Obsah[Skrýt][Ukázat]
Mimochodem, všichni si uvědomujeme, jak rychle se technologie strojového učení za posledních několik let vyvinula. Strojové učení je disciplína, která přitahuje zájem několika společností, akademiků a sektorů.
Díky tomu budu diskutovat o některých z největších knih o strojovém učení, které by si dnes měl přečíst inženýr nebo nováček. Všichni jste jistě souhlasili s tím, že čtení knih není totéž jako používání intelektu.
Čtení knih pomáhá naší mysli objevovat spoustu nových věcí. Čtení je přece učení. Samostudium tag je hodně zábavné. V tomto článku budou zvýrazněny největší dostupné učebnice v oboru.
Následující učebnice nabízejí osvědčený úvod do širší oblasti AI a jsou často používány v univerzitních kurzech a doporučovány akademiky i inženýry.
I když jich máte tuny strojové učení zkušenosti, vyzvednutí jedné z těchto učebnic může být skvělý způsob, jak si oprášit. Učení je totiž nepřetržitý proces.
1. Strojové učení pro úplné začátečníky
Chtěli byste studovat strojové učení, ale nevíte, jak na to. Existuje několik zásadních teoretických a statistických konceptů, kterým byste měli porozumět, než se pustíte do svého velkolepého výletu do strojového učení. A tato kniha tuto potřebu naplňuje!
Nabízí úplným nováčkům s vysokou úrovní, použitelné úvod do strojového učení. Kniha Machine Learning for Absolute Beginners je jednou z nejlepších možností pro každého, kdo hledá co nejjednodušší vysvětlení strojového učení a souvisejících myšlenek.
Četné algoritmy ml v knize jsou doplněny stručnými vysvětleními a grafickými příklady, které čtenářům pomohou pochopit vše, o čem se diskutuje.
Témata obsažená v knize
- Základy neuronové sítě
- Regresní analýza
- Funkce inženýrství
- Clustering
- Křížová validace
- Techniky čištění dat
- Rozhodovací stromy
- Souborové modelování
2. Strojové učení pro figuríny
Strojové učení může být pro běžné lidi matoucí nápad. Pro znalé z nás je to však k nezaplacení.
Bez ML je obtížné spravovat problémy, jako jsou výsledky online vyhledávání, reklamy na webových stránkách v reálném čase, automatizace nebo dokonce filtrování spamu (Jo!).
Výsledkem je, že tato kniha vám nabízí přímý úvod, který vám pomůže dozvědět se více o záhadné sféře strojového učení. S pomocí Machine Learning For Dummies se naučíte „mluvit“ jazyky jako Python a R, což vám umožní vycvičit počítače k rozpoznávání vzorů a analýze dat.
Navíc se naučíte, jak používat Python's Anaconda a R Studio k vývoji v R.
Témata obsažená v knize
- Příprava dat
- přístupy pro strojové učení
- Cyklus strojového učení
- Učení pod dohledem a bez dozoru
- Školení systémů strojového učení
- Spojení metod strojového učení s výsledky
3. Kniha Stostránkového strojového učení
Je možné pokrýt všechny aspekty strojového učení na méně než 100 stránkách? Kniha Andriy Burkova The Hundred-Page Machine Learning Book je pokusem o totéž.
Kniha o strojovém učení je dobře napsaná a podporovaná renomovanými myšlenkovými vůdci včetně Sujeeta Varakhediho, vedoucího inženýrství na eBay, a Petera Norviga, ředitele výzkumu Google.
Je to nejlepší kniha pro začátečníky ve strojovém učení. Po důkladném přečtení knihy budete schopni konstruovat a porozumět sofistikovaným systémům umělé inteligence, uspět v pohovoru o strojovém učení a dokonce založit svou vlastní společnost založenou na ML.
Kniha však není určena úplným začátečníkům ve strojovém učení. Hledejte někde něco zásadnějšího.
Témata obsažená v knize
- Anatomie a algoritmus učení
- Učení pod dohledem a učení bez dohledu
- Posílení učení
- Základní algoritmy strojového učení
- Přehled neuronových sítí a hlubokého učení
4. Porozumění strojovému učení
Systematický úvod do strojového učení je uveden v knize Understanding Machine Learning. Kniha se hluboce ponoří do základních myšlenek, výpočetních paradigmat a matematických odvozenin strojového učení.
Široká škála předmětů strojového učení je prezentována jednoduchým způsobem pomocí strojového učení. V knize jsou popsány teoretické základy strojového učení spolu s matematickými derivacemi, které tyto základy proměňují v užitečné algoritmy.
Kniha předkládá základy dříve, než pokryje širokou škálu klíčových předmětů, které nebyly pokryty dřívějšími učebnicemi.
Součástí je diskuse o konceptech konvexity a stability a výpočetní složitosti učení, stejně jako o významných algoritmických paradigmatech, jako je stochastické gradientní sestup, neuronové sítě a strukturované výstupní učení, stejně jako nově se objevující teoretické myšlenky, jako je PAC-Bayesův přístup a hranice založené na kompresi. určeno pro začínající nebo pokročilé studenty.
Témata obsažená v knize
- Výpočetní složitost strojového učení
- ML algoritmy
- Neuronové sítě
- Přístup PAC-Bayes
- Stochastický gradient klesání
- Učení se strukturovaným výstupem
5. Úvod do strojového učení s Pythonem
Jste datový vědec, který ovládá Python a chce studovat strojové učení? Nejlepší knihou, se kterou můžete začít své dobrodružství se strojovým učením, je Úvod do strojového učení s Pythonem: Průvodce pro datové vědce.
S pomocí knihy Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists objevíte celou řadu užitečných technik pro vytváření vlastních programů strojového učení.
Pokryjete každý zásadní krok spojený s používáním Pythonu a balíčku Scikit-Learn k vytváření spolehlivých aplikací strojového učení.
Získání solidního pochopení knihoven matplotlib a NumPy značně usnadní učení.
Témata obsažená v knize
- Moderní techniky pro ladění parametrů a hodnocení modelů
- Aplikace a základní nápady strojového učení
- techniky automatického učení
- Techniky pro manipulaci s textovými daty
- Model řetězení a workflow zapouzdření potrubí
- Reprezentace dat po zpracování
6. Praktické strojové učení se Sci-kit learn, Keras & Tensorflow
Mezi nejdůkladnější publikace o datové vědě a strojovém učení je plná znalostí. Doporučuje se, aby odborníci i nováčci studovali více o tomto tématu.
I když tato kniha obsahuje jen malé množství teorie, je podpořena silnými příklady, díky nimž má na seznamu místo.
Tato kniha obsahuje řadu témat, včetně scikit-learn pro projekty strojového učení a TensorFlow pro vytváření a trénování neuronových sítí.
Po přečtení této knihy si myslíme, že budete lépe vybaveni, abyste se do ní mohli hlouběji ponořit hluboké učení a řešit praktické problémy.
Témata obsažená v knize
- Prozkoumejte prostředí strojového učení, zejména neuronové sítě
- Sledujte vzorový projekt strojového učení od začátku do konce pomocí Scikit-Learn.
- Prozkoumejte několik cvičných modelů, jako jsou souborové techniky, náhodné lesy, rozhodovací stromy a podpůrné vektorové stroje.
- Vytvářejte a trénujte neuronové sítě pomocí knihovny TensorFlow.
- Při zkoumání zvažte konvoluční sítě, opakující se sítě a hluboké učení neuronová síť návrhy.
- Naučte se škálovat a trénovat hluboké neuronové sítě.
7. Strojové učení pro hackery
Pro ostříleného programátora, který se zajímá o analýzu dat, je napsána kniha Machine Learning for Hackers. Hackeři jsou v tomto kontextu zkušení matematici.
Pro někoho, kdo dobře rozumí R, je tato kniha skvělou volbou, protože většina z ní je zaměřena na analýzu dat v R. Kniha se navíc zabývá tím, jak manipulovat s daty pomocí pokročilého R.
Zahrnutí relevantních případových příběhů zdůrazňuje hodnotu využití algoritmů strojového učení, což může být kniha Machine Learning for Hackers' nejvýznamnější prodejní argument.
Kniha uvádí mnoho příkladů ze skutečného světa, aby se strojové učení stalo jednodušší a rychlejší, než aby se hlouběji zabývalo jeho matematickou teorií.
Témata obsažená v knize
- Vytvořte naivní bayesovský klasifikátor, který jednoduše analyzuje obsah e-mailu a určí, zda se jedná o spam.
- Předpovídání počtu zobrazení stránek pro 1,000 XNUMX nejlepších webů pomocí lineární regrese
- Prozkoumejte optimalizační metody pokusem o rozluštění jednoduché písmenové šifry.
8. Strojové učení Pythonu s příklady
Tato kniha, která vám pomůže pochopit a vytvořit různé metody strojového učení, hlubokého učení a analýzy dat, je pravděpodobně jediná, která se zaměřuje pouze na Python jako programovací jazyk.
Zahrnuje několik účinných knihoven pro implementaci různých algoritmů strojového učení, jako je Scikit-Learn. Modul Tensor Flow se pak používá k tomu, aby vás naučil hlubokému učení.
Nakonec ukazuje mnoho příležitostí k analýze dat, kterých lze dosáhnout pomocí strojového a hlubokého učení.
Také vás naučí četným technikám, které lze využít ke zvýšení efektivity vámi vytvořeného modelu.
Témata obsažená v knize
- Učení Pythonu a strojového učení: Průvodce pro začátečníky
- Zkoumání datové sady 2 diskusních skupin a detekce spamu Naive Bayes
- Pomocí SVM klasifikujte témata novinových článků Predikce prokliku pomocí algoritmů založených na stromech
- Predikce míry prokliku pomocí logistické regrese
- Použití regresních algoritmů k předpovědi nejvyšších standardů cen akcií
9. Strojové učení Pythonu
Kniha Python Machine Learning vysvětluje základy strojového učení a také jeho význam v digitální doméně. Je to kniha o strojovém učení pro začátečníky.
V knize je navíc zahrnuto mnoho podpolí a aplikací strojového učení. Principy programování v Pythonu a jak začít s volným a otevřeným programovacím jazykem jsou také popsány v knize Python Machine Learning.
Po dokončení knihy strojového učení budete schopni efektivně vytvořit řadu úloh strojového učení pomocí kódování Python.
Témata obsažená v knize
- Základy umělé inteligence
- rozhodovací strom
- Logistická regrese
- Hloubkové neuronové sítě
- Základy programovacího jazyka Python
10. Strojové učení: Pravděpodobnostní perspektiva
Machine Learning: A Probabilistic Perspective je vtipná kniha o strojovém učení, která obsahuje nostalgickou barevnou grafiku a praktické příklady z reálného světa z oborů, jako je biologie, počítačové vidění, robotika a zpracování textu.
Je plná neformální prózy a pseudokódů pro základní algoritmy. Machine Learning: A Probabilistic Perspective se na rozdíl od jiných publikací o strojovém učení, které jsou prezentovány ve stylu kuchařky a popisují různé heuristické přístupy, zaměřuje na principiální modelový přístup.
Jasným a srozumitelným způsobem specifikuje modely ml pomocí grafického znázornění. Tato učebnice založená na jednotném, pravděpodobnostním přístupu poskytuje úplný a ucelený úvod do oblasti strojového učení.
Obsah je široký a hluboký, včetně základního podkladového materiálu k tématům, jako je pravděpodobnost, optimalizace a lineární algebra, a také diskuse o současných pokrokech v oblasti, jako jsou podmíněná náhodná pole, regularizace L1 a hluboké učení.
Kniha je napsána ležérním, přístupným jazykem a obsahuje pseudokód pro hlavní významné algoritmy.
Témata obsažená v knize
- Pravděpodobnost
- Hluboké učení
- L1 regularizace
- Optimalizace
- Zpracování textu
- Aplikace pro počítačové vidění
- Robotické aplikace
11. Prvky statistického učení
Pro svůj koncepční rámec a širokou škálu předmětů je tato učebnice strojového učení v oboru často uznávána.
Tuto knihu lze použít jako referenci pro každého, kdo si potřebuje oprášit témata, jako jsou neuronové sítě a testovací techniky, a také jako jednoduchý úvod do strojového učení.
Kniha agresivně tlačí čtenáře k tomu, aby prováděl své vlastní experimenty a vyšetřování na každém kroku, což je cenné pro kultivaci schopností a zvídavosti, které jsou potřebné k tomu, aby bylo možné dosáhnout příslušných pokroků ve schopnosti nebo práci strojového učení.
Je to důležitý nástroj pro statistiky a každého, kdo se zajímá o data mining v byznysu nebo vědě. Než začnete s touto knihou, ujistěte se, že rozumíte lineární algebře minimálně.
Témata obsažená v knize
- Řízené učení (predikce) až učení bez dozoru
- Neuronové sítě
- Podpora vektorových strojů
- Klasifikační stromy
- Posilovací algoritmy
12. Rozpoznávání vzorů a strojové učení
V této knize lze důkladně prozkoumat světy rozpoznávání vzorů a strojového učení. V této publikaci byl původně představen Bayesovský přístup k rozpoznávání vzorů.
Kromě toho se kniha zabývá náročnými předměty, které vyžadují funkční porozumění multiproměnným, datové vědě a základní lineární algebře.
O strojovém učení a pravděpodobnosti nabízí referenční kniha kapitoly s progresivně náročnější úrovní složitosti na základě trendů v souborech dat. Před obecným úvodem do rozpoznávání vzorů jsou uvedeny jednoduché příklady.
Kniha nabízí techniky pro přibližné vyvozování, které umožňují rychlé aproximace v případech, kdy jsou přesná řešení nepraktická. Neexistují žádné jiné knihy, které používají grafické modely k popisu rozdělení pravděpodobnosti, ale je to tak.
Témata obsažená v knize
- Bayesovské metody
- Přibližné inferenční algoritmy
- Nové modely založené na jádrech
- Úvod do základní teorie pravděpodobnosti
- Úvod do rozpoznávání vzorů a strojového učení
13. Základy strojového učení z Predictive Data Analytics
Pokud jste zvládli základy strojového učení a chcete přejít k prediktivní analýze dat, toto je kniha pro vás!!! Nalezením vzorů z masivních datových sad lze strojové učení použít k vývoji predikčních modelů.
Tato kniha zkoumá implementaci využití ML Prediktivní analýza dat do hloubky, včetně teoretických principů i skutečných příkladů.
Navzdory skutečnosti, že název „Základy strojového učení pro prediktivní analýzu dat“ je sousto, tato kniha nastíní cestu prediktivní analýzy dat od dat přes náhled k závěru.
Probírá také čtyři přístupy strojového učení: učení založené na informacích, učení založené na podobnosti, učení založené na pravděpodobnosti a učení založené na chybách, každý s netechnickým pojmovým vysvětlením následovaným matematickými modely a algoritmy s příklady.
Témata obsažená v knize
- Učení založené na informacích
- Učení založené na podobnosti
- Učení založené na pravděpodobnosti
- Učení založené na chybách
14. Aplikované prediktivní modelování
Applied Predictive Modeling zkoumá celý proces prediktivního modelování, počínaje kritickými fázemi předzpracování dat, rozdělením dat a základy ladění modelu.
Práce pak předkládá jasné popisy různých konvenčních i současných regresních a klasifikačních přístupů se zaměřením na zobrazení a řešení problémů s reálnými daty.
Průvodce demonstruje všechny aspekty procesu modelování pomocí několika praktických příkladů z reálného světa a každá kapitola obsahuje komplexní R kód pro každou fázi procesu.
Tento víceúčelový svazek lze použít jako úvod k prediktivním modelům a celému procesu modelování, jako referenční příručku pro odborníky nebo jako text pro pokročilé kurzy prediktivního modelování pregraduálního nebo postgraduálního studia.
Témata obsažená v knize
- Technická regrese
- Klasifikační technika
- Komplexní ML algoritmy
15. Strojové učení: Umění a věda o algoritmech, které dávají smysl datům
Pokud jste středně pokročilí nebo experti na strojové učení a chcete se vrátit „zpět k základům“, tato kniha je pro vás! Plně se oceňuje obrovskou složitostí a hloubkou Machine Learning, přičemž nikdy neztrácí ze zřetele jeho sjednocující principy (docela úspěch!).
Machine Learning: The Art and Science of Algorithms zahrnuje několik případových studií zvyšující se složitosti, stejně jako četné příklady a obrázky (aby byly věci zajímavé!).
Kniha také pokrývá širokou škálu logických, geometrických a statistických modelů, stejně jako komplikovaná a nová témata, jako je maticová faktorizace a ROC analýza.
Témata obsažená v knize
- Zjednodušuje algoritmy strojového učení
- Logický model
- Geometrický model
- Statistický model
- ROC analýza
16. Data Mining: Praktické nástroje a techniky strojového učení
Pomocí přístupů ze studia databázových systémů, strojového učení a statistiky nám techniky dolování dat umožňují najít vzory v obrovském množství dat.
Knihu Data Mining: Praktické nástroje a techniky strojového učení byste si měli pořídit, pokud potřebujete studovat konkrétně techniky dolování dat nebo se plánujete naučit strojové učení obecně.
Nejlepší kniha o strojovém učení se více soustředí na jeho technickou stránku. Ponoří se dále do technických složitostí strojového učení a strategií pro shromažďování dat a používání různých vstupů a výstupů k posouzení výsledků.
Témata obsažená v knize
- Lineární modely
- Clustering
- Statistické modelování
- Předpovídání výkonu
- Porovnání metod dolování dat
- Instance-based learning
- Reprezentace znalostí a shluky
- Tradiční a moderní techniky dolování dat
17. Python pro analýzu dat
Schopnost vyhodnocovat data používaná ve strojovém učení je nejdůležitější dovedností, kterou musí datový vědec mít. Před vytvořením modelu ML, který vytváří přesnou předpověď, bude většina vaší práce zahrnovat manipulaci, zpracování, čištění a vyhodnocování dat.
Abyste mohli provádět analýzu dat, musíte znát programovací jazyky jako Pandas, NumPy, Ipython a další.
Pokud chcete pracovat v datové vědě nebo strojovém učení, musíte mít schopnost manipulovat s daty.
V tomto případě byste si rozhodně měli přečíst knihu Python for Data Analysis.
Témata obsažená v knize
- Základní Knihovny Pythonu
- Pokročilé pandy
- Příklady analýzy dat
- Čištění a příprava dat
- Matematické a statistické metody
- Shrnutí a výpočet popisné statistiky
18. Zpracování přirozeného jazyka pomocí Pythonu
Základem systémů strojového učení je zpracování přirozeného jazyka.
Kniha Natural Language Processing with Python vás poučí, jak používat NLTK, oblíbenou sbírku modulů Pythonu a nástrojů pro symbolické a statistické zpracování přirozeného jazyka pro angličtinu a NLP obecně.
Kniha Zpracování přirozeného jazyka pomocí Pythonu poskytuje efektivní rutiny Pythonu, které demonstrují NLP stručným a zřejmým způsobem.
Čtenáři mají přístup k dobře anotovaným datovým sadám pro práci s nestrukturovanými daty, textově-lingvistickou strukturou a dalšími prvky zaměřenými na NLP.
Témata obsažená v knize
- Jak funguje lidský jazyk?
- Lingvistické datové struktury
- Natural Language Toolkit (NLTK)
- Analýza a sémantická analýza
- Populární lingvistické databáze
- Integrujte techniky z umělá inteligence a lingvistiky
19. Programování kolektivní inteligence
Kniha Programming Collective Intelligence od Tobyho Segarana, která je považována za jednu z největších knih, které začínají chápat strojové učení, byla napsána v roce 2007, roky předtím, než datová věda a strojové učení dosáhly své současné pozice předních profesionálních směrů.
Kniha používá Python jako metodu pro šíření svých odborných znalostí mezi své publikum. Programming Collective Intelligence je spíše návodem k implementaci ml než úvodem do strojového učení.
Kniha poskytuje informace o vývoji efektivních algoritmů ML pro shromažďování dat z aplikací, programování pro získávání dat z webových stránek a extrapolaci shromážděných dat.
Každá kapitola obsahuje aktivity pro rozšíření probíraných algoritmů a zvýšení jejich užitečnosti.
Témata obsažená v knize
- Bayesovské filtrování
- Podpora vektorových strojů
- Algoritmy vyhledávačů
- Způsoby, jak dělat předpovědi
- Techniky kolaborativního filtrování
- Nezáporná maticová faktorizace
- Rozvíjející se inteligence pro řešení problémů
- Metody detekce skupin nebo vzorů
20. Hluboké učení (řady adaptivních výpočtů a strojového učení)
Jak všichni víme, hluboké učení je vylepšený druh strojového učení, který počítačům umožňuje učit se z minulého výkonu a velkého množství dat.
Při používání technik strojového učení musíte být také obeznámeni s principy hlubokého učení. Tato kniha, která je považována za Bibli hlubokého učení, bude za těchto okolností velmi nápomocná.
Tři odborníci na hluboké učení se v této knize zabývají vysoce komplikovanými tématy, která jsou plná matematiky a hlubokých generativních modelů.
Práce poskytuje matematický a koncepční základ a pojednává o relevantních myšlenkách v lineární algebře, teorii pravděpodobnosti, teorii informace, numerických výpočtech a strojovém učení.
Zkoumá aplikace, jako je zpracování přirozeného jazyka, rozpoznávání řeči, počítačové vidění, online doporučovací systémy, bioinformatika a videohry, a popisuje techniky hlubokého učení používané odborníky v oboru, jako jsou hluboké dopředné sítě, regularizační a optimalizační algoritmy, konvoluční sítě a praktická metodologie. .
Témata obsažená v knize
- Numerické výpočty
- Výzkum hlubokého učení
- Techniky počítačového vidění
- Deep Feedforward Networks
- Optimalizace pro trénink hlubokých modelů
- Praktická metodika
- Výzkum hlubokého učení
Proč investovat do čističky vzduchu?
V tomto seznamu je shrnuto 20 nejlepších knih o strojovém učení, které můžete použít k postupu strojového učení směrem, který chcete.
Budete schopni vytvořit pevný základ v oblasti strojového učení a referenční knihovnu, kterou můžete často používat při práci v této oblasti, pokud budete číst různé tyto učebnice.
Budete inspirováni k tomu, abyste se neustále učili, zdokonalovali se a působili, i když si přečtete jen jednu knihu.
Až budete připraveni a kompetentní vyvinout své vlastní algoritmy strojového učení, mějte na paměti, že data jsou životně důležitá pro úspěch vašeho projektu.
Napsat komentář