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그건 그렇고, 지난 몇 년 동안 기계 학습 기술이 얼마나 빨리 발전했는지 우리 모두 알고 있습니다. 기계 학습은 여러 기업, 학계 및 부문의 관심을 끌었던 분야입니다.
이로 인해 엔지니어나 초보자가 오늘날 읽어야 할 기계 학습에 관한 가장 훌륭한 책에 대해 논의할 것입니다. 책을 읽는 것이 지성을 사용하는 것과 같지 않다는 데 모두 동의하셨을 것입니다.
책을 읽는 것은 우리의 마음이 많은 새로운 것을 발견하도록 도와줍니다. 결국 읽기는 학습입니다. 자기 학습자 태그는 가지고 있으면 정말 재미있습니다. 해당 분야에서 사용 가능한 최고의 교과서가 이 기사에서 강조 표시됩니다.
다음 교과서는 더 큰 AI 분야에 대한 검증된 소개를 제공하며 대학 과정에서 자주 사용되며 학계와 엔지니어 모두가 추천합니다.
천만다행이더라도 기계 학습 경험상, 이 교과서 중 하나를 선택하는 것은 닦는 훌륭한 방법이 될 수 있습니다. 결국 학습은 지속적인 과정입니다.
1. 완전 초보자를 위한 기계 학습
기계 학습을 공부하고 싶지만 방법을 모릅니다. 기계 학습으로의 장대한 여행을 시작하기 전에 이해해야 할 몇 가지 중요한 이론적 및 통계적 개념이 있습니다. 그리고 이 책은 그 필요를 채워줍니다!
그것은 높은 수준의 적용 가능한 완전한 초보자를 제공합니다. 기계 학습 소개. Absolute Beginners를 위한 Machine Learning 책은 기계 학습 및 관련 아이디어에 대한 가장 간단한 설명을 찾는 모든 사람에게 최고의 선택 중 하나입니다.
이 책의 수많은 ml 알고리즘에는 간결한 설명과 그래픽 예제가 함께 제공되어 독자가 논의되는 모든 내용을 이해할 수 있도록 도와줍니다.
책에서 다루는 주제
- 기초 신경망
- 회귀 분석
- 기능 엔지니어링
- 클러스터링
- 교차 검증
- 데이터 스크러빙 기술
- 의사 결정 트리
- 앙상블 모델링
2. 인형을 위한 기계 학습
기계 학습은 일반 사람들에게는 혼란스러운 아이디어일 수 있습니다. 그러나 지식이 풍부한 우리에게는 귀중합니다.
ML이 없으면 온라인 검색 결과, 웹 페이지의 실시간 광고, 자동화 또는 스팸 필터링(예!)과 같은 문제를 관리하기 어렵습니다.
결과적으로 이 책은 기계 학습의 수수께끼 같은 영역에 대해 더 많이 배우는 데 도움이 되는 간단한 소개를 제공합니다. Machine Learning For Dummies의 도움으로 Python 및 R과 같은 언어를 "말하는" 방법을 배우게 되며, 이를 통해 컴퓨터가 패턴 인식 및 데이터 분석을 수행하도록 훈련할 수 있습니다.
또한 Python의 Anaconda 및 R Studio를 사용하여 R에서 개발하는 방법을 배웁니다.
책에서 다루는 주제
- 데이터 준비
- 기계 학습을 위한 접근법
- 기계 학습 주기
- 감독 및 비지도 학습
- 기계 학습 시스템 교육
- 기계 학습 방법을 결과에 연결
3. XNUMX 페이지 기계 학습 책
100페이지 미만으로 기계 학습의 모든 측면을 다루는 것이 가능합니까? Andriy Burkov의 The Hundred-Page Machine Learning Book은 동일한 시도입니다.
이 기계 학습 책은 eBay의 엔지니어링 책임자인 Sujeet Varakhedi와 Google의 연구 책임자인 Peter Norvig를 비롯한 저명한 사상가들의 지원을 받아 잘 작성되었습니다.
기계 학습 초보자를 위한 최고의 책입니다. 이 책을 철저히 읽은 후에는 정교한 AI 시스템을 구성하고 이해하고, 기계 학습 인터뷰에 성공하고, 자신만의 ML 기반 회사를 시작할 수도 있습니다.
그러나 이 책은 기계 학습의 완전한 초보자를 대상으로 하지 않습니다. 더 근본적인 것을 찾고 있다면 어딘가를 찾아보십시오.
책에서 다루는 주제
4. 기계 학습 이해
기계 학습에 대한 체계적인 소개는 책 이해 기계 학습에서 제공됩니다. 이 책은 기계 학습의 기본 아이디어, 컴퓨팅 패러다임 및 수학적 파생을 깊이 탐구합니다.
광범위한 기계 학습 과목이 기계 학습에 의해 간단한 방식으로 제시됩니다. 기계 학습의 이론적 기초는 이러한 기초를 유용한 알고리즘으로 바꾸는 수학적 파생과 함께 책에 설명되어 있습니다.
이 책은 이전 교과서에서 다루지 않은 광범위한 중요한 주제를 다루기 전에 기본 사항을 제시합니다.
여기에는 확률론과 같은 중요한 알고리즘 패러다임뿐만 아니라 볼록성 및 안정성 개념과 학습의 계산 복잡성에 대한 논의가 포함됩니다. 그라데이션 하강, 신경망 및 구조화된 출력 학습뿐만 아니라 PAC-Bayes 접근 방식 및 압축 기반 범위와 같은 새롭게 떠오르는 이론적 아이디어도 있습니다. 대학원생 또는 고급 학부생을 위해 설계되었습니다.
책에서 다루는 주제
- 기계 학습의 계산 복잡성
- ML 알고리즘
- 신경망
- PAC-Bayes 접근법
- 확률적 경사하강법
- 구조화된 출력 학습
5. Python을 사용한 기계 학습 소개
기계 학습을 연구하고 싶은 Python에 정통한 데이터 과학자입니까? 기계 학습 모험을 시작하기에 가장 좋은 책은 Python을 사용한 기계 학습 입문: 데이터 과학자를 위한 안내서입니다.
Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists라는 책을 통해 맞춤형 기계 학습 프로그램을 만드는 데 유용한 다양한 기술을 발견할 수 있습니다.
신뢰할 수 있는 기계 학습 응용 프로그램을 구축하기 위해 Python 및 Scikit-Learn 패키지를 활용하는 것과 관련된 모든 중요한 단계를 다룹니다.
matplotlib 및 NumPy 라이브러리를 확실하게 이해하면 학습이 훨씬 쉬워집니다.
책에서 다루는 주제
- 매개변수 조정 및 모델 평가를 위한 최신 기술
- 응용 프로그램 및 기본 기계 학습 아이디어
- 자동화된 학습 기술
- 텍스트 데이터 조작 기술
- 모델 연결 및 워크플로 캡슐화 파이프라인
- 처리 후 데이터 표현
6. Sci-kit learn, Keras 및 Tensorflow를 사용한 실습 머신 러닝
데이터 과학 및 기계 학습에 관한 가장 철저한 출판물 중 지식으로 가득 차 있습니다. 전문가와 초보자 모두 이 주제에 대해 더 많이 공부하는 것이 좋습니다.
이 책에는 약간의 이론이 포함되어 있지만 강력한 사례로 뒷받침되어 목록에 포함되어 있습니다.
이 책에는 기계 학습 프로젝트를 위한 scikit-learn과 신경망 생성 및 훈련을 위한 TensorFlow를 비롯한 다양한 주제가 포함되어 있습니다.
이 책을 읽고 나면 더 깊이 파고들 준비가 될 것이라고 생각합니다. 깊은 학습 그리고 현실적인 문제를 다룹니다.
책에서 다루는 주제
- 기계 학습, 특히 신경망의 환경 조사
- Scikit-Learn을 사용하여 처음부터 끝까지 샘플 기계 학습 프로젝트를 추적합니다.
- 앙상블 기법, 랜덤 포레스트, 의사 결정 트리 및 지원 벡터 머신과 같은 여러 교육 모델을 검사합니다.
- TensorFlow 라이브러리를 활용하여 신경망을 만들고 학습시킵니다.
- 탐색하는 동안 컨볼루션 네트워크, 순환 네트워크 및 심층 강화 학습 고려 신경망 디자인.
- 심층 신경망을 확장하고 훈련하는 방법을 알아보세요.
7. 해커를위한 머신 러닝
데이터 분석에 관심이 있는 노련한 프로그래머를 위해 Machine Learning for Hackers라는 책이 저술되었습니다. 해커는 이 맥락에서 숙련된 수학자입니다.
R에 대한 확실한 이해가 있는 사람에게는 이 책의 대부분이 R의 데이터 분석에 중점을 두고 있기 때문에 훌륭한 선택입니다. 또한 고급 R을 사용하여 데이터를 조작하는 방법도 이 책에서 다룹니다.
관련 사례를 포함하면 기계 학습 알고리즘을 사용하는 것의 가치가 해커를 위한 기계 학습 책의 가장 중요한 판매 포인트가 될 수 있음을 강조합니다.
이 책은 기계 학습에 대한 수학적 이론을 깊이 파고들기보다는 학습 기계 학습을 더 간단하고 빠르게 만드는 많은 실제 사례를 제공합니다.
책에서 다루는 주제
- 이메일의 내용만 분석하여 스팸 여부를 판단하는 순진한 베이지안 분류기를 만듭니다.
- 선형 회귀를 사용하여 상위 1,000개 웹사이트의 페이지 조회수 예측
- 간단한 문자 암호 해독을 시도하여 최적화 방법을 조사합니다.
8. 예제를 사용한 Python 기계 학습
다양한 기계 학습, 딥 러닝 및 데이터 분석 방법을 이해하고 작성하는 데 도움이 되는 이 책은 아마도 프로그래밍 언어로서 Python에만 초점을 맞춘 유일한 책일 것입니다.
Scikit-Learn과 같은 다양한 기계 학습 알고리즘을 구현하기 위한 몇 가지 강력한 라이브러리를 다룹니다. 그런 다음 Tensor Flow 모듈을 사용하여 딥 러닝에 대해 가르칩니다.
마지막으로 기계 및 딥 러닝을 사용하여 달성할 수 있는 많은 데이터 분석 기회를 보여줍니다.
또한 생성한 모델의 효율성을 높이는 데 활용할 수 있는 수많은 기술을 알려줍니다.
책에서 다루는 주제
- Python 및 기계 학습 학습: 초보자 가이드
- 2개의 뉴스 그룹 데이터 세트 및 Naive Bayes 스팸 이메일 감지 검사
- SVM을 사용하여 뉴스 기사의 주제 분류 트리 기반 알고리즘을 사용한 클릭 예측
- 로지스틱 회귀를 이용한 클릭률 예측
- 주가의 최고 기준을 예측하기 위한 회귀 알고리즘의 사용
9. 파이썬 머신 러닝
Python 기계 학습 책은 기계 학습의 기초와 디지털 영역에서의 중요성을 설명합니다. 초보자를 위한 머신러닝 교재입니다.
이 책에서 추가적으로 다루는 것은 기계 학습의 많은 하위 분야와 응용 분야입니다. Python 프로그래밍의 원칙과 무료 및 오픈 소스 프로그래밍 언어를 시작하는 방법도 Python Machine Learning 책에서 다룹니다.
기계 학습 책을 마친 후에는 Python 코딩을 사용하여 여러 기계 학습 작업을 효과적으로 설정할 수 있습니다.
책에서 다루는 주제
- 인공 지능 기초
- 결정 트리
- 로지스틱 회귀
- 심층 신경망
- 파이썬 프로그래밍 언어 기초
10. 기계 학습 : 확률 적 관점
Machine Learning: A Probabilistic Perspective는 향수를 불러일으키는 컬러 그래픽과 생물학, 컴퓨터 비전, 로봇 공학 및 텍스트 처리와 같은 분야의 실용적인 실제 사례를 특징으로 하는 유머러스한 기계 학습 책입니다.
필수 알고리즘에 대한 일상적인 산문과 의사 코드로 가득 차 있습니다. 기계 학습: 확률론적 관점은 요리책 스타일로 제공되고 다양한 휴리스틱 접근 방식을 설명하는 다른 기계 학습 간행물과 달리 원칙에 입각한 모델 기반 접근 방식에 중점을 둡니다.
명확하고 이해하기 쉬운 방식으로 그래픽 표현을 사용하여 ml 모델을 지정합니다. 통합된 확률론적 접근 방식을 기반으로 하는 이 교과서는 기계 학습 영역에 대한 완전하고 독립적인 소개를 제공합니다.
콘텐츠는 확률, 최적화 및 선형 대수와 같은 주제에 대한 기본 배경 자료와 조건부 무작위 필드, L1 정규화 및 심층 학습과 같은 해당 분야의 현대 발전에 대한 논의를 포함하여 광범위하고 심오합니다.
이 책은 주요 알고리즘에 대한 의사 코드를 포함하는 캐주얼하고 접근하기 쉬운 언어로 작성되었습니다.
책에서 다루는 주제
- 있을 법한 일
- 깊은 학습
- L1 정규화
- 최적화
- 텍스트 처리
- 컴퓨터 비전 애플리케이션
- 로보틱스 애플리케이션
11. 통계 학습의 요소
개념적 프레임워크와 다양한 주제로 인해 이 기계 학습 교과서는 종종 현장에서 인정받고 있습니다.
이 책은 기계 학습에 대한 간단한 소개뿐만 아니라 신경망 및 테스트 기술과 같은 주제를 복습해야 하는 모든 사람을 위한 참고 자료로 사용할 수 있습니다.
이 책은 독자가 매번 자신의 실험과 조사를 하도록 적극적으로 유도하여 기계 학습 능력이나 직업에서 적절한 발전을 이루는 데 필요한 능력과 호기심을 기르는 데 가치가 있습니다.
통계학자와 비즈니스 또는 과학 분야에서 데이터 마이닝에 관심이 있는 모든 사람에게 중요한 도구입니다. 이 책을 시작하기 전에 최소한 선형 대수학을 이해했는지 확인하십시오.
책에서 다루는 주제
- 지도 학습(예측)에서 비지도 학습으로
- 신경망
- 서포트 벡터 머신
- 분류 트리
- 부스팅 알고리즘
12. 패턴 인식 및 기계 학습
패턴 인식과 기계 학습의 세계는 이 책에서 철저히 탐구할 수 있습니다. 패턴 인식에 대한 베이지안 접근 방식은 원래 이 간행물에 제시되었습니다.
또한 이 책은 다변량, 데이터 과학 및 기본 선형 대수학에 대한 작업 이해가 필요한 도전적인 주제를 조사합니다.
머신 러닝과 확률에 관한 참고서는 데이터 세트의 경향에 따라 점점 더 복잡해지는 수준의 장을 제공합니다. 패턴 인식에 대한 일반적인 소개 전에 간단한 예가 제공됩니다.
이 책은 정확한 솔루션이 실용적이지 않은 경우 빠른 근사치를 허용하는 근사 추론 기술을 제공합니다. 확률 분포를 설명하기 위해 그래픽 모델을 사용하는 다른 책은 없지만 실제로는 그렇습니다.
책에서 다루는 주제
- 베이지안 방법
- 대략적인 추론 알고리즘
- 커널 기반의 새로운 모델
- 기본 확률 이론 소개
- 패턴 인식 및 기계 학습 소개
13. 예측 데이터 분석에서 기계 학습의 기초
기계 학습의 기본 사항을 마스터하고 예측 데이터 분석으로 이동하려는 경우 이 책이 적합합니다!!! 방대한 데이터 세트에서 패턴을 찾아 머신 러닝을 사용하여 예측 모델을 개발할 수 있습니다.
이 책은 다음을 활용하여 ML 구현을 검토합니다. 예측 데이터 분석 이론적 원리와 실제 사례를 모두 포함하여 심층적으로.
"예측 데이터 분석을 위한 기계 학습의 기초"라는 제목이 너무 길다는 사실에도 불구하고 이 책은 데이터에서 통찰력, 결론에 이르는 예측 데이터 분석 여정을 간략하게 설명합니다.
또한 정보 기반 학습, 유사성 기반 학습, 확률 기반 학습 및 오류 기반 학습의 네 가지 기계 학습 접근 방식에 대해 설명합니다. 각 접근 방식에는 비기술적 개념 설명과 예제가 포함된 수학적 모델 및 알고리즘이 있습니다.
책에서 다루는 주제
- 정보 기반 학습
- 유사성 기반 학습
- 확률 기반 학습
- 오류 기반 학습
14. 응용 예측 모델링
Applied Predictive Modeling은 데이터 전처리, 데이터 분할 및 모델 튜닝 기반의 중요한 단계부터 시작하여 전체 예측 모델링 프로세스를 검사합니다.
그런 다음 실제 데이터 문제를 보여주고 해결하는 데 중점을 둔 다양한 기존 및 최근 회귀 및 분류 접근 방식에 대한 명확한 설명을 제공합니다.
이 가이드는 여러 실제 사례를 통해 모델링 프로세스의 모든 측면을 보여주고 각 장에는 프로세스의 각 단계에 대한 포괄적인 R 코드가 포함되어 있습니다.
이 다목적 볼륨은 예측 모델 및 전체 모델링 프로세스에 대한 소개, 실무자를 위한 참조 가이드 또는 고급 학부 또는 대학원 수준의 예측 모델링 과정을 위한 텍스트로 사용할 수 있습니다.
책에서 다루는 주제
- 기술적 회귀
- 분류 기술
- 복잡한 ML 알고리즘
15. 기계 학습: 데이터를 이해하는 알고리즘의 예술과 과학
당신이 기계 학습의 중급자이거나 전문가이고 "기본으로 돌아가고" 싶다면 이 책이 당신을 위한 책입니다! 기계 학습의 엄청난 복잡성과 깊이를 전적으로 인정하면서도 통합 원칙을 절대 놓치지 않습니다(대단한 성취!).
Machine Learning: The Art and Science of Algorithms에는 복잡성이 증가하는 여러 사례 연구와 수많은 예제 및 사진(흥미를 유지하기 위해!)이 포함되어 있습니다.
이 책은 또한 광범위한 논리적, 기하학적, 통계적 모델뿐만 아니라 행렬 분해 및 ROC 분석과 같은 복잡하고 새로운 주제를 다룹니다.
책에서 다루는 주제
- 기계 학습 알고리즘을 단순화합니다.
- 논리적 모델
- 기하학적 모델
- 통계 모델
- ROC 분석
16. 데이터 마이닝: 실용적인 기계 학습 도구 및 기술
데이터베이스 시스템 연구, 기계 학습 및 통계의 접근 방식을 사용하여 데이터 마이닝 기술을 사용하면 방대한 양의 데이터에서 패턴을 찾을 수 있습니다.
특히 데이터 마이닝 기술을 공부해야 하거나 일반적으로 머신 러닝을 배울 계획이라면 Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques라는 책을 읽어야 합니다.
기계 학습에 관한 최고의 책은 기술적인 측면에 더 집중합니다. 기계 학습의 기술적 복잡성과 데이터를 수집하고 다양한 입력 및 출력을 사용하여 결과를 판단하는 전략에 대해 자세히 알아봅니다.
책에서 다루는 주제
- 선형 모델
- 클러스터링
- 통계 모델링
- 성능 예측
- 데이터 마이닝 방법 비교
- 인스턴스 기반 학습
- 지식 표현 및 클러스터
- 전통적 및 현대적 데이터 마이닝 기술
17. 데이터 분석을위한 파이썬
기계 학습에 사용되는 데이터를 평가하는 능력은 데이터 사이언티스트가 갖추어야 할 가장 중요한 능력입니다. 정확한 예측을 생성하는 ML 모델을 개발하기 전에 대부분의 작업에는 데이터 처리, 처리, 정리 및 평가가 포함됩니다.
데이터 분석을 실행하려면 Pandas, NumPy, Ipython 등과 같은 프로그래밍 언어에 익숙해야 합니다.
데이터 과학이나 기계 학습 분야에서 일하려면 데이터를 조작할 수 있는 능력이 있어야 합니다.
이 경우 Python for Data Analysis라는 책을 반드시 읽어야 합니다.
책에서 다루는 주제
- 본질적인 파이썬 라이브러리
- 고급 팬더
- 데이터 분석 예
- 데이터 정리 및 준비
- 수학적 및 통계적 방법
- 기술 통계 요약 및 계산
18. Python을 사용한 자연어 처리
기계 학습 시스템의 기반은 자연어 처리입니다.
Natural Language Processing with Python이라는 책은 일반적으로 영어와 NLP를 위한 기호 및 통계적 자연어 처리를 위한 Python 모듈 및 도구 모음인 NLTK를 활용하는 방법을 안내합니다.
Python을 사용한 자연어 처리 책은 NLP를 간결하고 분명한 방식으로 보여주는 효과적인 Python 루틴을 제공합니다.
독자는 구조화되지 않은 데이터, 텍스트 언어 구조 및 기타 NLP 중심 요소를 처리하기 위해 주석이 잘 달린 데이터 세트에 액세스할 수 있습니다.
책에서 다루는 주제
- 인간의 언어는 어떻게 기능하는가?
- 언어 데이터 구조
- 자연어 툴킷 (NLTK)
- 구문 분석 및 의미 분석
- 인기 있는 언어 데이터베이스
- 기술 통합 인공 지능 언어학
19. 집단 지능 프로그래밍
기계 학습을 이해하기 시작하는 가장 위대한 책 중 하나로 여겨지는 Toby Segaran의 The Programming Collective Intelligence는 데이터 과학과 기계 학습이 현재 최고의 전문 경로로 자리 잡기 몇 년 전인 2007년에 저술되었습니다.
이 책은 Python을 청중에게 전문 지식을 전파하는 방법으로 사용합니다. Programming Collective Intelligence는 기계 학습에 대한 소개라기보다 ml 구현을 위한 매뉴얼에 가깝습니다.
이 책은 앱에서 데이터를 수집하기 위한 효과적인 ML 알고리즘 개발, 웹 사이트에서 데이터를 얻기 위한 프로그래밍 및 수집된 데이터 추정에 대한 정보를 제공합니다.
각 장에는 논의된 알고리즘을 확장하고 유용성을 높이기 위한 활동이 포함되어 있습니다.
책에서 다루는 주제
- 베이지안 필터링
- 서포트 벡터 머신
- 검색 엔진 알고리즘
- 예측 방법
- 협업 필터링 기술
- 음수가 아닌 행렬 분해
- 문제 해결을 위한 진화하는 지능
- 그룹 또는 패턴을 감지하는 방법
20. 딥 러닝(적응 컴퓨팅 및 기계 학습 시리즈)
우리 모두가 알고 있듯이 딥 러닝은 컴퓨터가 과거의 성능과 대량의 데이터로부터 학습할 수 있도록 하는 개선된 종류의 기계 학습입니다.
기계 학습 기술을 사용하는 동안 딥 러닝 원리에도 정통해야 합니다. 딥러닝의 바이블이라 불리는 이 책은 이런 상황에서 큰 도움이 될 것이다.
세 명의 딥 러닝 전문가가 이 책에서 수학과 심층 생성 모델로 채워진 매우 복잡한 주제를 다룹니다.
수학적 및 개념적 기반을 제공하는 이 작업은 선형 대수학, 확률 이론, 정보 이론, 수치 계산 및 기계 학습에서 적절한 아이디어를 논의합니다.
자연어 처리, 음성 인식, 컴퓨터 비전, 온라인 추천 시스템, 생물 정보학 및 비디오 게임과 같은 응용 프로그램을 검토하고 딥 피드포워드 네트워크, 정규화 및 최적화 알고리즘, 컨볼루션 네트워크 및 실용적인 방법론과 같이 업계 실무자가 사용하는 딥 러닝 기술을 설명합니다. .
책에서 다루는 주제
- 수치 계산
- 딥러닝 연구
- 컴퓨터 비전 기술
- 심층 피드포워드 네트워크
- 심층 모델 훈련을 위한 최적화
- 실용적인 방법론
- 딥러닝 연구
결론
20개의 상위 기계 학습 책이 해당 목록에 요약되어 있으며 원하는 방향으로 기계 학습을 진행하는 데 사용할 수 있습니다.
이러한 다양한 교재를 읽으면 기계 학습 전문성의 탄탄한 기초와 해당 분야에서 일하면서 자주 사용할 수 있는 참조 라이브러리를 개발할 수 있습니다.
책 한 권만 읽어도 계속 배우고, 나아지고, 효과를 볼 수 있도록 영감을 받을 것입니다.
자체 기계 학습 알고리즘을 개발할 준비가 되어 있고 능력이 있다면 데이터가 프로젝트의 성공에 필수적이라는 점을 명심하십시오.
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