หนังสือการเรียนรู้ของเครื่อง 10 อันดับแรกที่ควรอ่านสำหรับผู้เริ่มต้นและผู้เชี่ยวชาญ [2022]

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นสาขาพิเศษของวิทยาการคอมพิวเตอร์และปัญญาประดิษฐ์ (AI) ซึ่งเกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูลและอัลกอริทึมเป็นหลัก โดยเน้นที่การจำลองกระบวนการเรียนรู้ของมนุษย์และค่อยๆ ปรับปรุงความแม่นยำ

สำหรับผู้เริ่มต้นที่ไม่มีความรู้ด้านนี้มาก่อน อาจเป็นเรื่องยากที่จะเข้าใจและเข้าใจพื้นฐานของแมชชีนเลิร์นนิง ภายใต้แมชชีนเลิร์นนิงที่กว้างใหญ่ มีหัวข้อการวิจัย สาขาวิชา และกรณีการใช้งานทางธุรกิจมากมายที่สามารถทำให้เส้นทางการเรียนรู้สำหรับผู้เริ่มต้นล้นหลาม ผู้เรียนส่วนใหญ่ไม่รู้ว่าจะเริ่มต้นจากตรงไหน นี่คือที่มาของหนังสือเรียน

สำรวจหลักสูตรของเราเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์

หนังสือการเรียนรู้ของเครื่อง 10 อันดับแรกที่ควรอ่าน

บทความนี้เน้นถึง หนังสือแมชชีนเลิร์นนิงที่ดีที่สุดบางเล่มสำหรับผู้เริ่มต้น ที่อาจารย์มหาวิทยาลัยและผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ยังแนะนำอีกด้วย พวกเขายังมีประโยชน์สำหรับผู้เชี่ยวชาญในสาขานี้เพื่ออ้างถึงหัวข้อเฉพาะเพื่อรีเฟรชหน่วยความจำของพวกเขา

1. 'ปัญญาประดิษฐ์: แนวทางสมัยใหม่' โดย Stuart J. Russel และ Peter Norvig

หนังสือเล่มนี้ครอบคลุม ML และ AI อย่างสมบูรณ์แบบด้วยความใส่ใจในรายละเอียดและในภาษาที่เข้าใจได้ง่ายสำหรับผู้เริ่มต้น หนังสือเล่มนี้โดย Russell และ Norvig ได้รับการแนะนำอย่างสูงจากอาจารย์ระดับมหาวิทยาลัยและผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมนี้ ทางเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้เริ่มต้น หนังสือเล่มนี้ครอบคลุมพื้นฐานของปัญญาประดิษฐ์และให้ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับภาคสนามอย่างละเอียด

นอกจากนี้ยังมีภาพรวมของหัวข้อการวิจัยที่สำคัญมากมาย เป็นทางเลือกที่ดีสำหรับหนังสือเกี่ยวกับ Machine Learning เพราะมีแนวทางในการแก้ปัญหาด้วย เป็นหนังสือเรียนโดยพฤตินัยสำหรับผู้เริ่มต้นใน Machine Learning เนื่องจากเป็นรากฐานที่สำคัญของหลักสูตรเบื้องต้นและเชิงลึกในสาขานี้นับตั้งแต่ได้รับการตีพิมพ์ในปี 1994 หนังสือเล่มนี้ครอบคลุมหัวข้อเกี่ยวกับเทคโนโลยีและแนวโน้มที่ใหม่กว่า

เรียนรู้ แมชชีนเลิ ร์นนิง ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก – ปริญญาโท, Executive Post Graduate Programme และ Advanced Certificate Program ใน ML & AI เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

2. 'การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง' โดย Ian Goodfellow, Yoshoa Bengio และ Aaron Courville

หากคุณกำลังมองหาหนังสือที่เชื่อถือได้เกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึก นี่คือตัวเลือกที่ดีที่สุด ตำราเล่มนี้รวมความรู้ทั่วไปเกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึกและวิธีการทางคณิตศาสตร์ที่จำเป็นในการเริ่มต้นหัวข้อนี้ ประกอบด้วยข้อมูลที่เป็นประโยชน์เกี่ยวกับบุคคลสำคัญในสาขานี้ เช่น Geoffrey Hinton, Yann LeCun และอื่นๆ

หากคุณมุ่งเน้นที่ความรู้ในหนังสือเล่มนี้เกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึกและการบรรยายขั้นสูงในหลักสูตรของมหาวิทยาลัย จะไม่มีการหยุดคุณจากการได้รับข้อมูลและความรู้ที่น่าเชื่อถือที่สุดในสาขานี้ นักวิจัยและผู้เชี่ยวชาญต่างสาบานต่อประโยชน์ของหนังสือเล่มนี้

3. 'The Hundred-Page Machine Learning Book' โดย Andriy Burkov

สำหรับผู้เริ่มต้นที่กำลังมองหาคู่มือการเรียนรู้แมชชีนเลิร์นนิงที่สนุกและกะทัดรัดและเข้าใจง่าย ตำราเล่มนี้เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมอย่างไม่ต้องสงสัย สิ่งที่น่าสนุกอย่างหนึ่งที่ควรทราบคือมันเริ่มต้นจากความท้าทายง่ายๆ ของ LinkedIn สำหรับนักเขียน Andriy Burkov และนำไปสู่คำแนะนำที่ดีที่สุดในการเรียนรู้ของเครื่อง แม้จะเป็นเพียงแนวทางสำหรับผู้เรียนร้อยหน้าในสาขานี้ แต่ก็เป็นหนังสือเรียนสั้นๆ ที่เน้นไปที่พื้นฐานของการเรียนรู้ของเครื่อง ทฤษฎีที่ซับซ้อน และปัญหาในทางปฏิบัติ

4. 'องค์ประกอบของการเรียนรู้ทางสถิติ: การทำเหมืองข้อมูล การอนุมาน และการทำนาย' โดย Trevor Hastie, Robert Tibshirani และ Jerome Friedman

ตำรานี้มักจะใช้เพื่อแนะนำแมชชีนเลิร์นนิงให้กับผู้เริ่มต้น มันถูกเขียนขึ้นในสไตล์ที่เป็นเอกลักษณ์ที่กระตุ้นให้นักเรียนและผู้อ่านวิเคราะห์ คาดเดา และทดลองกับสิ่งต่าง ๆ ด้วยตนเองซึ่งจะช่วยในอาชีพของพวกเขาในภายหลัง เป็นหนังสือที่ดีไม่เพียงแต่สำหรับข้อมูลพื้นฐานแต่สำหรับการพัฒนาทักษะด้วย

เนื่องจากกรอบทฤษฎีที่มีรายละเอียดและหัวข้อที่หลากหลาย หนังสือเรียนเล่มนี้จึงได้รับชื่อสำหรับตัวเองในชุมชนการเรียนรู้ของเครื่อง มีการแนะนำหัวข้อที่ดีและสามารถใช้เป็นหนังสือสำหรับอ้างอิงในภายหลังสำหรับทุกคน

5. 'Applied Predictive Modelling' โดย Max Kuhn และ Kjell Johnson

หนังสือเล่มนี้ให้รายละเอียดเบื้องต้นเกี่ยวกับกระบวนการสร้างแบบจำลองและแบบจำลองการทำนาย เป็นที่นิยมอย่างมากในหมู่นักศึกษาวิทยาศาสตร์ข้อมูล เนื่องจากมีการแยกย่อยรายละเอียดของกระบวนการสร้างแบบจำลอง ครอบคลุมหัวข้อสำคัญ เช่น กระบวนการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ เช่น การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า วิธีการจัดหมวดหมู่ และการถดถอย เป็นหนังสือที่ยอดเยี่ยมสำหรับการสร้างทักษะเนื่องจากมีปัญหาที่ต้องแก้ไขด้วยรหัส

6. 'การจดจำรูปแบบและการเรียนรู้ของเครื่อง' โดย Christopher M. Bishop

หนังสือเล่มนี้ได้รับการตีพิมพ์ครั้งแรกในปี 2549 และเป็นหนังสือเรียนสำหรับนักศึกษามหาวิทยาลัยทุกคนในการเรียนรู้ด้วยเครื่อง เป็นหนังสือที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้เริ่มต้นที่กำลังศึกษาหลักสูตรนี้อยู่แล้ว เพราะมีแคลคูลัสหลายตัวแปรและพีชคณิตเชิงเส้นที่พวกเขาสามารถฝึกฝนได้ในภายหลัง ไปหาหนังสือเล่มนี้ถ้าคุณต้องการเริ่มต้นด้วยการจดจำรูปแบบ

7. 'Python Machine Learning' โดย Sebastian Raschka และ Vahid Mirjalili

สำหรับโปรแกรมเมอร์ระดับเริ่มต้น หนังสือเรียนเชิงลึกเล่มนี้เน้นที่การใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องยอดนิยมเป็นหลัก มีบทเจาะลึกเกี่ยวกับการใช้ scikit-learn และเป็นหนังสือเรียนที่เหมาะสำหรับนักเรียนที่มีความสามารถพิเศษด้านอัลกอริธึม

8. 'การเรียนรู้ของเครื่อง' โดย Tom M. Mitchell

หนังสือเรียนแมชชีนเลิร์นนิงเล่มนี้เป็นคู่มือที่สมบูรณ์แบบสำหรับนักเรียนและผู้เชี่ยวชาญในสาขานี้ ภาษาที่เรียบง่ายช่วยให้ผู้เรียนเข้าใจและเข้าใจแนวคิดของการเรียนรู้ด้วยเครื่องได้ดีขึ้น ซึ่งจะทำให้แนวคิดที่ท้าทายนี้เข้าใจง่ายขึ้น หนังสือเล่มนี้ยังทำหน้าที่เป็นตำราเรียนที่ยอดเยี่ยมในการปัดเศษความรู้พื้นฐานของการเรียนรู้ของเครื่อง

9. 'การพูดและการประมวลผลภาษา' โดย Daniel Jurafsky และ James H. Martin

หนังสือเล่มนี้ถือเป็นหนึ่งในหนังสือแมชชีนเลิร์นนิงที่ดีที่สุดในบรรดาหนังสือส่วนใหญ่ที่มีอยู่ เนื่องจากมีการแนะนำโดยละเอียดเกี่ยวกับพื้นฐานของการเรียนรู้ของเครื่อง ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมและอาจารย์ด้าน AI/ML ถือว่าหนังสือเล่มนี้เป็นพระคัมภีร์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเป็นเอกสารอ้างอิงสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับเทคโนโลยีภาษาครอบคลุมหัวข้อและหลักสูตรที่หลากหลาย นอกจากนี้ยังเน้นการใช้งานจริงอย่างมาก ทำให้เป็นแนวทางที่ดีสำหรับนักเรียนที่สนใจในการประมวลผลภาษา

10. 'Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools and Techniques to Build Intelligent Systems' โดย Aurelien Geron

นี่คือหนังสือเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องที่ไม่เหมือนใคร มันนำการประยุกต์ใช้แมชชีนเลิร์นนิงมาใช้ในทางปฏิบัติ ทำให้เป็นหนึ่งในแนวทางที่ดีที่สุดสำหรับโปรแกรมเมอร์ นักศึกษาที่ต้องการได้รับความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับการใช้งานโปรแกรมสำหรับแมชชีนเลิร์นนิงผ่าน TensorFlow และเฟรมเวิร์ก scikit-learn สามารถอ้างถึงหนังสือเหล่านี้ได้ คำอธิบายที่เข้าใจง่ายประกอบกับแบบฝึกหัดช่วยให้ผู้อ่านเข้าใจและพัฒนาทักษะได้อย่างครอบคลุม

อ่านบทความยอดนิยมของเราเกี่ยวกับการพัฒนาซอฟต์แวร์

บทสรุป

หนังสือเรียนเป็นแหล่งความรู้หลักและข้อมูลที่เป็นไปได้ในสาขาเฉพาะ หนังสือเรียนเชิงลึกที่ตีพิมพ์ทั้งหมดเขียนขึ้นโดยผู้เชี่ยวชาญใน AI และเชื่อถือได้ และนักเรียนที่ใฝ่หาแมชชีนเลิร์นนิงก็วางใจได้

เมื่อพูดถึงอาชีพด้าน Machine Learning และ AI นั้นค่อนข้างเป็นตัวเลือกในอนาคต หากคุณอยู่ในภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออกเกี่ยวกับเส้นทางที่จะเลือก หากคุณมีความสามารถพิเศษในการอ่านหนังสือแมชชีนเลิร์นนิงและการเรียนรู้เชิงลึก คุณสามารถเพิ่มความหลงใหลนี้ต่อไปได้โดยการลงทะเบียนในหลักสูตร upGrad มี โปรแกรมใบรับรองขั้นสูงระดับบนสุดในการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก ที่จะให้คำแนะนำเกี่ยวกับตำราการเรียนรู้ของเครื่องและการฝึกอบรมเชิงลึกในด้าน AI แก่คุณ

สาระสำคัญของหลักสูตรนี้มีดังนี้:-

• ออกแบบมาสำหรับมืออาชีพด้านการทำงาน
• โครงการอุตสาหกรรม การมอบหมายงาน และกรณีศึกษาหลายรายการ
• ใบรับรองขั้นสูงจาก IIIT Bangalore
• เซสชั่นการให้คำปรึกษาด้านอาชีพส่วนบุคคล
• พอร์ทัลโอกาสในการทำงานพิเศษ
• การฝึกสอนแบบตัวต่อตัวที่มีประสิทธิภาพสูง
• ตัวสร้างโปรไฟล์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI
• เซสชันอุตสาหกรรมส่วนบุคคล