Inhoudsopgave[Zich verstoppen][Laten zien]
Trouwens, we weten allemaal hoe snel machine learning-technologie zich de afgelopen jaren heeft ontwikkeld. Machine learning is een discipline die de aandacht heeft getrokken van verschillende bedrijven, academici en sectoren.
Daarom zal ik enkele van de beste boeken over machine learning bespreken die een ingenieur of nieuweling vandaag zou moeten lezen. Jullie zullen het er allemaal over eens zijn dat het lezen van boeken niet hetzelfde is als het intellect gebruiken.
Het lezen van boeken helpt onze geest om veel nieuwe dingen te ontdekken. Lezen is tenslotte leren. Een zelflerende tag is erg leuk om te hebben. De beste leerboeken die beschikbaar zijn in het veld zullen in dit artikel worden uitgelicht.
De volgende leerboeken bieden een beproefde introductie tot het grotere gebied van AI en worden vaak gebruikt in universitaire cursussen en aanbevolen door zowel academici als ingenieurs.
Zelfs als je een ton hebt machine learning ervaring, kan het oppakken van een van deze leerboeken een geweldige manier zijn om op te frissen. Leren is immers een continu proces.
1. Machine learning voor absolute beginners
Je zou graag machine learning willen studeren, maar weet niet hoe. Er zijn verschillende cruciale theoretische en statistische concepten die u moet begrijpen voordat u aan uw epische reis naar machine learning begint. En dit boek voorziet in die behoefte!
Het biedt complete beginners met een hoog niveau, toepasbaar inleiding tot machine learning. Het boek Machine Learning for Absolute Beginners is een van de beste keuzes voor iedereen die op zoek is naar de meest vereenvoudigde uitleg van machine learning en bijbehorende ideeën.
De talrijke ml-algoritmen van het boek gaan vergezeld van beknopte uitleg en grafische voorbeelden om de lezers te helpen alles wat wordt besproken te begrijpen.
Onderwerpen die in het boek worden behandeld
- Basisprincipes van neurale netwerken
- Regressie analyse
- Functie-engineering
- Clustering
- Kruisvalidatie
- Technieken voor het opschonen van gegevens
- Beslissingsbomen
- Ensemble modelleren
2. Machine learning voor dummies
Machine learning kan een verwarrend idee zijn voor gewone mensen. Het is echter van onschatbare waarde voor degenen onder ons die er verstand van hebben.
Zonder ML is het moeilijk om problemen zoals online zoekresultaten, realtime advertenties op webpagina's, automatisering of zelfs spamfiltering te beheren (Ja!).
Als gevolg hiervan biedt dit boek u een eenvoudige introductie die u zal helpen meer te weten te komen over het raadselachtige rijk van machine learning. Met behulp van Machine Learning For Dummies leer je talen als Python en R 'spreken', waarmee je computers kunt trainen in patroonherkenning en data-analyse.
Daarnaast leer je hoe je Python's Anaconda en R Studio kunt gebruiken om te ontwikkelen in R.
Onderwerpen die in het boek worden behandeld
- Data voorbereiding
- benaderingen voor machine learning
- De machine learning-cyclus
- Gesuperviseerd en niet-gesuperviseerd leren
- Machine learning-systemen trainen
- Methoden voor machinaal leren koppelen aan resultaten
3. Het honderd pagina's tellende machine learning-boek
Is het haalbaar om alle aspecten van machine learning in minder dan 100 pagina's te behandelen? Andriy Burkov's The Hundred-Page Machine Learning Book is een poging om hetzelfde te doen.
Het boek over machine learning is goed geschreven en wordt ondersteund door gerenommeerde opinieleiders, waaronder Sujeet Varakhedi, Head of Engineering bij eBay, en Peter Norvig, Director of Research bij Google.
Het is het beste boek voor een beginner in machine learning. Nadat je het boek grondig hebt gelezen, ben je in staat om geavanceerde AI-systemen te bouwen en te begrijpen, te slagen in een machine learning-interview en zelfs je eigen op ML gebaseerde bedrijf te lanceren.
Het boek is echter niet bedoeld voor complete beginners in machine learning. Kijk ergens als je op zoek bent naar iets fundamentelers.
Onderwerpen die in het boek worden behandeld
- Anatomie van a leeralgoritme
- Gesuperviseerd leren en niet-gesuperviseerd leren
- Versterking leren
- Fundamentele algoritmen van Machine Learning
- Overzicht van neurale netwerken en deep learning
4. Machine learning begrijpen
Een systematische inleiding tot machine learning wordt gegeven in het boek Understanding Machine Learning. Het boek gaat diep in op de fundamentele ideeën, computationele paradigma's en wiskundige afleidingen van machine learning.
Een uitgebreid aanbod aan machine learning onderwerpen wordt op een eenvoudige manier gepresenteerd door machine learning. De theoretische grondslagen van machine learning worden in het boek beschreven, samen met de wiskundige afleidingen die deze grondslagen omzetten in bruikbare algoritmen.
Het boek presenteert de grondbeginselen voordat het een breed scala aan cruciale onderwerpen behandelt die niet in eerdere leerboeken zijn behandeld.
Dit omvat een bespreking van de convexiteits- en stabiliteitsconcepten en de computationele complexiteit van leren, evenals significante algoritmische paradigma's zoals stochastische gradiënt afdaling, neurale netwerken en gestructureerd outputleren, evenals nieuw opkomende theoretische ideeën zoals de PAC-Bayes-benadering en op compressie gebaseerde grenzen. ontworpen voor beginnende afstudeerders of gevorderde studenten.
Onderwerpen die in het boek worden behandeld
- De computationele complexiteit van machine learning
- ML-algoritmen
- Neurale netwerken
- PAC-Bayes-aanpak
- Stochastische gradiëntafdaling
- Gestructureerd leren van output
5. Inleiding tot machine learning met Python
Ben jij een Python-savvy data scientist die machine learning wil bestuderen? Het beste boek om uw machine learning-avontuur mee te beginnen, is Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists.
Met behulp van het boek Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists ontdekt u een aantal handige technieken voor het maken van op maat gemaakte machine learning-programma's.
Je behandelt elke cruciale stap die betrokken is bij het gebruik van Python en het Scikit-Learn-pakket om betrouwbare machine learning-applicaties te bouwen.
Als u een goed begrip krijgt van de matplotlib- en NumPy-bibliotheken, wordt het leren veel gemakkelijker.
Onderwerpen die in het boek worden behandeld
- Moderne technieken voor het aanpassen van parameters en modelbeoordeling
- Toepassingen en basisideeën voor machine learning
- geautomatiseerde leertechnieken
- Technieken voor het manipuleren van tekstgegevens
- Modelketens en workflow-inkapselingspijplijnen
- Gegevensweergave na verwerking
6. Hands-on machine learning met Sci-kit learn, Keras & Tensorflow
Het is een van de meest grondige publicaties over datawetenschap en machine learning en staat boordevol kennis. Het is aan te raden dat zowel experts als beginners meer over dit onderwerp bestuderen.
Hoewel dit boek slechts een kleine hoeveelheid theorie bevat, wordt het ondersteund door sterke voorbeelden, waardoor het een plaats op de lijst krijgt.
Dit boek bevat een verscheidenheid aan onderwerpen, waaronder scikit-learn voor machine learning-projecten en TensorFlow voor het maken en trainen van neurale netwerken.
Na het lezen van dit boek denken we dat je beter toegerust bent om je verder te verdiepen in: diepgaand leren en omgaan met praktische problemen.
Onderwerpen die in het boek worden behandeld
- Onderzoek het landschap van machine learning, met name neurale netwerken
- Volg een voorbeeld van een machine learning-project van begin tot einde met Scikit-Learn.
- Onderzoek verschillende trainingsmodellen, zoals ensemble-technieken, willekeurige forests, beslissingsbomen en ondersteunende vectormachines.
- Creëer en train neurale netwerken door gebruik te maken van de TensorFlow-bibliotheek.
- Overweeg convolutionele netwerken, terugkerende netten en diep versterkend leren tijdens het verkennen neuraal net ontwerpen.
- Leer hoe u diepe neurale netwerken kunt schalen en trainen.
7. Machine learning voor hackers
Voor de doorgewinterde programmeur die geïnteresseerd is in data-analyse is het boek Machine Learning for Hackers geschreven. Hackers zijn in deze context bekwame wiskundigen.
Voor iemand met een gedegen kennis van R is dit boek een goede keuze, omdat het merendeel is gericht op data-analyse in R. Daarnaast wordt in het boek besproken hoe je gegevens kunt manipuleren met behulp van geavanceerde R.
Het opnemen van relevante casussen benadrukt de waarde van het gebruik van algoritmen voor machine learning. Dit kan het belangrijkste verkoopargument van het boek Machine Learning for Hackers zijn.
Het boek geeft veel praktijkvoorbeelden om het leren van machine learning eenvoudiger en sneller te maken in plaats van dieper in te gaan op de wiskundige theorie ervan.
Onderwerpen die in het boek worden behandeld
- Maak een naïeve Bayesiaanse classificatie die eenvoudig de inhoud van een e-mail analyseert om te bepalen of het spam is.
- Het aantal paginaweergaven voor de top 1,000 websites voorspellen met lineaire regressie
- Onderzoek optimalisatiemethoden door te proberen een eenvoudig lettercijfer te kraken.
8. Python Machine Learning met voorbeelden
Dit boek, dat je helpt bij het begrijpen en maken van verschillende methoden voor machine learning, deep learning en gegevensanalyse, is waarschijnlijk het enige dat zich alleen richt op Python als programmeertaal.
Het omvat verschillende krachtige bibliotheken voor het implementeren van verschillende Machine Learning-algoritmen, zoals Scikit-Learn. De Tensor Flow-module wordt vervolgens gebruikt om u te leren over deep learning.
Ten slotte demonstreert het de vele mogelijkheden voor gegevensanalyse die kunnen worden bereikt met behulp van machine- en deep learning.
Het leert je ook de talrijke technieken die kunnen worden gebruikt om de effectiviteit van het model dat je maakt te vergroten.
Onderwerpen die in het boek worden behandeld
- Python en machine learning leren: een beginnershandleiding
- Onderzoek van de dataset van 2 nieuwsgroepen en detectie van spammail van Naive Bayes
- Classificeer met behulp van SVM's de onderwerpen van nieuwsverhalen Doorklikvoorspelling met behulp van algoritmen op basis van bomen
- Voorspelling van klikfrequentie met behulp van logistische regressie
- Het gebruik van regressie-algoritmen om de hoogste normen van aandelenkoersen te voorspellen
9. Python machine learning
Het Python Machine Learning-boek legt de basisprincipes van machine learning uit, evenals de betekenis ervan in het digitale domein. Het is een machine learning-boek voor beginners.
Daarnaast worden in het boek de vele subvelden en toepassingen van machine learning behandeld. De principes van Python-programmering en hoe je aan de slag kunt met de gratis en open-source programmeertaal worden ook behandeld in het Python Machine Learning-boek.
Nadat u het machine learning-boek hebt voltooid, kunt u effectief een aantal machine learning-taken opzetten met behulp van Python-codering.
Onderwerpen die in het boek worden behandeld
- Basisprincipes van kunstmatige intelligentie
- een beslisboom
- Logistische regressie
- Diepgaande neurale netwerken
- Basisprincipes van Python-programmeertaal
10. Machine Learning: een probabilistisch perspectief
Machine Learning: A Probabilistic Perspective is een humoristisch boek over machine learning met nostalgische kleurenafbeeldingen en praktische voorbeelden uit de praktijk uit disciplines als biologie, computervisie, robotica en tekstverwerking.
Het staat vol met casual proza en pseudocode voor essentiële algoritmen. Machine Learning: A Probabilistic Perspective richt zich, in tegenstelling tot andere publicaties over machine learning die worden gepresenteerd in de stijl van een kookboek en waarin verschillende heuristische benaderingen worden beschreven, op een principiële, op modellen gebaseerde benadering.
Het specificeert ml-modellen met behulp van grafische weergaven op een duidelijke en begrijpelijke manier. Dit leerboek is gebaseerd op een uniforme, probabilistische benadering en biedt een complete en op zichzelf staande introductie op het gebied van machine learning.
De inhoud is zowel breed als diepgaand, inclusief fundamenteel achtergrondmateriaal over onderwerpen als waarschijnlijkheid, optimalisatie en lineaire algebra, evenals een bespreking van hedendaagse ontwikkelingen op het gebied, zoals voorwaardelijke willekeurige velden, L1-regularisatie en diep leren.
Het boek is geschreven in een informele, toegankelijke taal en bevat pseudo-code voor de belangrijkste significante algoritmen.
Onderwerpen die in het boek worden behandeld
- Waarschijnlijkheid
- Diepe leer
- L1 regularisatie
- Optimization
- Tekstverwerking
- Computer Vision-toepassingen
- Robotica toepassingen
11. De elementen van statistisch leren
Vanwege het conceptuele kader en een grote verscheidenheid aan onderwerpen wordt dit leerboek voor machine learning vaak erkend in het veld.
Dit boek kan worden gebruikt als naslagwerk voor iedereen die onderwerpen als neurale netwerken en testtechnieken wil opfrissen, evenals als een eenvoudige introductie tot machine learning.
Het boek daagt de lezer agressief uit om bij elke beurt zijn eigen experimenten en onderzoeken te doen, waardoor het waardevol is voor het cultiveren van de vaardigheden en nieuwsgierigheid die nodig zijn om relevante vooruitgang te boeken in een machine learning-capaciteit of baan.
Het is een belangrijk hulpmiddel voor statistici en iedereen die geïnteresseerd is in datamining in het bedrijfsleven of de wetenschap. Zorg ervoor dat je op zijn minst lineaire algebra begrijpt voordat je aan dit boek begint.
Onderwerpen die in het boek worden behandeld
- Begeleid leren (voorspelling) naar niet-gesuperviseerd leren
- Neurale netwerken
- Ondersteunende vectormachines
- Classificatie bomen
- Algoritmen versterken
12. Patroonherkenning en machine learning
De werelden van patroonherkenning en machine learning kunnen in dit boek grondig worden verkend. De Bayesiaanse benadering van patroonherkenning werd oorspronkelijk in deze publicatie gepresenteerd.
Bovendien onderzoekt het boek uitdagende onderwerpen die een goed begrip van multivariate, datawetenschap en fundamentele lineaire algebra nodig hebben.
Over machine learning en waarschijnlijkheid biedt het naslagwerk hoofdstukken met steeds moeilijkere niveaus van complexiteit op basis van trends in datasets. Er worden eenvoudige voorbeelden gegeven voordat een algemene inleiding tot patroonherkenning wordt gegeven.
Het boek biedt technieken voor geschatte gevolgtrekking, die snelle benaderingen mogelijk maken in gevallen waarin exacte oplossingen onpraktisch zijn. Er zijn geen andere boeken die grafische modellen gebruiken om kansverdelingen te beschrijven, maar dat is wel zo.
Onderwerpen die in het boek worden behandeld
- Bayesiaanse methoden
- Geschatte gevolgtrekkingsalgoritmen
- Nieuwe modellen gebaseerd op kernels
- Inleiding tot de basiswaarschijnlijkheidstheorie
- Inleiding tot patroonherkenning en machine learning
13. Grondbeginselen van machinaal leren van voorspellende gegevensanalyse
Als je de basisprincipes van machine learning onder de knie hebt en wilt overstappen op voorspellende data-analyse, dan is dit het boek voor jou!!! Door patronen te vinden uit enorme datasets, kan Machine Learning worden gebruikt om voorspellingsmodellen te ontwikkelen.
Dit boek onderzoekt de implementatie van ML met behulp van Voorspellende gegevensanalyse diepgaand, met zowel theoretische principes als concrete voorbeelden.
Ondanks het feit dat de titel “Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics” een mondvol is, schetst dit boek de Predictive Data Analytics-reis van data naar inzicht tot een conclusie.
Het bespreekt ook vier machine learning-benaderingen: op informatie gebaseerd leren, op overeenkomsten gebaseerd leren, op kans gebaseerd leren en op fouten gebaseerd leren, elk met een niet-technische conceptuele uitleg, gevolgd door wiskundige modellen en algoritmen met voorbeelden.
Onderwerpen die in het boek worden behandeld
- Op informatie gebaseerd leren
- Op overeenkomsten gebaseerd leren
- Op kans gebaseerd leren
- Op fouten gebaseerd leren
14. Toegepaste voorspellende modellering
Applied Predictive Modeling onderzoekt het hele proces van voorspellende modellering, te beginnen met de kritieke fasen van de voorverwerking van gegevens, het splitsen van gegevens en de basis voor het afstemmen van modellen.
Het werk presenteert vervolgens duidelijke beschrijvingen van een verscheidenheid aan conventionele en recente regressie- en classificatiebenaderingen, met een focus op het tonen en oplossen van real-world data-uitdagingen.
De gids demonstreert alle aspecten van het modelleringsproces met verschillende praktische voorbeelden uit de praktijk, en elk hoofdstuk bevat uitgebreide R-code voor elke fase van het proces.
Dit multifunctionele boek kan worden gebruikt als inleiding tot voorspellende modellen en het hele modelleringsproces, als naslagwerk voor praktijkmensen of als tekst voor cursussen voor voorspellend modelleren op bachelor- of masterniveau.
Onderwerpen die in het boek worden behandeld
- technische regressie
- classificatie techniek
- Complexe ML-algoritmen
15. Machine learning: de kunst en wetenschap van algoritmen die gegevens zinvol maken
Als je een gemiddelde of expert bent in machine learning en je wilt 'terug naar de basis', dan is dit boek iets voor jou! Het is een eerbetoon aan de enorme complexiteit en diepgang van Machine Learning, zonder de verenigende principes uit het oog te verliezen (een hele prestatie!).
Machine Learning: The Art and Science of Algorithms bevat verschillende casestudies van toenemende complexiteit, evenals talloze voorbeelden en afbeeldingen (om het interessant te houden!).
Het boek behandelt ook een breed scala aan logische, geometrische en statistische modellen, evenals gecompliceerde en nieuwe onderwerpen zoals matrixfactorisatie en ROC-analyse.
Onderwerpen die in het boek worden behandeld
- Vereenvoudigt algoritmen voor machine learning
- Logisch model
- Geometrisch model
- Statistisch model
- ROC-analyse
16. Datamining: praktische hulpmiddelen en technieken voor machine learning
Met behulp van benaderingen uit de studie van databasesystemen, machine learning en statistieken, stellen dataminingtechnieken ons in staat om patronen te vinden in grote hoeveelheden gegevens.
Je zou het boek Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques moeten hebben als je dataminingtechnieken in het bijzonder moet bestuderen of van plan bent om machine learning in het algemeen te leren.
Het beste boek over machine learning concentreert zich meer op de technische kant ervan. Het gaat dieper in op de technische fijne kneepjes van machine learning en strategieën voor het verzamelen van gegevens en het gebruik van verschillende inputs en outputs om resultaten te beoordelen.
Onderwerpen die in het boek worden behandeld
- Lineaire modellen
- Clustering
- Statistische modellering
- Het voorspellen van prestaties
- Methoden voor datamining vergelijken
- Instantiegebaseerd leren
- Kennisrepresentatie & clusters
- Traditionele en moderne dataminingtechnieken
17. Python voor data-analyse
Het vermogen om de gegevens te evalueren die bij machine learning worden gebruikt, is de belangrijkste vaardigheid die een gegevenswetenschapper moet hebben. Voordat u een ML-model ontwikkelt dat een nauwkeurige prognose oplevert, omvat het grootste deel van uw werk het verwerken, verwerken, opschonen en beoordelen van gegevens.
U moet bekend zijn met programmeertalen zoals Panda's, NumPy, Ipython en andere om gegevensanalyse uit te voeren.
Als je in data science of machine learning wilt werken, moet je data kunnen manipuleren.
Lees dan zeker het boek Python for Data Analysis.
Onderwerpen die in het boek worden behandeld
- essentieel Python-bibliotheken
- Geavanceerde Panda's
- Voorbeelden van gegevensanalyse
- Gegevens opschonen en voorbereiden
- Wiskundige en statistische methoden
- Beschrijvende statistieken samenvatten en berekenen
18. Natuurlijke taalverwerking met Python
De basis van machine learning-systemen is natuurlijke taalverwerking.
Het boek Natural Language Processing with Python leert je hoe je NLTK kunt gebruiken, een geliefde verzameling Python-modules en tools voor symbolische en statistische natuurlijke taalverwerking voor Engels en NLP in het algemeen.
Het boek Natural Language Processing with Python biedt effectieve Python-routines die NLP op een beknopte, voor de hand liggende manier demonstreren.
Lezers hebben toegang tot goed geannoteerde datasets voor het omgaan met ongestructureerde data, tekst-linguïstische structuur en andere NLP-gerichte elementen.
Onderwerpen die in het boek worden behandeld
- Hoe functioneert de menselijke taal?
- Taalkundige gegevensstructuren
- Natuurlijke taal Toolkit (NLTK)
- Parsing en semantische analyse
- Populaire taalkundige databases
- Integreer technieken van kunstmatige intelligentie en taalkunde
19. Collectieve intelligentie programmeren
The Programming Collective Intelligence van Toby Segaran, dat wordt beschouwd als een van de beste boeken om machine learning te begrijpen, werd in 2007 geschreven, jaren voordat datawetenschap en machine learning hun huidige positie als leidende professionele paden bereikten.
Het boek gebruikt Python als methode om zijn expertise onder zijn publiek te verspreiden. De Programming Collective Intelligence is meer een handleiding voor ml-implementatie dan een inleiding tot machine learning.
Het boek geeft informatie over het ontwikkelen van effectieve ML-algoritmen voor het verzamelen van gegevens uit apps, programmeren voor het verkrijgen van gegevens van websites en het extrapoleren van de verzamelde gegevens.
Elk hoofdstuk bevat activiteiten om de besproken algoritmen uit te breiden en hun bruikbaarheid te vergroten.
Onderwerpen die in het boek worden behandeld
- Bayesiaanse filtering
- Ondersteunende vectormachines
- Algoritmen van zoekmachines
- Manieren om voorspellingen te doen
- Collaboratieve filtertechnieken
- Niet-negatieve matrixfactorisatie
- Evoluerende intelligentie voor het oplossen van problemen
- Methoden voor het detecteren van groepen of patronen
20. Deep Learning (Adaptative Computation en Machine Learning Series)
Zoals we allemaal weten, is deep learning een verbeterde vorm van machine learning waarmee computers kunnen leren van prestaties uit het verleden en een grote hoeveelheid gegevens.
Bij het gebruik van machine learning-technieken moet u ook vertrouwd zijn met de principes van deep learning. Dit boek, dat wordt beschouwd als de Bijbel van diepgaand leren, zal in deze omstandigheden zeer nuttig zijn.
Drie deep learning-experts behandelen in dit boek zeer gecompliceerde onderwerpen die gevuld zijn met wiskunde en diepe generatieve modellen.
Het werk biedt een wiskundige en conceptuele basis en bespreekt relevante ideeën in lineaire algebra, kansrekening, informatietheorie, numerieke berekening en machine learning.
Het onderzoekt toepassingen zoals natuurlijke taalverwerking, spraakherkenning, computervisie, online aanbevelingssystemen, bio-informatica en videogames en beschrijft diepgaande leertechnieken die worden gebruikt door professionals uit de industrie, zoals diepe feedforward-netwerken, regularisatie- en optimalisatie-algoritmen, convolutionele netwerken en praktische methodologie .
Onderwerpen die in het boek worden behandeld
- Numerieke berekening
- Onderzoek naar diep leren
- Computer Vision-technieken
- Diepe feedforward-netwerken
- Optimalisatie voor het trainen van diepe modellen
- Praktische Methodologie
- Onderzoek naar diep leren
Conclusie
De 20 beste machine learning-boeken zijn samengevat in die lijst, die u kunt gebruiken om machine learning te ontwikkelen in de richting die u wilt.
U kunt een solide basis ontwikkelen op het gebied van machine learning-expertise en een referentiebibliotheek die u vaak kunt gebruiken terwijl u in het gebied werkt als u een verscheidenheid aan van deze leerboeken leest.
Je zult geïnspireerd worden om te blijven leren, beter te worden en effect te hebben, zelfs als je maar één boek leest.
Wanneer u voorbereid en bekwaam bent om uw eigen algoritmen voor machine learning te ontwikkelen, moet u er rekening mee houden dat gegevens van essentieel belang zijn voor het succes van uw project.
Laat een reactie achter