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Soit dit en passant, nous sommes tous conscients de la rapidité avec laquelle la technologie d'apprentissage automatique s'est développée au cours des dernières années. L'apprentissage automatique est une discipline qui a suscité l'intérêt de plusieurs entreprises, universitaires et secteurs.
Pour cette raison, je discuterai de certains des plus grands livres sur l'apprentissage automatique qu'un ingénieur ou un débutant devrait lire aujourd'hui. Vous devez tous être d'accord sur le fait que lire des livres n'est pas la même chose qu'utiliser l'intellect.
Lire des livres aide notre esprit à découvrir beaucoup de nouvelles choses. Lire, c'est apprendre, après tout. Une étiquette d'auto-apprentissage est très amusante à avoir. Les meilleurs manuels disponibles dans le domaine seront mis en évidence dans cet article.
Les manuels suivants offrent une introduction éprouvée au domaine plus large de l'IA et sont souvent utilisés dans les cours universitaires et recommandés par les universitaires et les ingénieurs.
Même si vous avez une tonne de machine learning expérience, prendre l'un de ces manuels pourrait être un excellent moyen de se rafraîchir. Après tout, l'apprentissage est un processus continu.
1. Apprentissage automatique pour les débutants absolus
Vous aimeriez étudier l'apprentissage automatique, mais vous ne savez pas comment le faire. Il existe plusieurs concepts théoriques et statistiques cruciaux que vous devez comprendre avant de commencer votre voyage épique dans l'apprentissage automatique. Et ce livre comble ce besoin !
Il offre aux novices complets une formation de haut niveau applicable introduction à l'apprentissage automatique. Le livre Machine Learning for Absolute Beginners est l'un des meilleurs choix pour tous ceux qui recherchent l'explication la plus simplifiée de l'apprentissage automatique et des idées associées.
Les nombreux algorithmes ml du livre sont accompagnés d'explications concises et d'exemples graphiques pour aider les lecteurs à comprendre tout ce qui est discuté.
Thèmes abordés dans le livre
- Bases de les réseaux de neurones
- Analyse de régression
- Ingénierie des fonctionnalités
- regroupement
- Validation croisée
- Techniques de nettoyage des données
- Arbres de décision
- Modélisation d'ensemble
2. L'apprentissage automatique pour les nuls
L'apprentissage automatique peut être une idée déroutante pour les gens ordinaires. Cependant, il est inestimable pour ceux d'entre nous qui sont bien informés.
Sans ML, il est difficile de gérer des problèmes tels que les résultats de recherche en ligne, les publicités en temps réel sur les pages Web, l'automatisation ou même le filtrage anti-spam (Ouais !).
En conséquence, ce livre vous offre une introduction simple qui vous aidera à en savoir plus sur le domaine énigmatique de l'apprentissage automatique. Avec l'aide de Machine Learning For Dummies, vous apprendrez à "parler" des langages comme Python et R, ce qui vous permettra de former des ordinateurs à la reconnaissance de formes et à l'analyse de données.
De plus, vous apprendrez à utiliser Anaconda et R Studio de Python pour développer en R.
Thèmes abordés dans le livre
- Préparation des données
- approches pour l'apprentissage automatique
- Le cycle d'apprentissage automatique
- Apprentissage supervisé et non supervisé
- Formation des systèmes d'apprentissage automatique
- Lier les méthodes d'apprentissage automatique aux résultats
3. Le livre d'apprentissage automatique de cent pages
Est-il possible de couvrir tous les aspects de l'apprentissage automatique en moins de 100 pages ? The Hundred-Page Machine Learning Book d'Andriy Burkov est une tentative de faire de même.
Le livre sur l'apprentissage automatique est bien écrit et soutenu par des leaders d'opinion renommés, dont Sujeet Varakhedi, responsable de l'ingénierie chez eBay, et Peter Norvig, directeur de la recherche chez Google.
C'est le meilleur livre pour un débutant en apprentissage automatique. Après avoir lu attentivement le livre, vous serez en mesure de construire et de comprendre des systèmes d'IA sophistiqués, de réussir un entretien d'apprentissage automatique et même de lancer votre propre entreprise basée sur le ML.
Cependant, le livre n'est pas destiné aux débutants complets en apprentissage automatique. Cherchez quelque part si vous cherchez quelque chose de plus fondamental.
Thèmes abordés dans le livre
- Anatomie d'un algorithme d'apprentissage
- Apprentissage supervisé et apprentissage non supervisé
- Apprentissage par renforcement
- Algorithmes fondamentaux du Machine Learning
- Présentation des réseaux de neurones et de l'apprentissage en profondeur
4. Comprendre l'apprentissage automatique
Une introduction systématique à l'apprentissage automatique est fournie dans le livre Understanding Machine Learning. Le livre plonge profondément dans les idées fondamentales, les paradigmes informatiques et les dérivations mathématiques de l'apprentissage automatique.
Une vaste gamme de sujets d'apprentissage automatique est présentée de manière simple par l'apprentissage automatique. Les fondements théoriques de l'apprentissage automatique sont décrits dans le livre, ainsi que les dérivations mathématiques qui transforment ces fondements en algorithmes utiles.
Le livre présente les principes fondamentaux avant de couvrir un large éventail de sujets cruciaux qui n'ont pas été couverts par les manuels précédents.
Cela comprend une discussion sur les concepts de convexité et de stabilité et la complexité informatique de l'apprentissage, ainsi que des paradigmes algorithmiques importants comme stochastique Descente graduelle, les réseaux de neurones et l'apprentissage de sortie structuré, ainsi que de nouvelles idées théoriques émergentes telles que l'approche PAC-Bayes et les limites basées sur la compression. conçu pour les diplômés débutants ou les étudiants de premier cycle avancés.
Thèmes abordés dans le livre
- La complexité informatique de l'apprentissage automatique
- Algorithmes ML
- Les réseaux de neurones
- Démarche PAC-Bayes
- Descente de gradient stochastique
- Apprentissage de sortie structuré
5. Introduction à l'apprentissage automatique avec Python
Êtes-vous un data scientist connaisseur de Python qui souhaite étudier l'apprentissage automatique ? Le meilleur livre pour commencer votre aventure d'apprentissage automatique est Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists.
Avec l'aide du livre Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists, vous découvrirez une variété de techniques utiles pour créer des programmes d'apprentissage automatique personnalisés.
Vous couvrirez toutes les étapes cruciales de l'utilisation de Python et du package Scikit-Learn pour créer des applications d'apprentissage automatique fiables.
Acquérir une solide compréhension des bibliothèques matplotlib et NumPy rendra l'apprentissage beaucoup plus facile.
Thèmes abordés dans le livre
- Techniques modernes d'ajustement des paramètres et d'évaluation des modèles
- Applications et idées de base d'apprentissage automatique
- techniques d'apprentissage automatisé
- Techniques de manipulation de données textuelles
- Chaînage de modèles et pipelines d'encapsulation de flux de travail
- Représentation des données après traitement
6. Apprentissage automatique pratique avec Sci-kit learn, Keras et Tensorflow
Parmi les publications les plus complètes sur la science des données et l'apprentissage automatique, il regorge de connaissances. Il est conseillé aux experts et aux novices d'étudier davantage ce sujet.
Bien que ce livre ne contienne qu'une petite quantité de théorie, il est soutenu par des exemples solides, ce qui lui donne une place sur la liste.
Ce livre comprend une variété de sujets, y compris scikit-learn pour les projets d'apprentissage automatique et TensorFlow pour la création et la formation de réseaux de neurones.
Après avoir lu ce livre, nous pensons que vous serez mieux équipé pour approfondir l'apprentissage en profondeur et traiter des problèmes pratiques.
Thèmes abordés dans le livre
- Examiner le paysage de l'apprentissage automatique, en particulier les réseaux de neurones
- Suivez un exemple de projet d'apprentissage automatique du début à la fin à l'aide de Scikit-Learn.
- Examinez plusieurs modèles de formation, tels que les techniques d'ensemble, les forêts aléatoires, les arbres de décision et les machines à vecteurs de support.
- Créez et entraînez des réseaux de neurones à l'aide de la bibliothèque TensorFlow.
- Considérez les réseaux convolutifs, les réseaux récurrents et l'apprentissage par renforcement profond tout en explorant filet neuronal conceptions.
- Apprenez à mettre à l'échelle et à former des réseaux de neurones profonds.
7. Apprentissage automatique pour les pirates
Pour le programmeur chevronné intéressé par l'analyse de données, le livre Machine Learning for Hackers est écrit. Les hackers sont des mathématiciens compétents dans ce contexte.
Pour quelqu'un ayant une solide compréhension de R, ce livre est un excellent choix car la majorité de celui-ci est centrée sur l'analyse de données dans R. De plus, le livre explique comment manipuler des données à l'aide de R avancé.
L'inclusion d'études de cas pertinentes met l'accent sur la valeur de l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique peut être le principal argument de vente du livre Machine Learning for Hackers.
Le livre donne de nombreux exemples concrets pour rendre l'apprentissage automatique plus simple et plus rapide plutôt que d'approfondir sa théorie mathématique.
Thèmes abordés dans le livre
- Créez un classificateur bayésien naïf qui analyse simplement le contenu d'un e-mail pour déterminer s'il s'agit de spam.
- Prédire le nombre de pages vues pour les 1,000 XNUMX principaux sites Web à l'aide de la régression linéaire
- Étudiez les méthodes d'optimisation en essayant de déchiffrer un chiffrement de lettre simple.
8. Apprentissage automatique Python avec des exemples
Ce livre, qui vous aide à comprendre et à créer diverses méthodes d'apprentissage automatique, d'apprentissage en profondeur et d'analyse de données, est probablement le seul qui se concentre uniquement sur Python en tant que langage de programmation.
Il couvre plusieurs bibliothèques puissantes pour implémenter différents algorithmes d'apprentissage automatique, tels que Scikit-Learn. Le module Tensor Flow est ensuite utilisé pour vous enseigner l'apprentissage en profondeur.
Enfin, il démontre les nombreuses opportunités d'analyse de données qui peuvent être réalisées à l'aide de l'apprentissage automatique et profond.
Il vous enseigne également les nombreuses techniques qui peuvent être utilisées pour augmenter l'efficacité du modèle que vous créez.
Thèmes abordés dans le livre
- Apprendre Python et Machine Learning : Guide du débutant
- Examen de l'ensemble de données des 2 groupes de discussion et de la détection des spams de Naive Bayes
- À l'aide de SVM, classer les sujets des reportages Prédiction des clics à l'aide d'algorithmes basés sur des arbres
- Prédiction du taux de clics à l'aide de la régression logistique
- L'utilisation d'algorithmes de régression pour prévoir les normes les plus élevées des cours boursiers
9. Apprentissage automatique Python
Le livre Python Machine Learning explique les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique ainsi que son importance dans le domaine numérique. C'est un livre d'apprentissage automatique pour les débutants.
Le livre couvre également les nombreux sous-domaines et applications de l'apprentissage automatique. Les principes de la programmation Python et comment démarrer avec le langage de programmation libre et open-source sont également couverts dans le livre Python Machine Learning.
Après avoir terminé le livre d'apprentissage automatique, vous serez en mesure d'établir efficacement un certain nombre de tâches d'apprentissage automatique à l'aide du codage Python.
Thèmes abordés dans le livre
- Fondamentaux de l'intelligence artificielle
- un arbre de décision
- Régression logistique
- Réseaux de neurones en profondeur
- Fondamentaux du langage de programmation Python
10. Apprentissage automatique: une perspective probabiliste
Machine Learning: A Probabilistic Perspective est un livre humoristique sur l'apprentissage automatique qui présente des graphiques couleur nostalgiques et des exemples pratiques et concrets de disciplines telles que la biologie, la vision par ordinateur, la robotique et le traitement de texte.
Il est plein de prose informelle et de pseudocode pour les algorithmes essentiels. Machine Learning: A Probabilistic Perspective, contrairement à d'autres publications sur l'apprentissage automatique qui sont présentées dans le style d'un livre de recettes et décrivent diverses approches heuristiques, se concentre sur une approche fondée sur des modèles.
Il spécifie les modèles ml en utilisant des représentations graphiques d'une manière claire et compréhensible. Basé sur une approche probabiliste unifiée, ce manuel fournit une introduction complète et autonome au domaine de l'apprentissage automatique.
Le contenu est à la fois large et approfondi, comprenant des informations de base sur des sujets tels que la probabilité, l'optimisation et l'algèbre linéaire, ainsi qu'une discussion sur les avancées contemporaines dans le domaine telles que les champs aléatoires conditionnels, la régularisation L1 et l'apprentissage en profondeur.
Le livre est écrit dans un langage décontracté et accessible, contenant un pseudo-code pour les principaux algorithmes significatifs.
Thèmes abordés dans le livre
- Probabilité
- L'apprentissage en profondeur
- Régularisation L1
- Traitement de texte
- Applications de vision par ordinateur
- Applications robotiques
11. Les éléments de l'apprentissage statistique
Pour son cadre conceptuel et une grande variété de sujets, ce manuel d'apprentissage automatique est souvent reconnu dans le domaine.
Ce livre peut être utilisé comme référence pour quiconque a besoin d'approfondir des sujets tels que les réseaux de neurones et les techniques de test, ainsi qu'une simple introduction à l'apprentissage automatique.
Le livre pousse agressivement le lecteur à faire ses propres expériences et enquêtes à chaque tournant, ce qui le rend précieux pour cultiver les capacités et la curiosité nécessaires pour faire des progrès pertinents dans une capacité ou un travail d'apprentissage automatique.
C'est un outil important pour les statisticiens et toute personne intéressée par l'exploration de données dans le domaine des affaires ou de la science. Assurez-vous de comprendre au minimum l'algèbre linéaire avant de commencer ce livre.
Thèmes abordés dans le livre
- Apprentissage supervisé (prédiction) à apprentissage non supervisé
- Les réseaux de neurones
- Machines à vecteurs de soutien
- Arbres de classement
- Algorithmes de boost
12. Reconnaissance des formes et apprentissage automatique
Les mondes de la reconnaissance de formes et de l'apprentissage automatique peuvent être explorés en profondeur dans ce livre. L'approche bayésienne de la reconnaissance des formes a été initialement présentée dans cette publication.
En outre, le livre examine des sujets difficiles qui nécessitent une compréhension pratique de la multivariée, de la science des données et de l'algèbre linéaire fondamentale.
Sur l'apprentissage automatique et la probabilité, l'ouvrage de référence propose des chapitres avec des niveaux de complexité progressivement plus difficiles en fonction des tendances des ensembles de données. Des exemples simples sont donnés avant une introduction générale à la reconnaissance des formes.
Le livre propose des techniques d'inférence approximative, qui permettent des approximations rapides dans les cas où les solutions exactes ne sont pas pratiques. Il n'y a pas d'autres livres qui utilisent des modèles graphiques pour décrire les distributions de probabilité, mais c'est le cas.
Thèmes abordés dans le livre
- Méthodes bayésiennes
- Algorithmes d'inférence approximatifs
- Nouveaux modèles basés sur les noyaux
- Introduction à la théorie des probabilités de base
- Introduction à la reconnaissance de formes et à l'apprentissage automatique
13. Fondamentaux de l'apprentissage automatique à partir de l'analyse prédictive des données
Si vous maîtrisez les fondamentaux du machine learning et souhaitez passer à l'analyse prédictive des données, ce livre est fait pour vous !!! En trouvant des modèles à partir d'ensembles de données volumineux, l'apprentissage automatique peut être utilisé pour développer des modèles de prédiction.
Ce livre examine la mise en œuvre du ML en utilisant Analyse prédictive des données en profondeur, comprenant à la fois des principes théoriques et des exemples concrets.
Malgré le fait que le titre "Fondamentaux de l'apprentissage automatique pour l'analyse prédictive des données" est une bouchée, ce livre décrira le parcours de l'analyse prédictive des données, des données à la perspicacité jusqu'à une conclusion.
Il aborde également quatre approches d'apprentissage automatique : l'apprentissage basé sur l'information, l'apprentissage basé sur la similarité, l'apprentissage basé sur les probabilités et l'apprentissage basé sur les erreurs, chacun avec une explication conceptuelle non technique suivie de modèles mathématiques et d'algorithmes avec des exemples.
Sujets traités dans le livre
- Apprentissage basé sur l'information
- Apprentissage basé sur la similarité
- Apprentissage basé sur les probabilités
- Apprentissage basé sur les erreurs
14. Modélisation prédictive appliquée
La modélisation prédictive appliquée examine l'ensemble du processus de modélisation prédictive, en commençant par les phases critiques du prétraitement des données, du fractionnement des données et des fondations de réglage du modèle.
Le travail présente ensuite des descriptions claires d'une variété d'approches de régression et de classification conventionnelles et récentes, en mettant l'accent sur la démonstration et la résolution des problèmes de données du monde réel.
Le guide présente tous les aspects du processus de modélisation avec plusieurs exemples concrets et concrets, et chaque chapitre comprend un code R complet pour chaque étape du processus.
Ce volume polyvalent peut être utilisé comme introduction aux modèles prédictifs et à l'ensemble du processus de modélisation, comme guide de référence pour les praticiens ou comme texte pour les cours avancés de modélisation prédictive de premier cycle ou de deuxième cycle.
Thèmes abordés dans le livre
- Technique de régression
- Technique de classement
- Algorithmes ML complexes
15. Apprentissage automatique : l'art et la science des algorithmes qui donnent du sens aux données
Si vous êtes intermédiaire ou expert en machine learning et que vous souhaitez « revenir aux fondamentaux », ce livre est fait pour vous ! Il rend pleinement hommage à l'énorme complexité et à la profondeur de l'apprentissage automatique sans jamais perdre de vue ses principes unificateurs (tout un accomplissement !).
Machine Learning: The Art and Science of Algorithms comprend plusieurs études de cas de complexité croissante, ainsi que de nombreux exemples et images (pour que les choses restent intéressantes!).
Le livre couvre également un large éventail de modèles logiques, géométriques et statistiques, ainsi que des sujets complexes et nouveaux comme la factorisation matricielle et l'analyse ROC.
Thèmes abordés dans le livre
- Simplifie les algorithmes d'apprentissage automatique
- Modèle logique
- Modèle géométrique
- Modèle statistique
- Analyse ROC
16. Exploration de données : outils et techniques pratiques d'apprentissage automatique
En utilisant des approches issues de l'étude des systèmes de bases de données, de l'apprentissage automatique et des statistiques, les techniques d'exploration de données nous permettent de trouver des modèles dans de grandes quantités de données.
Vous devriez vous procurer le livre Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques si vous avez besoin d'étudier les techniques d'exploration de données en particulier ou si vous envisagez d'apprendre l'apprentissage automatique en général.
Le meilleur livre sur l'apprentissage automatique se concentre davantage sur son côté technique. Il approfondit les subtilités techniques de l'apprentissage automatique et les stratégies de collecte de données et d'utilisation de diverses entrées et sorties pour juger des résultats.
Thèmes abordés dans le livre
- Modèles linéaires
- regroupement
- Modélisation statistique
- la performance prédire
- Comparaison des méthodes d'exploration de données
- Apprentissage basé sur les instances
- Représentation des connaissances et clusters
- Techniques d'exploration de données traditionnelles et modernes
17. Python pour l'analyse des données
La capacité d'évaluer les données utilisées dans l'apprentissage automatique est la compétence la plus importante qu'un data scientist doit posséder. Avant de développer un modèle ML qui produit une prévision précise, la majorité de votre travail comprendra la manipulation, le traitement, le nettoyage et l'évaluation des données.
Vous devez être familiarisé avec les langages de programmation tels que Pandas, NumPy, Ipython et autres afin d'exécuter une analyse de données.
Si vous souhaitez travailler en science des données ou en apprentissage automatique, vous devez avoir la capacité de manipuler des données.
Vous devriez certainement lire le livre Python for Data Analysis dans ce cas.
Thèmes abordés dans le livre
- Essentiel Bibliothèques Python
- Pandas avancés
- Exemples d'analyse de données
- Nettoyage et préparation des données
- Méthodes mathématiques et statistiques
- Résumer et calculer des statistiques descriptives
18. Traitement du langage naturel avec Python
La base des systèmes d'apprentissage automatique est le traitement du langage naturel.
Le livre Traitement du langage naturel avec Python vous explique comment utiliser NLTK, une collection appréciée de modules et d'outils Python pour le traitement symbolique et statistique du langage naturel pour l'anglais et la PNL en général.
Le livre Traitement du langage naturel avec Python fournit des routines Python efficaces qui illustrent la PNL de manière concise et évidente.
Les lecteurs ont accès à des ensembles de données bien annotés pour traiter les données non structurées, la structure textuelle et linguistique et d'autres éléments axés sur la PNL.
Thèmes abordés dans le livre
- Comment fonctionne le langage humain ?
- Structures de données linguistiques
- Boîte à outils en langage naturel (NLTK)
- Parsing et analyse sémantique
- Bases de données linguistiques populaires
- Intégrer des techniques de intelligence artificielle et linguistique
19. Programmation de l'intelligence collective
The Programming Collective Intelligence de Toby Segaran, qui est considéré comme l'un des plus grands livres pour commencer à comprendre l'apprentissage automatique, a été écrit en 2007, des années avant que la science des données et l'apprentissage automatique n'atteignent leur position actuelle en tant que voies professionnelles de premier plan.
Le livre utilise Python comme méthode de diffusion de son expertise auprès de son public. La programmation de l'intelligence collective est plus un manuel d'implémentation ml qu'une introduction à l'apprentissage automatique.
Le livre fournit des informations sur le développement d'algorithmes ML efficaces pour collecter des données à partir d'applications, programmer pour obtenir des données à partir de sites Web et extrapoler les données collectées.
Chaque chapitre comprend des activités pour développer les algorithmes discutés et améliorer leur utilité.
Thèmes abordés dans le livre
- Filtrage bayésien
- Machines à vecteurs de soutien
- Algorithmes des moteurs de recherche
- Façons de faire des prédictions
- Techniques de filtrage collaboratif
- Factorisation matricielle non négative
- Intelligence évolutive pour la résolution de problèmes
- Méthodes de détection de groupes ou de modèles
20. Apprentissage en profondeur (série de calcul adaptatif et d'apprentissage automatique)
Comme nous le savons tous, l'apprentissage en profondeur est un type amélioré d'apprentissage automatique qui permet aux ordinateurs d'apprendre des performances passées et d'une grande quantité de données.
Lorsque vous utilisez des techniques d'apprentissage automatique, vous devez également connaître les principes d'apprentissage en profondeur. Ce livre, qui est considéré comme la Bible de l'apprentissage en profondeur, sera très utile dans cette circonstance.
Trois experts en apprentissage profond couvrent des sujets très complexes remplis de mathématiques et de modèles génératifs profonds dans ce livre.
Fournissant une base mathématique et conceptuelle, le travail discute des idées pertinentes en algèbre linéaire, en théorie des probabilités, en théorie de l'information, en calcul numérique et en apprentissage automatique.
Il examine des applications telles que le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale, la vision par ordinateur, les systèmes de recommandation en ligne, la bioinformatique et les jeux vidéo et décrit les techniques d'apprentissage en profondeur utilisées par les praticiens de l'industrie, telles que les réseaux d'anticipation en profondeur, les algorithmes de régularisation et d'optimisation, les réseaux convolutifs et la méthodologie pratique. .
Thèmes abordés dans le livre
- Calcul numérique
- Recherche en apprentissage profond
- Techniques de vision par ordinateur
- Réseaux d'anticipation profonds
- Optimisation pour la formation de modèles profonds
- Méthodologie pratique
- Recherche en apprentissage profond
Conclusion
Les 20 meilleurs livres d'apprentissage automatique sont résumés dans cette liste, que vous pouvez utiliser pour faire progresser l'apprentissage automatique dans la direction que vous souhaitez.
Vous serez en mesure de développer une base solide d'expertise en apprentissage automatique et une bibliothèque de référence que vous pourrez utiliser souvent tout en travaillant dans le domaine si vous lisez une variété de ces manuels.
Vous serez inspiré pour continuer à apprendre, à vous améliorer et à avoir un effet même si vous ne lisez qu'un seul livre.
Lorsque vous êtes prêt et compétent pour développer vos propres algorithmes d'apprentissage automatique, gardez à l'esprit que les données sont essentielles au succès de votre projet.
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