnificația Machine Learning și lecțiile sale. Această carte este una dintre cele mai populare manuale de învățare automată datorită echilibrului corect dintre teorie și practică, combinate fără a lăsa elemente esențiale în urmă. Cartea acoperă pe scară largă subiecte complexe și le prezintă într-o formă simplificată. Cu toate acestea, începătorii ar putea încerca să caute o altă carte pentru a-și începe călătoria de învățare automată, deoarece nu conține cunoștințe fundamentale.

2. Inteligența artificială: o abordare modernă de Considerată a fi de-facto a Inteligenței Artificiale, această carte prezintă concepte, teorii și practici ale Inteligenței Artificiale în deplină profunzime, fără a fi prea complexă. Publicată în 1994, cartea a fost creată pentru cursuri de IA la nivel universitar și continuă să hrănească același grup prin versiunile sale actualizate. Experții spun că dacă cineva ar cumpăra doar o singură carte de învățare automată, aceasta ar trebui să fie aceasta.

3. Învățare profundă de Una dintre cele mai bune cărți de deep learning pentru a construi fundamentul subiectului, această carte oferă complexități matematice și teorii generale combinate într-un format ușor de înțeles. Cartea este o alegere excepțională și pentru începători, deoarece multe fețe celebre din industria Machine Learning au recomandat-o să exceleze pe piața AI.

4. Programarea Inteligenței Colective: Construirea de aplicații Smart Web 2.0 de O altă adăugare excepțională la listă, această carte este mai mult despre implementarea conceptelor de învățare automată decât despre îngrijirea fundațiilor. Python urmează să-i învețe pe cursanți cum să creeze algoritmi ML pentru colectarea datelor din aplicații, detectarea modelelor în date, crearea de programe pentru a avea acces la datele site-ului web și modalități de a face predicții urmând aceleași date.

5. Modelare predictivă aplicată de Această carte este o modalitate convenabilă de a învăța modelarea predictivă într-un proces simplu pas cu pas. Modelarea predictivă aplicată este o alegere excelentă pentru începători, studenți și dezvoltatori pentru defalcarea completă a procesului de modelare. Este dedicat utilizării problemelor reale pentru o experiență practică. În plus, conține probleme în fiecare capitol, astfel încât cursanții învață și exersează imediat pentru a evalua progresul.

6. Machine Learning de Cartea lui Mitchell poate fi o alegere excelentă pentru a începe călătoria dvs. de învățare automată. În timp ce studenții pot explora elementele de bază ale ML, experții pot folosi acest lucru ca referință rapidă. Toate informațiile sunt prezentate într-un limbaj simplu pentru o înțelegere ușoară.

7. Recunoașterea modelelor și învățarea automată de Bishop's Pattern Recognition oferă referire la tehnici statistice complexe cu recunoașterea modelelor în Machine Learning. Deși este o alegere excelentă pentru mulți, este nevoie de o strângere puternică a calculului multivariat și a algebrei liniare pentru a parcurge cartea. Publicată în 2006, cartea este primul manual de învățare automată dedicat recunoașterii modelelor.

8. Procesarea vorbirii și a limbajului de Începătorii de învățare automată cu cunoștințe de bază ale disciplinei pot alege această carte cu o introducere cuprinzătoare la diferite subiecte și subdomenii specifice ale învățării automate. Cu toate acestea, experții au recomandat acest manual pentru oricine este interesat de procesarea limbajului natural, deoarece preferința cărții pentru aplicarea practică o face potrivită pentru a înțelege rapid limbajul și procesarea vorbirii.

9. Machine Learning in Action de Machine Learning in Action este un alt favorit al aspiranților ML. Explicațiile amănunțite ale tehnicilor de învățare automată și conceptele lor subiacente extind o înțelegere detaliată a subiectului. În plus, cartea se ocupă în profunzime de algoritmi de bază, încurajând dezvoltatorii să achiziționeze și să analizeze date pentru aplicații reale.

10. Elementele de învățare statistică: Inferența în minerit de date și predicție de Cartea urmează un cadru conceptual pentru a explora subiecte ample, folosite atât ca introducere sau referință pentru subiecte precum rețelele neuronale sau metodele de testare. În loc să elaboreze subiecte în întregime, este creat pentru a motiva cititorii să investigheze concepte și să experimenteze singuri pentru o mai bună înțelegere. Este un fapt că conceptele de învățare automată se cimentează temeinic cu practica. Prin urmare, aceasta este o resursă excelentă pentru a încuraja teoria și practica în rândul cititorilor.

Începeți cariera de învățare automată cu certificare avansată

Singurul lucru de care aveți nevoie pentru a începe cariera de învățare automată este o certificare avansată, împreună cu resursele de învățare și setul de abilități. Masterul upGrad în învățare automată și IA este exact ceea ce aveți nevoie pentru a vă ajuta cu îndrumări de specialitate în industria învățării automate și AI. Cursul extinde diverse subiecte care acoperă modele de învățare automată folosind Cloud Computing. Cursanții care doresc să-și consolideze CV-urile cu un curs de certificare valoros pot opta pentru acesta.

Cu o bază de cursanți de peste 40.000 de studenți răspândiți în peste 85 de țări, upGrad extinde acest curs flexibil pentru a pregăti cursanții pentru piața extrem de competitivă a AI cu Machine Learning, cel mai căutat curs din industrie. Sesiuni de mentorat, studii de caz, sesiuni live și orientare în carieră sunt câteva dintre funcțiile extinse oferite de upGrad.

Bloguri populare de învățare automată și inteligență artificială

IoT: istorie, prezent și viitor	Tutorial de învățare automată: Învățați ML	Ce este algoritmul? Simplu și Ușor
Salariu inginer robotic în India: toate rolurile	O zi din viața unui inginer de învățare automată: ce fac ei?	Ce este IoT (Internet of Things)
Permutare vs combinație: diferența dintre permutare și combinație	Top 7 tendințe în inteligența artificială și învățarea automată	Învățare automată cu R: tot ce trebuie să știți

Concluzie

Aceste manuale sunt modalitatea sigură de a obține competențe în învățarea automată. În timp ce cărțile menționate mai sus sunt toate valoroase pentru oricine dorește să-și extindă cunoștințele ML, alegerea cărților potrivite pentru etapa de învățare potrivită este crucială. Începătorii trebuie să opteze pentru cărți cu concepte fundamentale pentru a-și consolida baza și să treacă încet spre manuale care oferă caracteristici mai complexe. Cu toate acestea, este, de asemenea, esențial să vă implementați cunoștințele manuale în aplicații și situații din lumea reală.

Învățarea automată este grea?

Învățarea automată folosește mai multe instrumente sofisticate care sunt, fără îndoială, complex de învățat, dar setul potrivit de resurse, inclusiv proiecte în mână, mentori cu experiență și manuale, poate simplifica procesul la niveluri excelente. Aceste instrumente sunt foarte accesibile și, odată ce începătorii încep să se refere la astfel de resurse de învățare, călătoria de învățare devine mai lină.

Poate o persoană netehnică să învețe Machine Learning?

În comparație cu cursanții cu experiență tehnologică, oamenii din medii non-tech vor experimenta cu siguranță complexități în timp ce învață ML. Cu toate acestea, nu este imposibil. Creșterea Machine Learning as a Service începe să echipeze cursanții cu instrumente și abilități esențiale pentru a-și începe călătoria.

Este AI o carieră promițătoare?

Apariția Inteligenței Artificiale a simplificat mijloacele de viață pentru oameni și continuă să se extindă și să atingă noi domenii pentru a-și oferi confortul. În prezent, AI se bucură de a fi una dintre cele mai căutate perspective de carieră și va continua să se bucure de ea în viitor. Potrivit Biroului de Statistică a Muncii din SUA, IA este domeniul cu cea mai rapidă creștere și va crește în curând cu 31,4% până în 2030, extinzând oportunități atractive pentru cursanții din întreaga lume.