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A proposito, siamo tutti consapevoli della velocità con cui la tecnologia di apprendimento automatico si è sviluppata negli ultimi anni. L'apprendimento automatico è una disciplina che ha attirato l'interesse di diverse aziende, accademici e settori.
Per questo motivo, discuterò alcuni dei più grandi libri sull'apprendimento automatico che un ingegnere o un principiante dovrebbe leggere oggi. Dovete essere tutti d'accordo sul fatto che leggere libri non è la stessa cosa che usare l'intelletto.
Leggere libri aiuta la nostra mente a scoprire molte cose nuove. Leggere è imparare, dopotutto. Un tag di autoapprendimento è molto divertente da avere. I migliori libri di testo disponibili nel campo saranno evidenziati in questo articolo.
I seguenti libri di testo offrono un'introduzione collaudata al campo più ampio dell'IA e sono spesso utilizzati nei corsi universitari e consigliati allo stesso modo da accademici e ingegneri.
Anche se ne hai un sacco machine learning esperienza, prendere in mano uno di questi libri di testo potrebbe essere un modo fantastico per rispolverare. Dopotutto, l'apprendimento è un processo continuo.
1. Apprendimento automatico per principianti assoluti
Ti piacerebbe studiare l'apprendimento automatico ma non sai come farlo. Ci sono diversi concetti teorici e statistici cruciali che dovresti comprendere prima di iniziare il tuo viaggio epico nell'apprendimento automatico. E questo libro soddisfa questo bisogno!
Offre principianti completi con un livello elevato, applicabile introduzione all'apprendimento automatico. Il libro Machine Learning per principianti assoluti è una delle scelte migliori per chiunque cerchi la spiegazione più semplificata dell'apprendimento automatico e delle idee associate.
I numerosi algoritmi ml del libro sono accompagnati da spiegazioni sintetiche ed esempi grafici per aiutare i lettori a capire tutto ciò che viene discusso.
Argomenti trattati nel libro
- Nozioni di base di reti neurali
- Analisi di regressione
- Ingegneria delle funzionalità
- il clustering
- Convalida incrociata
- Tecniche di pulizia dei dati
- Alberi decisionali
- Modellazione d'insieme
2. Apprendimento automatico per manichini
L'apprendimento automatico potrebbe essere un'idea confusa per le persone normali. Tuttavia, non ha prezzo per quelli di noi che sono ben informati.
Senza ML, è difficile gestire problemi come risultati di ricerca online, pubblicità in tempo reale su pagine Web, automazione o persino filtri antispam (Sì!).
Di conseguenza, questo libro ti offre un'introduzione semplice che ti aiuterà a saperne di più sull'enigmatico regno dell'apprendimento automatico. Con l'aiuto di Machine Learning For Dummies, imparerai a "parlare" linguaggi come Python e R, che ti permetteranno di addestrare i computer a eseguire il riconoscimento di schemi e l'analisi dei dati.
Inoltre, imparerai come utilizzare Anaconda e R Studio di Python per sviluppare in R.
Argomenti trattati nel libro
- Preparazione dei dati
- approcci per l'apprendimento automatico
- Il ciclo di apprendimento automatico
- Apprendimento supervisionato e non supervisionato
- Formazione di sistemi di apprendimento automatico
- Legare i metodi di apprendimento automatico ai risultati
3. Il libro di apprendimento automatico delle cento pagine
È possibile coprire tutti gli aspetti dell'apprendimento automatico in meno di 100 pagine? The Hundred-Page Machine Learning Book di Andriy Burkov è un tentativo di fare lo stesso.
Il libro sull'apprendimento automatico è ben scritto e supportato da rinomati leader del pensiero, tra cui Sujeet Varakhedi, Head of Engineering di eBay, e Peter Norvig, Director of Research di Google.
È il miglior libro per un principiante nell'apprendimento automatico. Dopo aver letto a fondo il libro, sarai in grado di costruire e comprendere sofisticati sistemi di intelligenza artificiale, riuscire in un colloquio di apprendimento automatico e persino avviare la tua azienda basata sul ML.
Tuttavia, il libro non è destinato a principianti assoluti nell'apprendimento automatico. Cerca da qualche parte se stai cercando qualcosa di più fondamentale.
Argomenti trattati nel libro
- Anatomia di a algoritmo di apprendimento
- Apprendimento supervisionato e apprendimento non supervisionato
- Insegnamento rafforzativo
- Algoritmi fondamentali del Machine Learning
- Panoramica delle reti neurali e del deep learning
4. Comprensione dell'apprendimento automatico
Un'introduzione sistematica all'apprendimento automatico è fornita nel libro Capire l'apprendimento automatico. Il libro approfondisce le idee fondamentali, i paradigmi computazionali e le derivazioni matematiche dell'apprendimento automatico.
Un'ampia gamma di argomenti di machine learning è presentata in modo semplice da machine learning. I fondamenti teorici del machine learning sono descritti nel libro, insieme alle derivazioni matematiche che trasformano questi fondamenti in utili algoritmi.
Il libro presenta i fondamenti prima di coprire un'ampia gamma di argomenti cruciali che non sono stati trattati dai libri di testo precedenti.
Incluso in questo sono una discussione dei concetti di convessità e stabilità e la complessità computazionale dell'apprendimento, così come significativi paradigmi algoritmici come stocastico discesa gradiente, reti neurali e apprendimento strutturato dell'output, nonché nuove idee teoriche emergenti come l'approccio PAC-Bayes e i limiti basati sulla compressione. progettato per principianti laureati o studenti universitari avanzati.
Argomenti trattati nel libro
- La complessità computazionale dell'apprendimento automatico
- Algoritmi ML
- Reti neurali
- Approccio PAC-Bayes
- Discesa stocastica del gradiente
- Apprendimento strutturato di output
5. Introduzione all'apprendimento automatico con Python
Sei un data scientist esperto di Python che vuole studiare l'apprendimento automatico? Il miglior libro con cui iniziare la tua avventura di machine learning è Introduzione all'apprendimento automatico con Python: una guida per i data scientist.
Con l'aiuto del libro Introduzione all'apprendimento automatico con Python: una guida per gli scienziati dei dati, scoprirai una varietà di tecniche utili per creare programmi di apprendimento automatico personalizzati.
Tratterai tutti i passaggi cruciali coinvolti nell'utilizzo di Python e del pacchetto Scikit-Learn per creare applicazioni di apprendimento automatico affidabili.
Ottenere una solida conoscenza delle librerie matplotlib e NumPy renderà l'apprendimento molto più semplice.
Argomenti trattati nel libro
- Tecniche moderne per la modifica dei parametri e la valutazione del modello
- Applicazioni e idee di base per l'apprendimento automatico
- tecniche di apprendimento automatico
- Tecniche di manipolazione dei dati testuali
- Concatenamento di modelli e pipeline di incapsulamento del flusso di lavoro
- Rappresentazione dei dati dopo l'elaborazione
6. Apprendimento pratico con Sci-kit Learn, Keras e Tensorflow
Tra le pubblicazioni più approfondite su data science e machine learning, è ricca di conoscenze. Si consiglia che esperti e principianti studino di più su questo argomento.
Sebbene questo libro contenga solo una piccola quantità di teoria, è supportato da esempi forti, che gli danno un posto nell'elenco.
Questo libro include una varietà di argomenti, tra cui scikit-learn per progetti di apprendimento automatico e TensorFlow per la creazione e l'addestramento di reti neurali.
Dopo aver letto questo libro, pensiamo che sarai meglio attrezzato per approfondire apprendimento profondo e affrontare problemi pratici.
Argomenti trattati nel libro
- Esamina il panorama dell'apprendimento automatico, in particolare le reti neurali
- Tieni traccia di un progetto di apprendimento automatico di esempio dall'inizio alla conclusione utilizzando Scikit-Learn.
- Esaminare diversi modelli di addestramento, come tecniche di insieme, foreste casuali, alberi decisionali e macchine vettoriali di supporto.
- Crea e addestra reti neurali utilizzando la libreria TensorFlow.
- Considera le reti convoluzionali, le reti ricorrenti e l'apprendimento per rinforzo profondo durante l'esplorazione rete neurale disegni.
- Scopri come scalare e addestrare reti neurali profonde.
7. Apprendimento automatico per hacker
Per il programmatore esperto interessato all'analisi dei dati, viene scritto il libro Machine Learning for Hackers. Gli hacker sono abili matematici in questo contesto.
Per qualcuno con una solida conoscenza di R, questo libro è un'ottima scelta perché la maggior parte è incentrata sull'analisi dei dati in R. Inoltre, nel libro viene spiegato come manipolare i dati utilizzando R avanzato.
L'inclusione di storie di casi pertinenti sottolinea il valore dell'impiego di algoritmi di apprendimento automatico che può essere il punto di forza più significativo del libro Machine Learning for Hackers.
Il libro fornisce molti esempi del mondo reale per rendere l'apprendimento automatico più semplice e veloce piuttosto che approfondire la sua teoria matematica.
Argomenti trattati nel libro
- Crea un classificatore bayesiano ingenuo che analizzi semplicemente il contenuto di un'e-mail per determinare se si tratta di spam.
- Previsione del numero di visualizzazioni di pagina per i primi 1,000 siti Web utilizzando la regressione lineare
- Esamina i metodi di ottimizzazione tentando di decifrare un semplice cifrario a lettere.
8. Python Machine Learning con esempi
Questo libro, che ti aiuta a comprendere e creare vari metodi di Machine Learning, Deep Learning e Data Analysis, è probabilmente l'unico incentrato solo su Python come linguaggio di programmazione.
Copre diverse potenti librerie per l'implementazione di diversi algoritmi di Machine Learning, come Scikit-Learn. Il modulo Tensor Flow viene quindi utilizzato per insegnarti il deep learning.
Infine, mostra le numerose opportunità di analisi dei dati che possono essere ottenute utilizzando il machine e il deep learning.
Ti insegna anche le numerose tecniche che possono essere utilizzate per aumentare l'efficacia del modello che crei.
Argomenti trattati nel libro
- Apprendimento di Python e Machine Learning: una guida per principianti
- Esaminando il set di dati dei 2 gruppi di discussione e il rilevamento della posta indesiderata di Naive Bayes
- Utilizzando le SVM, classifica gli argomenti delle notizie Previsione click-through utilizzando algoritmi basati su alberi
- Previsione della percentuale di clic utilizzando la regressione logistica
- L'uso di algoritmi di regressione per prevedere gli standard più elevati dei prezzi delle azioni
9. Apprendimento automatico di Python
Il libro Python Machine Learning spiega i fondamenti dell'apprendimento automatico e il suo significato nel dominio digitale. È un libro di apprendimento automatico per principianti.
Inoltre, nel libro vengono trattati i numerosi sottocampi e applicazioni dell'apprendimento automatico. I principi della programmazione Python e come iniziare con il linguaggio di programmazione gratuito e open source sono trattati anche nel libro Python Machine Learning.
Dopo aver terminato il libro sull'apprendimento automatico, sarai in grado di stabilire in modo efficace una serie di lavori di apprendimento automatico utilizzando la codifica Python.
Argomenti trattati nel libro
- Fondamenti di intelligenza artificiale
- un albero decisionale
- Regressione logistica
- Reti neurali approfondite
- Fondamenti del linguaggio di programmazione Python
10 Apprendimento automatico: una prospettiva probabilistica
Machine Learning: A Probabilistic Perspective è un libro umoristico sull'apprendimento automatico che presenta una grafica a colori nostalgica ed esempi pratici e reali di discipline come la biologia, la visione artificiale, la robotica e l'elaborazione del testo.
È pieno di prosa casuale e pseudocodice per algoritmi essenziali. Apprendimento automatico: una prospettiva probabilistica, in contrasto con altre pubblicazioni sull'apprendimento automatico che sono presentate nello stile di un libro di cucina e descrivono vari approcci euristici, si concentra su un approccio basato su modelli di principio.
Specifica i modelli ml utilizzando rappresentazioni grafiche in modo chiaro e comprensibile. Basato su un approccio unificato e probabilistico, questo libro di testo fornisce un'introduzione completa e autonoma all'area dell'apprendimento automatico.
Il contenuto è sia ampio che approfondito, incluso materiale di base fondamentale su argomenti come probabilità, ottimizzazione e algebra lineare, nonché una discussione sui progressi contemporanei nell'area come campi casuali condizionali, regolarizzazione L1 e deep learning.
Il libro è scritto in un linguaggio informale e accessibile, contenente pseudo-codice per i principali algoritmi significativi.
Argomenti trattati nel libro
- Probabilità
- Apprendimento approfondito
- L1 regolarizzazione
- OTTIMIZZAZIONE
- Elaborazione del testo
- Applicazioni di visione artificiale
- Applicazioni di robotica
11 Gli elementi dell'apprendimento statistico
Per la sua struttura concettuale e un'ampia varietà di argomenti, questo libro di testo di apprendimento automatico è spesso riconosciuto nel campo.
Questo libro può essere utilizzato come riferimento per chiunque abbia bisogno di rispolverare argomenti come le reti neurali e le tecniche di test, nonché una semplice introduzione all'apprendimento automatico.
Il libro spinge in modo aggressivo il lettore a fare i propri esperimenti e indagini in ogni momento, rendendolo prezioso per coltivare le capacità e la curiosità necessarie per fare progressi pertinenti in una capacità o in un lavoro di apprendimento automatico.
È uno strumento importante per gli statistici e chiunque sia interessato al data mining nel mondo degli affari o della scienza. Assicurati di aver compreso almeno l'algebra lineare prima di iniziare questo libro.
Argomenti trattati nel libro
- Dall'apprendimento supervisionato (previsione) all'apprendimento non supervisionato
- Reti neurali
- Supporta macchine vettoriali
- Classificazione alberi
- Algoritmi di potenziamento
12 Riconoscimento dei modelli e apprendimento automatico
I mondi del riconoscimento di schemi e dell'apprendimento automatico possono essere esplorati a fondo in questo libro. L'approccio bayesiano al riconoscimento dei modelli è stato originariamente presentato in questa pubblicazione.
Inoltre, il libro esamina argomenti impegnativi che richiedono una comprensione pratica di multivariata, scienza dei dati e algebra lineare fondamentale.
Su machine learning e probabilità, il libro di riferimento offre capitoli con livelli di complessità progressivamente più difficili basati sulle tendenze nei set di dati. Semplici esempi vengono forniti prima di un'introduzione generale al riconoscimento di modelli.
Il libro offre tecniche per l'inferenza approssimativa, che consentono rapide approssimazioni nei casi in cui soluzioni esatte non sono pratiche. Non ci sono altri libri che utilizzino modelli grafici per descrivere le distribuzioni di probabilità, ma lo fa.
Argomenti trattati nel libro
- Metodi bayesiani
- Algoritmi di inferenza approssimativi
- Nuovi modelli basati sui kernel
- Introduzione alla teoria della probabilità di base
- Introduzione al riconoscimento di modelli e all'apprendimento automatico
13 Fondamenti di Machine Learning dall'analisi predittiva dei dati
Se hai imparato i fondamenti del machine learning e vuoi passare all'analisi predittiva dei dati, questo è il libro che fa per te!!! Trovando modelli da enormi set di dati, Machine Learning può essere utilizzato per sviluppare modelli di previsione.
Questo libro esamina l'implementazione dell'utilizzo di ML Analisi dei dati predittiva in modo approfondito, includendo sia principi teorici che esempi concreti.
Nonostante il titolo "Fondamenti dell'apprendimento automatico per l'analisi dei dati predittiva" sia un boccone, questo libro delineerà il viaggio dell'analisi dei dati predittiva dai dati all'intuizione fino a una conclusione.
Vengono inoltre discussi quattro approcci di apprendimento automatico: apprendimento basato sull'informazione, apprendimento basato sulla somiglianza, apprendimento basato sulla probabilità e apprendimento basato sugli errori, ciascuno con una spiegazione concettuale non tecnica seguita da modelli matematici e algoritmi con esempi.
Argomenti trattati nel libro
- Apprendimento basato sull'informazione
- Apprendimento basato sulla somiglianza
- Apprendimento basato sulla probabilità
- Apprendimento basato sugli errori
14 Modellazione predittiva applicata
L'Applied Predictive Modeling esamina l'intero processo di modellazione predittiva, a partire dalle fasi critiche della preelaborazione dei dati, della suddivisione dei dati e delle basi dell'ottimizzazione del modello.
Il lavoro presenta quindi descrizioni chiare di una varietà di approcci di regressione e classificazione convenzionali e recenti, con particolare attenzione alla visualizzazione e alla risoluzione delle sfide dei dati del mondo reale.
La guida illustra tutti gli aspetti del processo di modellazione con numerosi esempi pratici e reali e ogni capitolo include un codice R completo per ogni fase del processo.
Questo volume multiuso può essere utilizzato come introduzione ai modelli predittivi e all'intero processo di modellazione, come guida di riferimento per i professionisti o come testo per corsi avanzati di modellazione predittiva di livello universitario o universitario.
Argomenti trattati nel libro
- Regressione tecnica
- Tecnica di classificazione
- Algoritmi ML complessi
15 Apprendimento automatico: l'arte e la scienza degli algoritmi che danno un senso ai dati
Se sei un intermedio o un esperto di machine learning e vuoi tornare ai fondamenti, questo libro fa per te! Rende pienamente merito all'enorme complessità e profondità di Machine Learning senza mai perdere di vista i suoi principi unificanti (un bel risultato!).
Apprendimento automatico: l'arte e la scienza degli algoritmi include diversi casi di studio di complessità crescente, oltre a numerosi esempi e immagini (per mantenere le cose interessanti!).
Il libro copre anche un'ampia gamma di modelli logici, geometrici e statistici, nonché argomenti complicati e nuovi come la fattorizzazione di matrici e l'analisi ROC.
Argomenti trattati nel libro
- Semplifica gli algoritmi di apprendimento automatico
- Modello logico
- Modello geometrico
- Modello statistico
- Analisi ROC
16 Data mining: strumenti e tecniche pratiche di machine learning
Utilizzando approcci dallo studio dei sistemi di database, dell'apprendimento automatico e della statistica, le tecniche di data mining ci consentono di trovare modelli in grandi quantità di dati.
Dovresti ottenere il libro Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques se hai bisogno di studiare le tecniche di data mining in particolare o se intendi imparare l'apprendimento automatico in generale.
Il miglior libro sull'apprendimento automatico si concentra maggiormente sul suo lato tecnico. Approfondisce ulteriormente le complessità tecniche dell'apprendimento automatico e le strategie per raccogliere dati e utilizzare vari input e output per giudicare i risultati.
Argomenti trattati nel libro
- Modelli lineari
- il clustering
- Modellazione statistica
- prestazioni predire
- Confronto dei metodi di data mining
- Apprendimento basato sull'istanza
- Rappresentazione della conoscenza e cluster
- Tecniche di data mining tradizionali e moderne
17 Python per l'analisi dei dati
La capacità di valutare i dati utilizzati nell'apprendimento automatico è l'abilità più importante che un data scientist deve possedere. Prima di sviluppare un modello ML che produca una previsione accurata, la maggior parte del tuo lavoro includerà la gestione, l'elaborazione, la pulizia e la valutazione dei dati.
Devi avere familiarità con linguaggi di programmazione come Pandas, NumPy, Ipython e altri per eseguire l'analisi dei dati.
Se vuoi lavorare nella scienza dei dati o nell'apprendimento automatico, devi avere la capacità di manipolare i dati.
Dovresti assolutamente leggere il libro Python per l'analisi dei dati in questo caso.
Argomenti trattati nel libro
- Essenziale Librerie Python
- Panda avanzati
- Esempi di analisi dei dati
- Pulizia e preparazione dei dati
- Metodi matematici e statistici
- Riepilogo e calcolo delle statistiche descrittive
18 Elaborazione del linguaggio naturale con Python
Il fondamento dei sistemi di apprendimento automatico è l'elaborazione del linguaggio naturale.
Il libro Natural Language Processing with Python ti spiega come utilizzare NLTK, una raccolta molto apprezzata di moduli e strumenti Python per l'elaborazione simbolica e statistica del linguaggio naturale per l'inglese e la NLP in generale.
Il libro Natural Language Processing with Python fornisce efficaci routine Python che dimostrano la NLP in modo conciso e ovvio.
I lettori hanno accesso a set di dati ben annotati per la gestione di dati non strutturati, struttura linguistica testuale e altri elementi incentrati sulla PNL.
Argomenti trattati nel libro
- Come funziona il linguaggio umano?
- Strutture dati linguistiche
- Toolkit del linguaggio naturale (NLTK)
- Parsing e analisi semantica
- Banche dati linguistiche popolari
- Integrare le tecniche da intelligenza artificiale e linguistica
19 Programmazione dell'intelligenza collettiva
Il Programming Collective Intelligence di Toby Segaran, considerato uno dei più grandi libri per iniziare a comprendere l'apprendimento automatico, è stato scritto nel 2007, anni prima che la scienza dei dati e l'apprendimento automatico raggiungessero la loro posizione attuale come principali percorsi professionali.
Il libro usa Python come metodo per diffondere la sua esperienza al suo pubblico. L'intelligenza collettiva di programmazione è più un manuale per l'implementazione di ml che un'introduzione all'apprendimento automatico.
Il libro fornisce informazioni sullo sviluppo di algoritmi ML efficaci per la raccolta di dati dalle app, la programmazione per ottenere i dati dai siti Web e l'estrapolazione dei dati raccolti.
Ogni capitolo include attività per espandere gli algoritmi discussi e migliorarne l'utilità.
Argomenti trattati nel libro
- Filtraggio bayesiano
- Supporta macchine vettoriali
- Algoritmi dei motori di ricerca
- Modi per fare previsioni
- Tecniche di filtraggio collaborativo
- Fattorizzazione matriciale non negativa
- Intelligenza in evoluzione per la risoluzione dei problemi
- Metodi per rilevare gruppi o modelli
20 Deep Learning (calcolo adattivo e serie di machine learning)
Come tutti sappiamo, il deep learning è un tipo migliorato di machine learning che consente ai computer di imparare dalle prestazioni passate e da una grande quantità di dati.
Durante l'utilizzo delle tecniche di machine learning, devi anche avere dimestichezza con i principi di deep learning. Questo libro, che è considerato la Bibbia dell'apprendimento profondo, sarà molto utile in questa circostanza.
In questo libro tre esperti di deep learning trattano argomenti estremamente complicati che sono pieni di matematica e modelli generativi profondi.
Fornendo una base matematica e concettuale, il lavoro discute idee pertinenti in algebra lineare, teoria della probabilità, teoria dell'informazione, calcolo numerico e apprendimento automatico.
Esamina applicazioni come elaborazione del linguaggio naturale, riconoscimento vocale, visione artificiale, sistemi di raccomandazione online, bioinformatica e videogiochi e descrive le tecniche di apprendimento profondo utilizzate dai professionisti del settore, come reti feedforward profonde, regolarizzazione e algoritmi di ottimizzazione, reti convoluzionali e metodologia pratica .
Argomenti trattati nel libro
- Calcolo numerico
- Ricerca sull'apprendimento profondo
- Tecniche di visione artificiale
- Reti feedforward profonde
- Ottimizzazione per la formazione di modelli profondi
- Metodologia pratica
- Ricerca sull'apprendimento profondo
Conclusione
I 20 migliori libri di machine learning sono riassunti in quell'elenco, che puoi utilizzare per far progredire il machine learning nella direzione che preferisci.
Sarai in grado di sviluppare una solida base nell'esperienza dell'apprendimento automatico e una libreria di riferimento che puoi utilizzare spesso mentre lavori nell'area se leggi una varietà di questi libri di testo.
Sarai ispirato a continuare a imparare, a migliorare e ad avere un effetto anche se leggi solo un libro.
Quando sei preparato e competente per sviluppare i tuoi algoritmi di apprendimento automatico, tieni presente che i dati sono di vitale importanza per il successo del tuo progetto.
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