หนังสือ 10 อันดับแรกเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องที่จะอ่าน

การเป็นสายอาชีพสหสาขาวิชาชีพ Machine Learning ครอบคลุมหัวข้อและหัวข้อที่ซับซ้อนหลายเรื่อง ฝึกเครื่องจักรเพื่อเลียนแบบสติปัญญาของมนุษย์ผ่านประสบการณ์และข้อมูลมากมาย สาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์นี้ซับซ้อนอย่างที่คิด อย่างไรก็ตาม ผู้เรียนไม่มีปัญหาในการเริ่มต้นเส้นทาง ML การรู้ว่าจะเริ่มต้นจากตรงไหนอาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย แต่ไม่ใช่ด้วยตำราเรียนง่ายๆ มากมายที่พร้อมให้บริการ!

รับ ใบรับรองการเรียนรู้ของเครื่อง จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับ Masters, Executive PGP หรือ Advanced Certificate Programs เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

โชคดีที่ผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงได้รวบรวมความรู้ที่กว้างขวางของพวกเขาในรูปแบบขนาดพอดีคำในหนังสือ ผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Science ทราบดีว่าหนังสือ ML ที่ดีมีคุณค่าเพียงใดสำหรับผู้เรียนในการเสริมสร้างพื้นฐานและเตรียมอุปกรณ์เพิ่มเติมผ่านส่วนที่ยากของการเดินทาง เทคโนโลยีที่ซับซ้อนเช่นเดียวกับ AI นั้นจำเป็นต้องอาศัยแหล่งข้อมูลการเรียนรู้จากผู้เชี่ยวชาญ และหนังสือดีๆ ก็ยินดีต้อนรับเสมอสำหรับการขยายเนื้อหาในหัวข้อนั้นๆ

เพื่อเริ่มต้นเส้นทางการเรียนรู้ของเครื่อง เราได้ค้นคว้าและรวบรวมหนังสือสิบอันดับแรกเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับผู้เริ่มต้น

1. หนังสือการเรียนรู้เครื่องจักรร้อยหน้า โดย Burkov ในหนังสือ The Hundred Page Machine Learning Book ของเขา ประสบความสำเร็จในการหลอมรวมความสำคัญของการเรียนรู้ของเครื่องและบทเรียนต่างๆ หนังสือเล่มนี้เป็นหนึ่งในหนังสือเรียน Machine Learning ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดเนื่องจากมีความสมดุลระหว่างทฤษฎีและการปฏิบัติ ผสมผสานกันโดยไม่ทิ้งสิ่งจำเป็นใดๆ ไว้เบื้องหลัง หนังสือเล่มนี้ครอบคลุมหัวข้อที่ซับซ้อนอย่างกว้างขวางและนำเสนอในรูปแบบที่เรียบง่าย อย่างไรก็ตาม ผู้เริ่มต้นอาจลองมองหาหนังสือเล่มอื่นเพื่อเริ่มต้นเส้นทางการเรียนรู้ของเครื่องเนื่องจากไม่มีความรู้พื้นฐาน

2. ปัญญาประดิษฐ์: แนวทางสมัยใหม่ โดย หนังสือเล่มนี้ถือได้ว่าเป็นจุดพร่องของปัญญาประดิษฐ์ หนังสือเล่มนี้จะแนะนำแนวคิด ทฤษฎี และการปฏิบัติของปัญญาประดิษฐ์ในเชิงลึกโดยไม่ซับซ้อนจนเกินไป หนังสือเล่มนี้ตีพิมพ์ในปี 1994 จัดทำขึ้นสำหรับหลักสูตร AI ระดับมหาวิทยาลัย และยังคงดูแลกลุ่มเดิมผ่านเวอร์ชันที่อัปเดต ผู้เชี่ยวชาญกล่าวว่าหากต้องการซื้อหนังสือแมชชีนเลิร์นนิงเพียงเล่มเดียว ควรเป็นเล่มนี้

3. Deep Learning โดย หนังสือการเรียนรู้เชิงลึกที่ดีที่สุดเล่มหนึ่งเพื่อสร้างรากฐานของวิชา หนังสือเล่มนี้นำเสนอความซับซ้อนทางคณิตศาสตร์และทฤษฎีทั่วไปที่รวมกันในรูปแบบที่เข้าใจได้ หนังสือเล่มนี้เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้เริ่มต้นเช่นกัน เนื่องจากบุคคลที่มีชื่อเสียงมากมายจากอุตสาหกรรมแมชชีนเลิร์นนิงได้แนะนำให้หนังสือเล่มนี้เป็นเลิศผ่านตลาด AI

4. Programming Collective Intelligence: การสร้างแอปพลิเคชัน Smart Web 2.0 โดย หนังสือเล่มนี้มีเนื้อหาเกี่ยวกับการนำแนวคิด Machine Learning ไปปฏิบัติมากกว่าการจัดวางรากฐาน มันติดตาม Python เพื่อสอนผู้เรียนถึงวิธีสร้างอัลกอริทึม ML สำหรับการรวบรวมข้อมูลจากแอปพลิเคชัน การตรวจจับรูปแบบในข้อมูล การสร้างโปรแกรมเพื่อเข้าถึงข้อมูลเว็บไซต์ และวิธีการคาดการณ์ตามข้อมูลเดียวกัน

5. การสร้างแบบจำลองเชิงทำนายประยุกต์ โดย หนังสือเล่มนี้เป็นวิธีที่สะดวกในการเรียนรู้การสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ในขั้นตอนง่ายๆ ทีละขั้นตอน Applied Predictive Modeling เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้เริ่มต้น นักเรียน และนักพัฒนาต่อกระบวนการสร้างแบบจำลองที่ครอบคลุม ทุ่มเทให้กับการใช้ปัญหาจริงเพื่อประสบการณ์ตรง นอกจากนี้ยังมีปัญหาในแต่ละบท ดังนั้นผู้เรียนจึงเรียนรู้และฝึกฝนทันทีเพื่อวัดความก้าวหน้า

6. การเรียนรู้ของเครื่อง โดย หนังสือของ Mitchell อาจเป็นทางเลือกที่ดีในการเริ่มต้นเส้นทางการเรียนรู้ของเครื่อง ในขณะที่ Freshers สามารถสำรวจพื้นฐานของ ML ได้ แต่ผู้เชี่ยวชาญสามารถใช้สิ่งนี้เป็นข้อมูลอ้างอิงได้อย่างรวดเร็ว ข้อมูลทั้งหมดนำเสนอในภาษาที่เรียบง่ายเพื่อให้เข้าใจได้ง่าย

7. การจดจำรูปแบบและการเรียนรู้ของเครื่อง โดย การรู้จำรูปแบบของอธิการเสนอการอ้างอิงถึงเทคนิคทางสถิติที่ซับซ้อนด้วยการรู้จำรูปแบบในการเรียนรู้ของเครื่อง แม้ว่าจะเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับหลาย ๆ คน แต่การยึดหลักแคลคูลัสหลายตัวแปรและพีชคณิตเชิงเส้นอย่างแน่นหนาเป็นสิ่งจำเป็นในการอ่านหนังสือ หนังสือเล่มนี้ตีพิมพ์ในปี 2549 เป็นหนังสือเรียนแมชชีนเลิร์นนิงเล่มแรกที่อุทิศให้กับการจดจำรูปแบบ

8. การประมวลผลคำพูดและภาษา โดย ผู้ที่เริ่มต้นการเรียนรู้ด้วยเครื่องซึ่งมีความรู้พื้นฐานสามารถเลือกใช้หนังสือเล่มนี้ได้โดยมีบทนำที่ครอบคลุมเกี่ยวกับหัวข้อต่างๆ และสาขาย่อยเฉพาะของ Machine Learning อย่างไรก็ตาม ผู้เชี่ยวชาญได้แนะนำตำราเล่มนี้สำหรับผู้ที่สนใจเกี่ยวกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ เนื่องจากความชอบของหนังสือในการใช้งานจริงทำให้เข้าใจการประมวลผลภาษาและคำพูดได้อย่างรวดเร็ว

9. การเรียนรู้ของเครื่อง โดย Machine Learning in Action เป็นที่ชื่นชอบอีกอย่างหนึ่งของผู้ที่ต้องการ ML คำอธิบายอย่างละเอียดเกี่ยวกับเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องและแนวคิดพื้นฐานช่วยให้เข้าใจเนื้อหาในหัวข้ออย่างละเอียด นอกจากนี้ หนังสือเล่มนี้ยังเจาะลึกถึงการจัดการกับอัลกอริธึมพื้นฐาน กระตุ้นให้นักพัฒนาได้รับและวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับการใช้งานจริง

10. องค์ประกอบของการเรียนรู้ทางสถิติ: การอนุมานการทำเหมืองข้อมูลและการทำนาย โดย หนังสือเล่มนี้ใช้กรอบแนวคิดในการดำดิ่งในหัวข้อกว้าง ๆ ซึ่งใช้เป็นทั้งบทนำหรือการอ้างอิงสำหรับหัวข้อต่างๆ เช่น โครงข่ายประสาทเทียมหรือวิธีการทดสอบ แทนที่จะสร้างหัวข้อที่ละเอียดขึ้นทั้งหมด มันถูกสร้างขึ้นเพื่อกระตุ้นให้ผู้อ่านตรวจสอบแนวคิดและทดลองด้วยตนเองเพื่อความเข้าใจที่ดีขึ้น เป็นความจริงที่ว่าแนวความคิดของ Machine Learning นั้นประสานกันอย่างทั่วถึงด้วยการฝึกฝน ดังนั้น นี่เป็นแหล่งข้อมูลที่ดีในการส่งเสริมทฤษฎีและการปฏิบัติในหมู่ผู้อ่าน

Kickstart Machine Learning Career พร้อมใบรับรองขั้นสูง

สิ่งเดียวที่คุณต้องใช้ในการเริ่มต้นอาชีพ Machine Learning คือการรับรองขั้นสูง พร้อมกับทรัพยากรการเรียนรู้และชุดทักษะ วิทยาศาสตรมหาบัณฑิตสาขาการเรียนรู้ของเครื่องและ AI ของ upGrad คือสิ่งที่คุณต้องการเพื่อช่วยให้คุณได้รับคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมการเรียนรู้ของเครื่องและ AI หลักสูตรนี้ขยายหัวข้อที่หลากหลายซึ่งครอบคลุมโมเดล Machine Learning โดยใช้ Cloud Computing ผู้เรียนที่ต้องการเสริมสร้างเรซูเม่ของตนเองด้วยหลักสูตรการรับรองที่มีคุณค่าสามารถเลือกเรียนได้

ด้วยฐานผู้เรียนมากกว่า 40,000 คนในกว่า 85 ประเทศ upGrad ได้ขยายหลักสูตรที่ยืดหยุ่นนี้เพื่อเตรียมผู้เรียนให้พร้อมสำหรับตลาด AI ที่มีการแข่งขันสูงด้วย Machine Learning ซึ่งเป็นหลักสูตรที่เป็นที่ต้องการมากที่สุดในอุตสาหกรรม Mentorship Sessions, Case Studies, Live Sessions และ Career Guidance เป็นคุณสมบัติเพิ่มเติมบางส่วนที่นำเสนอโดย upGrad

บล็อกการเรียนรู้ของเครื่องยอดนิยมและปัญญาประดิษฐ์

IoT: ประวัติศาสตร์ ปัจจุบัน และอนาคต	บทช่วยสอนการเรียนรู้ของเครื่อง: เรียนรู้ ML	อัลกอริทึมคืออะไร? ง่ายและสะดวก
เงินเดือนวิศวกรหุ่นยนต์ในอินเดีย: บทบาททั้งหมด	วันหนึ่งในชีวิตของวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิง: พวกเขาทำอะไร?	IoT คืออะไร (Internet of Things)
การเปลี่ยนแปลงและการรวมกัน: ความแตกต่างระหว่างการเปลี่ยนแปลงและการรวมกัน	แนวโน้ม 7 อันดับแรกในปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง	แมชชีนเลิร์นนิงกับ R: ทุกสิ่งที่คุณต้องรู้

บทสรุป

หนังสือเรียนเหล่านี้เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการเพิ่มพูนความชำนาญในการเรียนรู้ของเครื่อง แม้ว่าหนังสือที่กล่าวถึงข้างต้นล้วนมีค่าสำหรับทุกคนที่ต้องการเพิ่มพูนความรู้ ML ของตน การเลือกหนังสือที่เหมาะสมสำหรับขั้นตอนการเรียนรู้ที่ถูกต้องเป็นสิ่งสำคัญ ผู้เริ่มต้นต้องเลือกหนังสือที่มีแนวคิดพื้นฐานเพื่อเสริมสร้างฐานและค่อยๆ ดำเนินการตามตำราที่เสนอคุณลักษณะที่ซับซ้อนมากขึ้น อย่างไรก็ตาม การนำความรู้ในตำราเรียนไปใช้กับแอปพลิเคชันและสถานการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริงก็เป็นสิ่งสำคัญเช่นกัน

แมชชีนเลิร์นนิงยากไหม

การเรียนรู้ของเครื่องใช้เครื่องมือที่ซับซ้อนหลายอย่างซึ่งมีความซับซ้อนอย่างไม่ต้องสงสัยในการเรียนรู้ แต่ชุดทรัพยากรที่เหมาะสม ซึ่งรวมถึงโครงการในมือ ที่ปรึกษาที่มีประสบการณ์ และหนังสือเรียน สามารถลดความซับซ้อนของกระบวนการไปสู่ระดับที่ดีได้ เครื่องมือเหล่านี้เข้าถึงได้ง่าย และเมื่อผู้เริ่มต้นเริ่มอ้างถึงแหล่งข้อมูลการเรียนรู้ดังกล่าว เส้นทางการเรียนรู้จะราบรื่นยิ่งขึ้น

บุคคลที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคสามารถเรียนรู้แมชชีนเลิร์นนิงได้หรือไม่?

เมื่อเทียบกับผู้เรียนที่มีพื้นฐานด้านเทคโนโลยี ผู้คนที่มาจากภูมิหลังที่ไม่ใช่เทคโนโลยีจะต้องประสบกับความซับซ้อนในขณะที่เรียนรู้ ML อย่างไรก็ตาม มันเป็นไปไม่ได้ การเพิ่มขึ้นของแมชชีนเลิร์นนิงในฐานะบริการกำลังเริ่มจัดเตรียมเครื่องมือและทักษะที่จำเป็นแก่ผู้เรียนเพื่อเริ่มต้นการเดินทาง

AI เป็นอาชีพที่มีแนวโน้มหรือไม่?

การถือกำเนิดของปัญญาประดิษฐ์ทำให้การดำรงชีวิตของมนุษย์ง่ายขึ้น และยังคงขยายและเข้าถึงสาขาใหม่ๆ เพื่ออำนวยความสะดวก ปัจจุบัน AI สนุกกับการเป็นหนึ่งในโอกาสในการทำงานที่เป็นที่ต้องการตัวมากที่สุดและจะยังคงสนุกกับมันต่อไปในอนาคต จากข้อมูลของสำนักงานสถิติแรงงานแห่งสหรัฐฯ ระบุว่า AI เป็นสาขาที่เติบโตเร็วที่สุดและจะเติบโต 31.4 เปอร์เซ็นต์ภายในปี 2030 ในเร็วๆ นี้ ซึ่งเป็นการขยายโอกาสที่น่าสนใจสำหรับผู้เรียนทั่วโลก