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Por cierto, todos somos conscientes de lo rápido que se ha desarrollado la tecnología de aprendizaje automático en los últimos años. El aprendizaje automático es una disciplina que ha atraído el interés de varias corporaciones, académicos y sectores.
Debido a esto, discutiré algunos de los mejores libros sobre aprendizaje automático que un ingeniero o un novato debería leer hoy. Todos debéis estar de acuerdo en que leer libros no es lo mismo que usar el intelecto.
Leer libros ayuda a nuestra mente a descubrir muchas cosas nuevas. Leer es aprender, después de todo. Una etiqueta de autoaprendizaje es muy divertida de tener. Los mejores libros de texto disponibles en el campo se destacarán en este artículo.
Los siguientes libros de texto ofrecen una introducción comprobada al campo más amplio de la IA y, a menudo, se usan en cursos universitarios y son recomendados por académicos e ingenieros por igual.
Incluso si tienes un montón de máquina de aprendizaje experiencia, elegir uno de estos libros de texto puede ser una excelente manera de repasar. Después de todo, el aprendizaje es un proceso continuo.
1. Aprendizaje automático para principiantes absolutos
Le gustaría estudiar aprendizaje automático pero no sabe cómo hacerlo. Hay varios conceptos teóricos y estadísticos cruciales que debe comprender antes de comenzar su viaje épico hacia el aprendizaje automático. ¡Y este libro llena esa necesidad!
Ofrece principiantes completos con un alto nivel, aplicable introducción al aprendizaje automático. El libro Machine Learning for Absolute Beginners es una de las mejores opciones para cualquiera que busque la explicación más simplificada del aprendizaje automático y las ideas asociadas.
Los numerosos algoritmos ml del libro están acompañados de explicaciones concisas y ejemplos gráficos para ayudar a los lectores a comprender todo lo que se discute.
Temas tratados en el libro.
- Fundamentos de redes neuronales
- Análisis de regresión
- Ingeniería de características
- Clustering
- Validación cruzada
- Técnicas de depuración de datos
- Árboles de decisión
- Modelado de conjuntos
2. Aprendizaje automático para principiantes
El aprendizaje automático puede ser una idea confusa para la gente común. Sin embargo, no tiene precio para aquellos de nosotros que estamos bien informados.
Sin ML, es difícil administrar problemas como resultados de búsqueda en línea, anuncios en tiempo real en páginas web, automatización o incluso filtrado de spam (¡Sí!).
Como resultado, este libro le ofrece una introducción sencilla que lo ayudará a aprender más sobre el enigmático reino del aprendizaje automático. Con la ayuda de Machine Learning For Dummies, aprenderá a "hablar" lenguajes como Python y R, lo que le permitirá capacitar a las computadoras para que reconozcan patrones y analicen datos.
Además, aprenderá a usar Anaconda y R Studio de Python para desarrollar en R.
Temas tratados en el libro.
- Preparación de datos
- enfoques para el aprendizaje automático
- El ciclo de aprendizaje automático
- Aprendizaje supervisado y no supervisado
- Entrenamiento de sistemas de aprendizaje automático
- Vincular los métodos de aprendizaje automático a los resultados
3. El libro de aprendizaje automático de cien páginas
¿Es factible cubrir todos los aspectos del aprendizaje automático en menos de 100 páginas? El libro de aprendizaje automático de cien páginas de Andriy Burkov es un intento de hacer lo mismo.
El libro de aprendizaje automático está bien escrito y cuenta con el respaldo de reconocidos líderes intelectuales, incluidos Sujeet Varakhedi, jefe de ingeniería de eBay, y Peter Norvig, director de investigación de Google.
Es el mejor libro para un principiante en el aprendizaje automático. Después de leer detenidamente el libro, podrá construir y comprender sistemas sofisticados de IA, tener éxito en una entrevista de aprendizaje automático e incluso lanzar su propia empresa basada en ML.
Sin embargo, el libro no está destinado a principiantes completos en el aprendizaje automático. Busque en algún lugar si está buscando algo más fundamental.
Temas tratados en el libro.
- Anatomía de un algoritmo de aprendizaje
- Aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado
- Aprendizaje reforzado
- Algoritmos fundamentales de Machine Learning
- Descripción general de las redes neuronales y el aprendizaje profundo
4. Comprensión del aprendizaje automático
En el libro Comprender el aprendizaje automático se proporciona una introducción sistemática al aprendizaje automático. El libro profundiza en las ideas fundamentales, los paradigmas computacionales y las derivaciones matemáticas del aprendizaje automático.
El aprendizaje automático presenta una amplia gama de temas de aprendizaje automático de manera sencilla. En el libro se describen los fundamentos teóricos del aprendizaje automático, junto con las derivaciones matemáticas que convierten estos fundamentos en algoritmos útiles.
El libro presenta los fundamentos antes de cubrir una amplia gama de temas cruciales que no han sido cubiertos por libros de texto anteriores.
En esto se incluye una discusión de los conceptos de convexidad y estabilidad y la complejidad computacional del aprendizaje, así como paradigmas algorítmicos significativos como el estocástico. descenso de gradiente, redes neuronales y aprendizaje de salida estructurado, así como ideas teóricas emergentes como el enfoque PAC-Bayes y los límites basados en la compresión. diseñado para graduados principiantes o estudiantes universitarios avanzados.
Temas tratados en el libro.
- La complejidad computacional del aprendizaje automático
- Algoritmos ML
- Redes neuronales
- Enfoque PAC-Bayes
- Descenso de gradiente estocástico
- Aprendizaje estructurado de salida
5. Introducción al aprendizaje automático con Python
¿Eres un científico de datos experto en Python que quiere estudiar el aprendizaje automático? El mejor libro para comenzar su aventura de aprendizaje automático es Introducción al aprendizaje automático con Python: una guía para científicos de datos.
Con la ayuda del libro Introducción al aprendizaje automático con Python: una guía para científicos de datos, descubrirá una variedad de técnicas útiles para crear programas personalizados de aprendizaje automático.
Cubrirá cada paso crucial involucrado en la utilización de Python y el paquete Scikit-Learn para crear aplicaciones de aprendizaje automático confiables.
Obtener una comprensión sólida de las bibliotecas matplotlib y NumPy hará que el aprendizaje sea mucho más fácil.
Temas tratados en el libro.
- Técnicas modernas para el ajuste de parámetros y evaluación de modelos.
- Aplicaciones e ideas básicas de aprendizaje automático
- tecnicas de aprendizaje automatico
- Técnicas para manipular datos de texto
- Canalizaciones de encapsulación de flujo de trabajo y encadenamiento de modelos
- Representación de datos después del procesamiento
6. Aprendizaje automático práctico con Sci-kit learn, Keras y Tensorflow
Entre las publicaciones más completas sobre ciencia de datos y aprendizaje automático, está repleta de conocimientos. Se recomienda que tanto los expertos como los novatos estudien más sobre este tema.
Aunque este libro contiene solo una pequeña cantidad de teoría, está respaldado por ejemplos sólidos, lo que le da un lugar en la lista.
Este libro incluye una variedad de temas, incluidos scikit-learn para proyectos de aprendizaje automático y TensorFlow para crear y entrenar redes neuronales.
Después de leer este libro, creemos que estará mejor equipado para profundizar en deep learning y resolver problemas prácticos.
Temas tratados en el libro.
- Examinar el panorama del aprendizaje automático, especialmente las redes neuronales
- Realice un seguimiento de un proyecto de aprendizaje automático de muestra desde el principio hasta la conclusión con Scikit-Learn.
- Examine varios modelos de entrenamiento, como técnicas de conjunto, bosques aleatorios, árboles de decisión y máquinas de vectores de soporte.
- Cree y entrene redes neuronales utilizando la biblioteca TensorFlow.
- Considere redes convolucionales, redes recurrentes y aprendizaje de refuerzo profundo mientras explora red neuronal diseños.
- Aprenda a escalar y entrenar redes neuronales profundas.
7. Aprendizaje automático para piratas informáticos
Para el programador experimentado interesado en el análisis de datos, está escrito el libro Machine Learning for Hackers. Los hackers son matemáticos expertos en este contexto.
Para alguien con una comprensión sólida de R, este libro es una excelente opción porque la mayor parte se centra en el análisis de datos en R. Además, en el libro se trata cómo manipular datos usando R avanzado.
La inclusión de historias de casos pertinentes enfatiza el valor de emplear algoritmos de aprendizaje automático y puede ser el punto de venta más importante del libro Aprendizaje automático para piratas informáticos.
El libro brinda muchos ejemplos del mundo real para hacer que el aprendizaje automático sea más simple y rápido en lugar de profundizar en su teoría matemática.
Temas tratados en el libro.
- Cree un clasificador bayesiano ingenuo que analice simplemente el contenido de un correo electrónico para determinar si es spam.
- Predecir el número de visitas a la página de los 1,000 sitios web principales mediante regresión lineal
- Investigue los métodos de optimización intentando descifrar un cifrado de letras sencillo.
8. Aprendizaje automático de Python con ejemplos
Este libro, que lo ayuda a comprender y crear varios métodos de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y análisis de datos, es probablemente el único que se enfoca solo en Python como lenguaje de programación.
Cubre varias bibliotecas potentes para implementar diferentes algoritmos de aprendizaje automático, como Scikit-Learn. Luego, el módulo Tensor Flow se usa para enseñarle sobre el aprendizaje profundo.
Finalmente, demuestra las muchas oportunidades de análisis de datos que se pueden lograr utilizando el aprendizaje automático y profundo.
También le enseña las numerosas técnicas que se pueden utilizar para aumentar la eficacia del modelo que cree.
Temas tratados en el libro.
- Aprendizaje de Python y aprendizaje automático: una guía para principiantes
- Examinar el conjunto de datos de 2 grupos de noticias y la detección de correo no deseado de Naive Bayes
- Usando SVM, clasifique los temas de las noticias Predicción de clics usando algoritmos basados en árboles
- Predicción de la tasa de clics mediante regresión logística
- El uso de algoritmos de regresión para pronosticar los estándares más altos de los precios de las acciones
9. Aprendizaje automático de Python
El libro Python Machine Learning explica los fundamentos del aprendizaje automático, así como su importancia en el dominio digital. Es un libro de aprendizaje automático para principiantes.
Además, en el libro se tratan muchos subcampos y aplicaciones del aprendizaje automático. Los principios de la programación de Python y cómo comenzar con el lenguaje de programación gratuito y de código abierto también se tratan en el libro Python Machine Learning.
Después de terminar el libro de aprendizaje automático, podrá establecer de manera efectiva una serie de trabajos de aprendizaje automático utilizando la codificación de Python.
Temas tratados en el libro.
- Fundamentos de la inteligencia artificial
- un árbol de decisión
- Regresión logística
- Redes neuronales profundas
- Fundamentos del lenguaje de programación Python
10. Aprendizaje automático: una perspectiva probabilística
Machine Learning: A Probabilistic Perspective es un libro humorístico de aprendizaje automático que presenta gráficos en color nostálgicos y ejemplos prácticos del mundo real de disciplinas como la biología, la visión por computadora, la robótica y el procesamiento de textos.
Está lleno de prosa casual y pseudocódigo para algoritmos esenciales. Aprendizaje automático: una perspectiva probabilística, a diferencia de otras publicaciones sobre aprendizaje automático que se presentan al estilo de un libro de cocina y describen varios enfoques heurísticos, se centra en un enfoque basado en modelos de principios.
Especifica modelos ml utilizando representaciones gráficas de manera clara y comprensible. Basado en un enfoque unificado y probabilístico, este libro de texto proporciona una introducción completa e independiente al área del aprendizaje automático.
El contenido es amplio y profundo, e incluye material de referencia fundamental sobre temas como probabilidad, optimización y álgebra lineal, así como una discusión de los avances contemporáneos en el área, como campos aleatorios condicionales, regularización L1 y aprendizaje profundo.
El libro está escrito en un lenguaje informal y accesible, y contiene pseudocódigo para los principales algoritmos significativos.
Temas tratados en el libro.
- Probabilidad
- Aprendizaje profundo
- Regularización L1
- Optimización
- Procesamiento de texto
- Aplicaciones de visión artificial
- Aplicaciones de robótica
11. Los elementos del aprendizaje estadístico
Por su marco conceptual y una amplia variedad de temas, este libro de texto de aprendizaje automático a menudo es reconocido en el campo.
Este libro se puede utilizar como referencia para cualquier persona que necesite repasar temas como redes neuronales y técnicas de prueba, así como una simple introducción al aprendizaje automático.
El libro empuja agresivamente al lector a hacer sus propios experimentos e investigaciones en todo momento, lo que lo hace valioso para cultivar las habilidades y la curiosidad necesarias para realizar avances pertinentes en una capacidad o trabajo de aprendizaje automático.
Es una herramienta importante para los estadísticos y cualquier persona interesada en la extracción de datos en los negocios o la ciencia. Asegúrese de entender álgebra lineal como mínimo antes de comenzar este libro.
Temas tratados en el libro.
- Aprendizaje supervisado (predicción) a aprendizaje no supervisado
- Redes neuronales
- Máquinas de vectores de soporte
- Árboles de clasificación
- Impulsando algoritmos
12. Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático
Los mundos del reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático se pueden explorar a fondo en este libro. El enfoque bayesiano para el reconocimiento de patrones se presentó originalmente en esta publicación.
Además, el libro examina temas desafiantes que necesitan una comprensión práctica de multivariante, ciencia de datos y álgebra lineal fundamental.
Sobre el aprendizaje automático y la probabilidad, el libro de referencia ofrece capítulos con niveles de complejidad progresivamente más difíciles en función de las tendencias en los conjuntos de datos. Se dan ejemplos simples antes de una introducción general al reconocimiento de patrones.
El libro ofrece técnicas para la inferencia aproximada, que permiten aproximaciones rápidas en los casos en que las soluciones exactas no son prácticas. No hay otros libros que empleen modelos gráficos para describir distribuciones de probabilidad, pero lo hacen.
Temas tratados en el libro.
- Métodos bayesianos
- Algoritmos de inferencia aproximada
- Nuevos modelos basados en kernels
- Introducción a la teoría básica de la probabilidad
- Introducción al reconocimiento de patrones y aprendizaje automático
13. Fundamentos del aprendizaje automático a partir del análisis predictivo de datos
Si domina los fundamentos del aprendizaje automático y desea pasar al análisis predictivo de datos, ¡este es el libro para usted! Al encontrar patrones de conjuntos de datos masivos, Machine Learning se puede utilizar para desarrollar modelos de predicción.
Este libro examina la implementación de ML utilizando Análisis predictivo de datos en profundidad, incluyendo tanto principios teóricos como ejemplos reales.
A pesar del hecho de que el título "Fundamentos del aprendizaje automático para el análisis predictivo de datos" es un bocado, este libro describirá el viaje del análisis predictivo de datos desde los datos hasta el conocimiento y la conclusión.
También analiza cuatro enfoques de aprendizaje automático: aprendizaje basado en información, aprendizaje basado en similitudes, aprendizaje basado en probabilidades y aprendizaje basado en errores, cada uno con una explicación conceptual no técnica seguida de modelos matemáticos y algoritmos con ejemplos.
Temas tratados en el libro.
- Aprendizaje basado en la información
- Aprendizaje basado en la similitud
- Aprendizaje basado en probabilidades
- Aprendizaje basado en errores
14. Modelado predictivo aplicado
Applied Predictive Modeling examina todo el proceso de modelado predictivo, comenzando con las fases críticas de preprocesamiento de datos, división de datos y fundamentos de ajuste de modelos.
Luego, el trabajo presenta descripciones claras de una variedad de enfoques de clasificación y regresión convencionales y recientes, con un enfoque en mostrar y resolver desafíos de datos del mundo real.
La guía demuestra todos los aspectos del proceso de modelado con varios ejemplos prácticos del mundo real, y cada capítulo incluye código R integral para cada etapa del proceso.
Este volumen multipropósito se puede utilizar como una introducción a los modelos predictivos y todo el proceso de modelado, como una guía de referencia para los profesionales o como un texto para cursos avanzados de modelado predictivo de nivel de pregrado o posgrado.
Temas tratados en el libro.
- regresión técnica
- Técnica de clasificación
- Algoritmos de aprendizaje automático complejos
15. Aprendizaje automático: el arte y la ciencia de los algoritmos que dan sentido a los datos
Si tiene un nivel intermedio o un experto en aprendizaje automático y quiere "volver a los fundamentos", ¡este libro es para usted! Da todo el crédito a la enorme complejidad y profundidad de Machine Learning sin perder nunca de vista sus principios unificadores (¡todo un logro!).
Aprendizaje automático: el arte y la ciencia de los algoritmos incluye varios estudios de casos de complejidad creciente, así como numerosos ejemplos e imágenes (¡para mantener las cosas interesantes!).
El libro también cubre una amplia gama de modelos lógicos, geométricos y estadísticos, así como temas complicados y novedosos como la factorización de matrices y el análisis ROC.
Temas tratados en el libro.
- Simplifica los algoritmos de aprendizaje automático
- modelo lógico
- modelo geométrico
- Modelo estadistico
- Análisis ROC
16. Minería de datos: herramientas y técnicas prácticas de aprendizaje automático
Usando enfoques del estudio de sistemas de bases de datos, aprendizaje automático y estadísticas, las técnicas de minería de datos nos permiten encontrar patrones en grandes cantidades de datos.
Debe obtener el libro Minería de datos: herramientas y técnicas prácticas de aprendizaje automático si necesita estudiar técnicas de minería de datos en particular o planea aprender aprendizaje automático en general.
El mejor libro sobre aprendizaje automático se concentra más en su aspecto técnico. Profundiza más en las complejidades técnicas del aprendizaje automático y las estrategias para recopilar datos y usar varias entradas y salidas para juzgar los resultados.
Temas tratados en el libro.
- Modelos lineales
- Clustering
- Modelado estadístico
- Predecir el rendimiento
- Comparación de métodos de minería de datos
- Aprendizaje basado en instancias
- Representación del conocimiento y clústeres
- Técnicas de minería de datos tradicionales y modernas
17. Python para análisis de datos
La capacidad de evaluar los datos utilizados en el aprendizaje automático es la habilidad más importante que debe poseer un científico de datos. Antes de desarrollar un modelo de ML que produzca un pronóstico preciso, la mayor parte de su trabajo incluirá el manejo, procesamiento, limpieza y evaluación de datos.
Debe estar familiarizado con lenguajes de programación como Pandas, NumPy, Ipython y otros para ejecutar el análisis de datos.
Si desea trabajar en ciencia de datos o aprendizaje automático, debe tener la capacidad de manipular datos.
Definitivamente debería leer el libro Python para análisis de datos en este caso.
Temas tratados en el libro.
- Esencial Bibliotecas de Python
- Pandas avanzados
- Ejemplos de análisis de datos
- Limpieza y preparación de datos
- Métodos Matemáticos y Estadísticos
- Resumir y calcular estadísticas descriptivas
18. Procesamiento de lenguaje natural con Python
La base de los sistemas de aprendizaje automático es el procesamiento del lenguaje natural.
El libro Procesamiento del lenguaje natural con Python le indica cómo utilizar NLTK, una colección muy apreciada de módulos y herramientas de Python para el procesamiento simbólico y estadístico del lenguaje natural para inglés y PNL en general.
El libro Procesamiento del lenguaje natural con Python proporciona rutinas efectivas de Python que demuestran la PNL de una manera concisa y obvia.
Los lectores tienen acceso a conjuntos de datos bien anotados para manejar datos no estructurados, estructura lingüística del texto y otros elementos centrados en la PNL.
Temas tratados en el libro.
- ¿Cómo funciona el lenguaje humano?
- Estructuras de datos lingüísticos
- Kit de herramientas de lenguaje natural (NLTK)
- Parsing y análisis semántico
- Bases de datos lingüísticas populares
- Integrar técnicas de inteligencia artificial y lingüística
19. Programación de la inteligencia colectiva
The Programming Collective Intelligence de Toby Segaran, que se considera uno de los mejores libros para comenzar a comprender el aprendizaje automático, se escribió en 2007, años antes de que la ciencia de datos y el aprendizaje automático alcanzaran su posición actual como caminos profesionales líderes.
El libro utiliza Python como método para difundir su experiencia a su audiencia. La inteligencia colectiva de programación es más un manual para la implementación de ml que una introducción al aprendizaje automático.
El libro brinda información sobre el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático efectivos para recopilar datos de aplicaciones, programación para obtener datos de sitios web y extrapolar los datos recopilados.
Cada capítulo incluye actividades para expandir los algoritmos discutidos y mejorar su utilidad.
Temas tratados en el libro.
- Filtrado bayesiano
- Máquinas de vectores de soporte
- Algoritmos de motor de búsqueda
- Maneras de hacer predicciones
- Técnicas de filtrado colaborativo
- Factorización matricial no negativa
- Inteligencia en evolución para la resolución de problemas
- Métodos para detectar grupos o patrones
20. Aprendizaje profundo (serie de computación adaptativa y aprendizaje automático)
Como todos sabemos, el aprendizaje profundo es un tipo mejorado de aprendizaje automático que permite a las computadoras aprender del desempeño anterior y de una gran cantidad de datos.
Al utilizar técnicas de aprendizaje automático, también debe estar familiarizado con los principios de aprendizaje profundo. Este libro, considerado como la Biblia del aprendizaje profundo, será de gran ayuda en esta circunstancia.
Tres expertos en aprendizaje profundo cubren temas muy complicados que están llenos de matemáticas y modelos generativos profundos en este libro.
Proporcionando una base matemática y conceptual, el trabajo analiza ideas pertinentes en álgebra lineal, teoría de la probabilidad, teoría de la información, computación numérica y aprendizaje automático.
Examina aplicaciones como el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de voz, la visión por computadora, los sistemas de recomendación en línea, la bioinformática y los videojuegos, y describe las técnicas de aprendizaje profundo utilizadas por los profesionales de la industria, como las redes de avance profundo, los algoritmos de regularización y optimización, las redes convolucionales y la metodología práctica. .
Temas tratados en el libro.
- Computación numérica
- Investigación de aprendizaje profundo
- Técnicas de Visión por Computador
- Redes de retroalimentación profunda
- Optimización para entrenar modelos profundos
- Metodología Práctica
- Investigación de aprendizaje profundo
Conclusión
Los 20 mejores libros de aprendizaje automático se resumen en esa lista, que puede usar para progresar en el aprendizaje automático en la dirección que desee.
Podrá desarrollar una base sólida en la experiencia de aprendizaje automático y una biblioteca de referencia que puede usar con frecuencia mientras trabaja en el área si lee una variedad de estos libros de texto.
Se sentirá inspirado para seguir aprendiendo, mejorando y teniendo un efecto incluso si solo lee un libro.
Cuando esté preparado y sea competente para desarrollar sus propios algoritmos de aprendizaje automático, tenga en cuenta que los datos son de vital importancia para el éxito de su proyecto.
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