Taula de continguts[Amaga][Espectacle]
Per cert, tots som conscients de la rapidesa amb què s'ha desenvolupat la tecnologia d'aprenentatge automàtic en els darrers anys. L'aprenentatge automàtic és una disciplina que ha despertat l'interès de diverses corporacions, acadèmics i sectors.
Per això, parlaré d'alguns dels millors llibres sobre aprenentatge automàtic que un enginyer o novell hauria de llegir avui. Tots heu d'estar d'acord que llegir llibres no és el mateix que utilitzar l'intel·lecte.
Llegir llibres ajuda la nostra ment a descobrir moltes coses noves. Llegir és aprendre, després de tot. Una etiqueta d'autoaprenentatge és molt divertit de tenir. En aquest article es destacaran els millors llibres de text disponibles en el camp.
Els llibres de text següents ofereixen una introducció provada i veritable al camp més ampli de la IA i s'utilitzen sovint en cursos universitaris i són recomanats tant per acadèmics com per enginyers.
Encara que en tinguis un munt màquina d'aprenentatge experiència, recollir un d'aquests llibres de text pot ser una manera fantàstica de repassar. Després de tot, l'aprenentatge és un procés continu.
1. Aprenentatge automàtic per a principiants absoluts
T'agradaria estudiar aprenentatge automàtic però no saps com fer-ho. Hi ha diversos conceptes teòrics i estadístics crucials que hauríeu d'entendre abans de començar el vostre viatge èpic a l'aprenentatge automàtic. I aquest llibre omple aquesta necessitat!
Ofereix principiants complets amb un alt nivell, aplicable introducció a l'aprenentatge automàtic. El llibre Machine Learning for Absolute Beginners és una de les millors opcions per a qualsevol que cerqui l'explicació més simplificada de l'aprenentatge automàtic i les idees associades.
Els nombrosos algorismes ml del llibre van acompanyats d'explicacions concises i exemples gràfics per ajudar els lectors a entendre tot el que es parla.
Temes tractats al llibre
- Fonaments de xarxes neuronals
- Anàlisi de regressió
- Enginyeria de característiques
- Clustering
- Validació creuada
- Tècniques de neteja de dades
- Arbres de decisió
- Modelatge de conjunts
2. Aprenentatge automàtic per a maniquís
L'aprenentatge automàtic pot ser una idea confusa per a la gent normal. No obstant això, no té preu per a aquells que tenim coneixements.
Sense ML, és difícil gestionar problemes com els resultats de la cerca en línia, els anuncis en temps real a les pàgines web, l'automatització o fins i tot el filtratge de correu brossa (Sí!).
Com a resultat, aquest llibre us ofereix una introducció senzilla que us ajudarà a aprendre més sobre l'enigmàtic regne de l'aprenentatge automàtic. Amb l'ajuda de Machine Learning For Dummies, aprendràs a "parlar" idiomes com Python i R, que us permetran entrenar ordinadors per fer reconeixement de patrons i anàlisi de dades.
A més, aprendràs a utilitzar Anaconda i R Studio de Python per desenvolupar-se en R.
Temes tractats al llibre
- Preparació de dades
- enfocaments per a l'aprenentatge automàtic
- El cicle d'aprenentatge automàtic
- Aprenentatge supervisat i no supervisat
- Entrenar sistemes d'aprenentatge automàtic
- Vincular els mètodes d'aprenentatge automàtic als resultats
3. El llibre d'aprenentatge automàtic de cent pàgines
És factible cobrir tots els aspectes de l'aprenentatge automàtic en menys de 100 pàgines? El llibre d'aprenentatge automàtic de cent pàgines d'Andriy Burkov és un intent de fer el mateix.
El llibre d'aprenentatge automàtic està ben escrit i està recolzat per líders de pensament reconeguts com Sujeet Varakhedi, cap d'enginyeria d'eBay, i Peter Norvig, director d'investigació de Google.
És el millor llibre per a un principiant en l'aprenentatge automàtic. Després de llegir a fons el llibre, podreu construir i entendre sistemes d'IA sofisticats, tenir èxit en una entrevista d'aprenentatge automàtic i fins i tot llançar la vostra pròpia empresa basada en ML.
Tanmateix, el llibre no està pensat per a principiants complets en l'aprenentatge automàtic. Busqueu en algun lloc si busqueu alguna cosa més fonamental.
Temes tractats al llibre
- Anatomia d'un algorisme d'aprenentatge
- Aprenentatge supervisat i aprenentatge no supervisat
- Aprenentatge de reforç
- Algorismes fonamentals de Machine Learning
- Visió general de les xarxes neuronals i l'aprenentatge profund
4. Entendre l'aprenentatge automàtic
Al llibre Understanding Machine Learning es proporciona una introducció sistemàtica a l'aprenentatge automàtic. El llibre aprofundeix en les idees fonamentals, els paradigmes computacionals i les derivacions matemàtiques de l'aprenentatge automàtic.
L'aprenentatge automàtic presenta una àmplia gamma d'assignatures d'aprenentatge automàtic d'una manera senzilla. Al llibre es descriuen els fonaments teòrics de l'aprenentatge automàtic, juntament amb les derivacions matemàtiques que converteixen aquests fonaments en algorismes útils.
El llibre presenta els fonaments abans de cobrir una àmplia gamma de temes crucials que no han estat tractats en llibres de text anteriors.
S'inclou en això una discussió sobre els conceptes de convexitat i estabilitat i la complexitat computacional de l'aprenentatge, així com paradigmes algorísmics significatius com l'estocàstic. descens en gradient, xarxes neuronals i aprenentatge de sortida estructurat, així com idees teòriques emergents com l'enfocament PAC-Bayes i els límits basats en la compressió. dissenyat per a estudiants de grau principiant o de grau superior.
Temes tractats al llibre
- La complexitat computacional de l'aprenentatge automàtic
- Algoritmes ML
- Xarxes neuronals
- Enfocament PAC-Bayes
- Descens del gradient estocàstic
- Aprenentatge de sortida estructurat
5. Introducció a l'aprenentatge automàtic amb Python
Sou un científic de dades coneixedor de Python i voleu estudiar l'aprenentatge automàtic? El millor llibre per començar la vostra aventura d'aprenentatge automàtic és Introducció a l'aprenentatge automàtic amb Python: una guia per a científics de dades.
Amb l'ajuda del llibre Introducció a l'aprenentatge automàtic amb Python: una guia per a científics de dades, descobrireu una varietat de tècniques útils per crear programes d'aprenentatge automàtic personalitzats.
Cobriràs tots els passos crucials de l'ús de Python i el paquet Scikit-Learn per crear aplicacions d'aprenentatge automàtic fiables.
Aconseguir una comprensió sòlida de les biblioteques matplotlib i NumPy farà que l'aprenentatge sigui molt més fàcil.
Temes tractats al llibre
- Tècniques modernes per a l'ajustament de paràmetres i avaluació de models
- Aplicacions i idees bàsiques d'aprenentatge automàtic
- tècniques d'aprenentatge automatitzat
- Tècniques de manipulació de dades de text
- Model de canonades d'encadenament i encapsulació de flux de treball
- Representació de dades després del tractament
6. Aprenentatge automàtic pràctic amb Sci-kit Learn, Keras i Tensorflow
Entre les publicacions més exhaustives sobre ciència de dades i aprenentatge automàtic, està plena de coneixement. Es recomana que tant els experts com els novells estudiïn més sobre aquest tema.
Tot i que aquest llibre conté només una petita quantitat de teoria, està recolzat per exemples forts, que li donen un lloc a la llista.
Aquest llibre inclou una varietat de temes, com scikit-learn per a projectes d'aprenentatge automàtic i TensorFlow per crear i entrenar xarxes neuronals.
Després de llegir aquest llibre, creiem que estaràs millor equipat per aprofundir-hi aprenentatge profund i tractar problemes pràctics.
Temes tractats al llibre
- Examineu el panorama de l'aprenentatge automàtic, especialment les xarxes neuronals
- Feu un seguiment d'un projecte d'aprenentatge automàtic de mostra des del principi fins a la conclusió mitjançant Scikit-Learn.
- Examineu diversos models d'entrenament, com ara tècniques de conjunt, boscos aleatoris, arbres de decisió i màquines vectorials de suport.
- Creeu i entreneu xarxes neuronals utilitzant la biblioteca TensorFlow.
- Tingueu en compte les xarxes convolucionals, les xarxes recurrents i l'aprenentatge de reforç profund mentre exploreu xarxa neuronal dissenys.
- Apreneu a escalar i entrenar xarxes neuronals profundes.
7. Aprenentatge automàtic per a pirates informàtics
Per al programador experimentat interessat en l'anàlisi de dades, està escrit el llibre Machine Learning for Hackers. Els pirates informàtics són matemàtics hàbils en aquest context.
Per a algú amb una comprensió sòlida de R, aquest llibre és una opció fantàstica perquè la majoria es centra en l'anàlisi de dades en R. A més, al llibre es tracta de com manipular dades amb R avançat.
La inclusió d'històries de casos pertinents emfatitza el valor d'utilitzar algorismes d'aprenentatge automàtic que pot ser el punt de venda més important del llibre Machine Learning for Hackers.
El llibre ofereix molts exemples del món real per fer que l'aprenentatge automàtic sigui més senzill i ràpid en lloc d'aprofundir en la seva teoria matemàtica.
Temes tractats al llibre
- Creeu un classificador bayesià ingenu que analitzi simplement el contingut d'un correu electrònic per determinar si és correu brossa.
- Predicció del nombre de pàgines vistes per als 1,000 llocs web principals mitjançant regressió lineal
- Investigueu els mètodes d'optimització intentant trencar un xifrat de lletres senzill.
8. Aprenentatge automàtic de Python amb exemples
Aquest llibre, que us ajuda a comprendre i crear diversos mètodes d'aprenentatge automàtic, aprenentatge profund i anàlisi de dades, és probablement l'únic que se centra només en Python com a llenguatge de programació.
Cobreix diverses biblioteques potents per implementar diferents algorismes d'aprenentatge automàtic, com ara Scikit-Learn. A continuació, el mòdul Tensor Flow s'utilitza per ensenyar-vos l'aprenentatge profund.
Finalment, demostra les moltes oportunitats d'anàlisi de dades que es poden aconseguir mitjançant l'aprenentatge automàtic i profund.
També us ensenya les nombroses tècniques que es poden utilitzar per augmentar l'eficàcia del model que creeu.
Temes tractats al llibre
- Aprenentatge de Python i aprenentatge automàtic: una guia per a principiants
- Examinant el conjunt de dades dels 2 grups de notícies i la detecció de correu brossa de Naive Bayes
- Utilitzant SVM, classifiqueu els temes de les notícies Predicció de clics mitjançant algorismes basats en arbres
- Predicció del percentatge de clics mitjançant regressió logística
- L'ús d'algoritmes de regressió per preveure els estàndards més alts dels preus de les accions
9. Aprenentatge automàtic de Python
El llibre Python Machine Learning explica els fonaments de l'aprenentatge automàtic, així com la seva importància en el domini digital. És un llibre d'aprenentatge automàtic per a principiants.
A més, al llibre es tracta de molts subcamps i aplicacions de l'aprenentatge automàtic. Els principis de la programació de Python i com començar amb el llenguatge de programació gratuït i de codi obert també es tracten al llibre Python Machine Learning.
Després d'acabar el llibre d'aprenentatge automàtic, podreu establir de manera efectiva una sèrie de treballs d'aprenentatge automàtic mitjançant la codificació de Python.
Temes tractats al llibre
- Fonaments de la intel·ligència artificial
- un arbre de decisió
- Regressió logística
- Xarxes neuronals en profunditat
- Fonaments del llenguatge de programació Python
10. Aprenentatge automàtic: una perspectiva probabilística
Aprenentatge automàtic: una perspectiva probabilista és un llibre d'aprenentatge automàtic humorístic que inclou gràfics en color nostàlgics i exemples pràctics del món real de disciplines com la biologia, la visió per computador, la robòtica i el processament de text.
Està ple de prosa casual i pseudocodi per a algorismes essencials. Aprenentatge automàtic: una perspectiva probabilista, a diferència d'altres publicacions d'aprenentatge automàtic que es presenten a l'estil d'un llibre de cuina i descriuen diversos enfocaments heurístics, se centra en un enfocament basat en models de principis.
Especifica models ml utilitzant representacions gràfiques d'una manera clara i entenedora. Basat en un enfocament probabilístic unificat, aquest llibre de text ofereix una introducció completa i autònoma a l'àrea de l'aprenentatge automàtic.
El contingut és ampli i profund, incloent material bàsic de fons sobre temes com la probabilitat, l'optimització i l'àlgebra lineal, així com una discussió sobre els avenços contemporanis en l'àrea, com ara camps aleatoris condicionals, regularització L1 i aprenentatge profund.
El llibre està escrit en un llenguatge informal i accessible, que conté pseudocodi per als principals algorismes significatius.
Temes tractats al llibre
- Probabilitat
- Aprenentatge profund
- Regularització L1
- Optimització
- Processament de text
- Aplicacions de visió per ordinador
- Aplicacions de robòtica
11. Els elements de l'aprenentatge estadístic
Pel seu marc conceptual i una gran varietat de matèries, aquest manual d'aprenentatge automàtic és sovint reconegut en el camp.
Aquest llibre es pot utilitzar com a referència per a qualsevol persona que necessiti repassar temes com les xarxes neuronals i les tècniques de prova, així com una introducció senzilla a l'aprenentatge automàtic.
El llibre empeny agressivament el lector a fer els seus propis experiments i investigacions a cada moment, el que el fa valuós per cultivar les habilitats i la curiositat necessàries per fer avenços pertinents en una capacitat o feina d'aprenentatge automàtic.
És una eina important per als estadístics i qualsevol persona interessada en la mineria de dades en els negocis o la ciència. Assegureu-vos d'entendre l'àlgebra lineal com a mínim abans de començar aquest llibre.
Temes tractats al llibre
- Aprenentatge supervisat (predicció) a aprenentatge no supervisat
- Xarxes neuronals
- Suport de màquines vectorials
- Arbres de classificació
- Potenciar algorismes
12. Reconeixement de patrons i aprenentatge automàtic
Els mons del reconeixement de patrons i l'aprenentatge automàtic es poden explorar a fons en aquest llibre. L'enfocament bayesià del reconeixement de patrons es va presentar originalment en aquesta publicació.
A més, el llibre examina temes desafiants que necessiten una comprensió funcional de la ciència de dades multivariada i l'àlgebra lineal fonamental.
Sobre l'aprenentatge automàtic i la probabilitat, el llibre de referència ofereix capítols amb nivells de complexitat progressivament més difícils basats en les tendències dels conjunts de dades. Es donen exemples senzills abans d'una introducció general al reconeixement de patrons.
El llibre ofereix tècniques per a la inferència aproximada, que permeten aproximacions ràpides en els casos en què les solucions exactes no són pràctiques. No hi ha altres llibres que utilitzen models gràfics per descriure distribucions de probabilitat, però sí.
Temes tractats al llibre
- Mètodes bayesians
- Algorismes d'inferència aproximada
- Nous models basats en nuclis
- Introducció a la teoria bàsica de la probabilitat
- Introducció al reconeixement de patrons i aprenentatge automàtic
13. Fonaments de l'aprenentatge automàtic a partir de l'anàlisi predictiva de dades
Si has dominat els fonaments de l'aprenentatge automàtic i vols passar a l'anàlisi predictiva de dades, aquest és el teu llibre!!! En trobar patrons a partir de conjunts de dades massius, l'aprenentatge automàtic es pot utilitzar per desenvolupar models de predicció.
Aquest llibre examina la implementació de l'ús de ML Analítica predictiva de dades en profunditat, incloent principis teòrics i exemples reals.
Tot i que el títol "Fundaments de l'aprenentatge automàtic per a l'anàlisi predictiva de dades" és un embolic, aquest llibre descriurà el recorregut de l'anàlisi predictiva de dades des de les dades fins a la visió fins a una conclusió.
També analitza quatre enfocaments d'aprenentatge automàtic: aprenentatge basat en informació, aprenentatge basat en similitud, aprenentatge basat en probabilitats i aprenentatge basat en errors, cadascun amb una explicació conceptual no tècnica seguida de models matemàtics i algorismes amb exemples.
Temes tractats al llibre
- Aprenentatge basat en la informació
- Aprenentatge basat en la similitud
- Aprenentatge basat en probabilitats
- Aprenentatge basat en errors
14. Modelatge predictiu aplicat
El modelatge predictiu aplicat examina tot el procés de modelització predictiva, començant per les fases crítiques del preprocessament de dades, la divisió de dades i les bases de l'ajust del model.
A continuació, el treball presenta descripcions clares d'una varietat d'enfocaments de regressió i classificació convencionals i recents, amb un enfocament a mostrar i resoldre els reptes de dades del món real.
La guia mostra tots els aspectes del procés de modelització amb diversos exemples pràctics del món real, i cada capítol inclou un codi R complet per a cada etapa del procés.
Aquest volum polivalent es pot utilitzar com a introducció als models predictius i a tot el procés de modelització, com a guia de referència per als professionals, o com a text per a cursos avançats de modelització predictiva de grau o grau.
Temes tractats al llibre
- Tècnica de regressió
- Tècnica de classificació
- Algorismes complexos de ML
15. Aprenentatge automàtic: l'art i la ciència dels algorismes que donen sentit a les dades
Si sou un nivell intermedi o expert en aprenentatge automàtic i voleu "tornar als fonaments", aquest llibre és per a vosaltres! Dona tot el crèdit a l'enorme complexitat i profunditat de l'aprenentatge automàtic sense perdre mai de vista els seus principis unificadors (tot un èxit!).
Aprenentatge automàtic: l'art i la ciència dels algorismes inclouen diversos estudis de casos de complexitat creixent, així com nombrosos exemples i imatges (per mantenir les coses interessants!).
El llibre també cobreix una àmplia gamma de models lògics, geomètrics i estadístics, així com temes complicats i nous com la factorització matricial i l'anàlisi ROC.
Temes tractats al llibre
- Simplifica els algorismes d'aprenentatge automàtic
- Model lògic
- Model geomètric
- Model estadístic
- Anàlisi ROC
16. Mineria de dades: eines i tècniques pràctiques d'aprenentatge automàtic
Utilitzant enfocaments de l'estudi de sistemes de bases de dades, aprenentatge automàtic i estadístiques, les tècniques de mineria de dades ens permeten trobar patrons en grans quantitats de dades.
Hauríeu d'aconseguir el llibre Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques si necessiteu estudiar tècniques de mineria de dades en particular o planejar aprendre l'aprenentatge automàtic en general.
El millor llibre sobre aprenentatge automàtic se centra més en la seva vessant tècnica. Aprofundeix més en les complexitats tècniques de l'aprenentatge automàtic i les estratègies per recopilar dades i utilitzar diverses entrades i sortides per jutjar els resultats.
Temes tractats al llibre
- Models lineals
- Clustering
- Modelització estadística
- Predicció del rendiment
- Comparació de mètodes de mineria de dades
- Aprenentatge basat en instàncies
- Representació del coneixement i clústers
- Tècniques de mineria de dades tradicionals i modernes
17. Python per a l'anàlisi de dades
La capacitat d'avaluar les dades utilitzades en l'aprenentatge automàtic és l'habilitat més important que ha de tenir un científic de dades. Abans de desenvolupar un model de ML que produeixi una previsió precisa, la major part del vostre treball inclourà la manipulació, el processament, la neteja i l'avaluació de dades.
Heu d'estar familiaritzat amb llenguatges de programació com Pandas, NumPy, Ipython i altres per tal d'executar l'anàlisi de dades.
Si voleu treballar en ciència de dades o aprenentatge automàtic, heu de tenir la capacitat de manipular dades.
Definitivament hauríeu de llegir el llibre Python for Data Analysis en aquest cas.
Temes tractats al llibre
- essencial Biblioteques Python
- Pandas avançats
- Exemples d'anàlisi de dades
- Neteja i preparació de dades
- Mètodes matemàtics i estadístics
- Resum i Càlcul de l'estadística descriptiva
18. Processament del llenguatge natural amb Python
La base dels sistemes d'aprenentatge automàtic és el processament del llenguatge natural.
El llibre Processament del llenguatge natural amb Python us ensenya com utilitzar NLTK, una col·lecció molt apreciada de mòduls i eines de Python per al processament simbòlic i estadístic del llenguatge natural per a l'anglès i la PNL en general.
El llibre Processament del llenguatge natural amb Python ofereix rutines Python efectives que demostren la PNL d'una manera concisa i òbvia.
Els lectors tenen accés a conjunts de dades ben anotats per tractar dades no estructurades, estructura lingüística de text i altres elements centrats en la PNL.
Temes tractats al llibre
- Com funciona el llenguatge humà?
- Estructures de dades lingüístiques
- Kit d'eines de llenguatge natural (NLTK)
- Anàlisi i anàlisi semàntica
- Bases de dades lingüístiques populars
- Integrar tècniques a partir de intel·ligència artificial i lingüística
19. Programació d'Intel·ligència Col·lectiva
La Programming Collective Intelligence de Toby Segaran, que es considera un dels millors llibres per començar a entendre l'aprenentatge automàtic, es va escriure l'any 2007, anys abans que la ciència de dades i l'aprenentatge automàtic assoleixin la seva posició actual com a itineraris professionals líders.
El llibre utilitza Python com a mètode per difondre la seva experiència al seu públic. La Programming Collective Intelligence és més un manual per a la implementació de ml que una introducció a l'aprenentatge automàtic.
El llibre proporciona informació sobre el desenvolupament d'algoritmes de ML efectius per recopilar dades d'aplicacions, programar per obtenir dades de llocs web i extrapolar les dades recollides.
Cada capítol inclou activitats per ampliar els algorismes tractats i millorar-ne la utilitat.
Temes tractats al llibre
- Filtrat bayesià
- Suport de màquines vectorials
- Algoritmes de cercadors
- Maneres de fer prediccions
- Tècniques de filtratge col·laboratiu
- Factorització matricial no negativa
- Intel·ligència en evolució per a la resolució de problemes
- Mètodes per detectar grups o patrons
20. Aprenentatge profund (sèrie de computació adaptativa i aprenentatge automàtic)
Com tots sabem, l'aprenentatge profund és un tipus millorat d'aprenentatge automàtic que permet als ordinadors aprendre del rendiment anterior i d'una gran quantitat de dades.
Quan utilitzeu tècniques d'aprenentatge automàtic, també heu de conèixer els principis d'aprenentatge profund. Aquest llibre, que es considera la Bíblia de l'aprenentatge profund, serà molt útil en aquesta circumstància.
Tres experts en aprenentatge profund cobreixen temes molt complicats que estan plens de matemàtiques i models generatius profunds en aquest llibre.
Proporcionant una base matemàtica i conceptual, el treball discuteix idees pertinents en àlgebra lineal, teoria de la probabilitat, teoria de la informació, càlcul numèric i aprenentatge automàtic.
Examina aplicacions com el processament del llenguatge natural, el reconeixement de la parla, la visió per ordinador, els sistemes de recomanació en línia, la bioinformàtica i els videojocs i descriu les tècniques d'aprenentatge profund utilitzades pels professionals de la indústria, com ara xarxes de feedforward profundes, algorismes de regularització i optimització, xarxes convolucionals i metodologia pràctica. .
Temes tractats al llibre
- Càlcul numèric
- Recerca en aprenentatge profund
- Tècniques de visió per ordinador
- Xarxes de feedforward profundes
- Optimització per a la formació de models profunds
- Metodologia pràctica
- Recerca en aprenentatge profund
Conclusió
En aquesta llista es resumeixen els 20 millors llibres d'aprenentatge automàtic, que podeu utilitzar per avançar en l'aprenentatge automàtic en la direcció que vulgueu.
Podreu desenvolupar una base sòlida en coneixements d'aprenentatge automàtic i una biblioteca de referència que podeu utilitzar sovint mentre treballeu a la zona si llegiu diversos d'aquests llibres de text.
T'inspiraràs per seguir aprenent, millorant i tenint efecte encara que només llegis un llibre.
Quan estigueu preparat i competent per desenvolupar els vostres propis algorismes d'aprenentatge automàtic, tingueu en compte que les dades són essencials per a l'èxit del vostre projecte.
Deixa un comentari