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A propósito, todos estamos cientes da rapidez com que a tecnologia de aprendizado de máquina se desenvolveu nos últimos anos. O aprendizado de máquina é uma disciplina que tem despertado o interesse de diversas corporações, acadêmicos e setores.
Devido a isso, discutirei alguns dos melhores livros sobre aprendizado de máquina que um engenheiro ou novato deve ler hoje. Todos vocês devem ter concordado que ler livros não é o mesmo que usar o intelecto.
Ler livros ajuda nossas mentes a descobrir muitas coisas novas. Afinal, ler é aprender. Uma tag de autoaprendizagem é muito divertida de se ter. Os maiores livros didáticos disponíveis na área serão destacados neste artigo.
Os livros a seguir oferecem uma introdução testada e comprovada ao campo maior da IA e são frequentemente usados em cursos universitários e recomendados por acadêmicos e engenheiros.
Mesmo que você tenha uma tonelada de aprendizado de máquina experiência, pegar um desses livros pode ser uma ótima maneira de retocar. Afinal, aprender é um processo contínuo.
1. Aprendizado de máquina para iniciantes absolutos
Você gostaria de estudar aprendizado de máquina, mas não sabe como fazê-lo. Existem vários conceitos teóricos e estatísticos cruciais que você deve entender antes de iniciar sua jornada épica no aprendizado de máquina. E este livro preenche essa necessidade!
Oferece novatos completos com um alto nível, aplicável introdução ao aprendizado de máquina. O livro Machine Learning for Absolute Beginners é uma das melhores escolhas para quem busca a explicação mais simplificada de machine learning e ideias associadas.
Os vários algoritmos de ml do livro são acompanhados por explicações concisas e exemplos gráficos para ajudar os leitores a entender tudo o que é discutido.
Assuntos abordados no livro
- Noções básicas de redes neurais
- Análise de regressão
- Engenharia de recursos
- agrupamento
- Validação cruzada
- Técnicas de depuração de dados
- Árvores de decisão
- Modelagem de conjunto
2. Aprendizado de máquina para leigos
O aprendizado de máquina pode ser uma ideia confusa para pessoas comuns. No entanto, é inestimável para aqueles de nós que são conhecedores.
Sem ML, é difícil gerenciar problemas como resultados de pesquisa online, anúncios em tempo real em páginas da web, automação ou até filtragem de spam (Sim!).
Como resultado, este livro oferece uma introdução direta que o ajudará a aprender mais sobre o reino enigmático do aprendizado de máquina. Com o auxílio do Machine Learning For Dummies, você aprenderá a “falar” linguagens como Python e R, o que permitirá treinar computadores para fazer reconhecimento de padrões e análise de dados.
Além disso, você aprenderá a usar o Anaconda e o R Studio do Python para desenvolver em R.
Assuntos abordados no livro
- Preparação de dados
- abordagens para aprendizado de máquina
- O ciclo de aprendizado de máquina
- Aprendizagem supervisionada e não supervisionada
- Treinamento de sistemas de aprendizado de máquina
- Vinculando métodos de aprendizado de máquina aos resultados
3. O livro de aprendizado de máquina de cem páginas
É viável cobrir todos os aspectos do aprendizado de máquina em menos de 100 páginas? O livro The Hundred-Page Machine Learning Book, de Andriy Burkov, é uma tentativa de fazer o mesmo.
O livro de aprendizado de máquina é bem escrito e apoiado por renomados líderes de pensamento, incluindo Sujeet Varakhedi, chefe de engenharia do eBay, e Peter Norvig, diretor de pesquisa do Google.
É o melhor livro para um iniciante em aprendizado de máquina. Depois de ler o livro completamente, você será capaz de construir e entender sistemas sofisticados de IA, ter sucesso em uma entrevista de aprendizado de máquina e até mesmo lançar sua própria empresa baseada em ML.
No entanto, o livro não é destinado a iniciantes completos em aprendizado de máquina. Procure em algum lugar se estiver procurando algo mais fundamental.
Assuntos abordados no livro
- Anatomia de um algoritmo de aprendizado
- Aprendizagem supervisionada e aprendizagem não supervisionada
- Aprendizagem por Reforço
- Algoritmos fundamentais de Machine Learning
- Visão geral de redes neurais e aprendizado profundo
4. Compreendendo o aprendizado de máquina
Uma introdução sistemática ao aprendizado de máquina é fornecida no livro Understanding Machine Learning. O livro se aprofunda nas ideias fundamentais, paradigmas computacionais e derivações matemáticas do aprendizado de máquina.
Uma ampla gama de assuntos de aprendizado de máquina é apresentada de maneira simples pelo aprendizado de máquina. Os fundamentos teóricos do aprendizado de máquina são descritos no livro, juntamente com as derivações matemáticas que transformam esses fundamentos em algoritmos úteis.
O livro apresenta os fundamentos antes de abranger uma ampla gama de assuntos cruciais que não foram abordados por livros anteriores.
Estão incluídos nisso uma discussão sobre os conceitos de convexidade e estabilidade e a complexidade computacional do aprendizado, bem como paradigmas algorítmicos significativos como o estocástico Gradiente descendente, redes neurais e aprendizagem de saída estruturada, bem como ideias teóricas emergentes, como a abordagem PAC-Bayes e limites baseados em compressão. projetado para graduados iniciantes ou graduandos avançados.
Assuntos abordados no livro
- A complexidade computacional do aprendizado de máquina
- Algoritmos de ML
- Redes neurais
- Abordagem PAC-Bayes
- Descida de gradiente estocástico
- Aprendizado de saída estruturado
5. Introdução ao aprendizado de máquina com Python
Você é um cientista de dados experiente em Python que deseja estudar aprendizado de máquina? O melhor livro para começar sua aventura de aprendizado de máquina é Introdução ao aprendizado de máquina com Python: um guia para cientistas de dados.
Com a ajuda do livro Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists, você descobrirá uma variedade de técnicas úteis para criar programas de aprendizado de máquina personalizados.
Você abordará todas as etapas cruciais envolvidas na utilização do Python e do pacote Scikit-Learn para criar aplicativos de aprendizado de máquina confiáveis.
Obter uma compreensão sólida das bibliotecas matplotlib e NumPy tornará o aprendizado muito mais fácil.
Assuntos abordados no livro
- Técnicas modernas para ajuste de parâmetros e avaliação de modelos
- Aplicativos e ideias básicas de aprendizado de máquina
- técnicas de aprendizado automatizado
- Técnicas para manipular dados de texto
- Encadeamento de modelos e pipelines de encapsulamento de fluxo de trabalho
- Representação de dados após o processamento
6. Aprendizado de máquina prático com aprendizado do Sci-kit, Keras e Tensorflow
Entre as publicações mais completas sobre ciência de dados e aprendizado de máquina, está recheada de conhecimento. É aconselhável que especialistas e novatos estudem mais sobre este assunto.
Embora este livro contenha apenas uma pequena quantidade de teoria, é apoiado por fortes exemplos, dando-lhe um lugar na lista.
Este livro inclui uma variedade de tópicos, incluindo scikit-learn para projetos de aprendizado de máquina e TensorFlow para criação e treinamento de redes neurais.
Após a leitura deste livro, achamos que você estará mais bem equipado para aprofundar deep learning e lidar com problemas práticos.
Assuntos abordados no livro
- Examine o cenário do aprendizado de máquina, especialmente as redes neurais
- Acompanhe um projeto de aprendizado de máquina de amostra do início à conclusão usando o Scikit-Learn.
- Examine vários modelos de treinamento, como técnicas de conjunto, florestas aleatórias, árvores de decisão e máquinas de vetor de suporte.
- Crie e treine redes neurais usando a biblioteca TensorFlow.
- Considere redes convolucionais, redes recorrentes e aprendizado de reforço profundo ao explorar rede neural desenhos.
- Saiba como dimensionar e treinar redes neurais profundas.
7. Aprendizado de máquina para hackers
Para o programador experiente interessado em análise de dados, o livro Machine Learning for Hackers foi escrito. Os hackers são matemáticos habilidosos nesse contexto.
Para alguém com uma sólida compreensão de R, este livro é uma ótima escolha porque a maior parte dele é centrada na análise de dados em R. Além disso, o livro aborda como manipular dados usando R avançado.
A inclusão de histórias de casos pertinentes enfatiza que o valor de empregar algoritmos de aprendizado de máquina pode ser o ponto de venda mais significativo do livro Machine Learning for Hackers.
O livro fornece muitos exemplos do mundo real para tornar o aprendizado de máquina mais simples e rápido, em vez de se aprofundar em sua teoria matemática.
Assuntos abordados no livro
- Crie um classificador Bayesiano ingênuo que analise simplesmente o conteúdo de um email para determinar se é spam.
- Previsão do número de visualizações de página para os 1,000 principais sites usando regressão linear
- Investigue métodos de otimização tentando decifrar uma cifra de letra simples.
8. Aprendizado de máquina Python com exemplos
Este livro, que ajuda você a compreender e criar vários métodos de Machine Learning, Deep Learning e Data Analysis, é provavelmente o único que se concentra apenas no Python como linguagem de programação.
Abrange várias bibliotecas potentes para implementar diferentes algoritmos de Machine Learning, como o Scikit-Learn. O módulo Tensor Flow é usado para ensiná-lo sobre aprendizado profundo.
Por fim, demonstra as muitas oportunidades de análise de dados que podem ser alcançadas usando machine e deep learning.
Ele também ensina as inúmeras técnicas que podem ser utilizadas para aumentar a eficácia do modelo que você cria.
Assuntos abordados no livro
- Aprendendo Python e Machine Learning: um guia para iniciantes
- Examinando o conjunto de dados de 2 grupos de notícias e a detecção de e-mail de spam Naive Bayes
- Usando SVMs, classifique os tópicos das notícias Previsão de cliques usando algoritmos baseados em árvores
- Previsão da taxa de cliques usando regressão logística
- O uso de algoritmos de regressão para prever os mais altos padrões dos preços das ações
9. Aprendizado de máquina Python
O livro Python Machine Learning explica os fundamentos do aprendizado de máquina, bem como seu significado no domínio digital. É um livro de aprendizado de máquina para iniciantes.
Além disso, são abordados no livro os vários subcampos e aplicativos do aprendizado de máquina. Os princípios da programação Python e como começar com a linguagem de programação gratuita e de código aberto também são abordados no livro Python Machine Learning.
Depois de terminar o livro de aprendizado de máquina, você poderá estabelecer efetivamente vários trabalhos de aprendizado de máquina usando a codificação Python.
Assuntos abordados no livro
- Fundamentos da inteligência artificial
- uma árvore de decisão
- Regressão logística
- Redes neurais aprofundadas
- Fundamentos da linguagem de programação Python
10. Aprendizado de máquina: uma perspectiva probabilística
Machine Learning: A Probabilistic Perspective é um livro bem-humorado de aprendizado de máquina que apresenta gráficos coloridos nostálgicos e exemplos práticos do mundo real de disciplinas como biologia, visão computacional, robótica e processamento de texto.
Está cheio de prosa casual e pseudocódigo para algoritmos essenciais. Machine Learning: A Probabilistic Perspective, em contraste com outras publicações de aprendizado de máquina que são apresentadas no estilo de um livro de receitas e descrevem várias abordagens heurísticas, concentra-se em uma abordagem baseada em modelo baseado em princípios.
Especifica modelos ml usando representações gráficas de forma clara e compreensível. Com base em uma abordagem unificada e probabilística, este livro fornece uma introdução completa e independente à área de aprendizado de máquina.
O conteúdo é amplo e profundo, incluindo material de base fundamental sobre tópicos como probabilidade, otimização e álgebra linear, bem como uma discussão de avanços contemporâneos na área, como campos aleatórios condicionais, regularização L1 e aprendizado profundo.
O livro é escrito em uma linguagem casual e acessível, contendo pseudocódigo para os principais algoritmos significativos.
Assuntos abordados no livro
- Probabilidade
- Aprendizado profundo
- Regularização L1
- Operacional
- Processamento de texto
- Aplicativos de Visão Computacional
- Aplicações de robótica
11. Os Elementos do Aprendizado Estatístico
Por sua estrutura conceitual e uma ampla variedade de assuntos, este livro de aprendizado de máquina é frequentemente reconhecido no campo.
Este livro pode ser usado como referência para qualquer pessoa que precise aprimorar tópicos como redes neurais e técnicas de teste, bem como uma introdução simples ao aprendizado de máquina.
O livro pressiona agressivamente o leitor a fazer seus próprios experimentos e investigações a cada passo, tornando-o valioso para cultivar as habilidades e a curiosidade necessárias para fazer avanços pertinentes em uma capacidade ou trabalho de aprendizado de máquina.
É uma ferramenta importante para estatísticos e qualquer pessoa interessada em mineração de dados em negócios ou ciência. Certifique-se de compreender no mínimo a álgebra linear antes de começar este livro.
Assuntos abordados no livro
- Aprendizado supervisionado (previsão) para aprendizado não supervisionado
- Redes neurais
- Suporte máquinas vetoriais
- Árvores de classificação
- Impulsionar algoritmos
12. Reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina
Os mundos de reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina podem ser completamente explorados neste livro. A abordagem Bayesiana para reconhecimento de padrões foi originalmente apresentada nesta publicação.
Além disso, o livro examina assuntos desafiadores que precisam de uma compreensão prática de multivariada, ciência de dados e álgebra linear fundamental.
Sobre aprendizado de máquina e probabilidade, o livro de referência oferece capítulos com níveis de complexidade progressivamente mais difíceis com base nas tendências dos conjuntos de dados. Exemplos simples são dados antes de uma introdução geral ao reconhecimento de padrões.
O livro oferece técnicas de inferência aproximada, que permitem aproximações rápidas em casos em que soluções exatas são impraticáveis. Não há outros livros que empreguem modelos gráficos para descrever distribuições de probabilidade, mas ele o faz.
Assuntos abordados no livro
- Métodos bayesianos
- Algoritmos de inferência aproximados
- Novos modelos baseados em kernels
- Introdução à teoria básica da probabilidade
- Introdução ao reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina
13. Fundamentos do aprendizado de máquina da análise de dados preditiva
Se você domina os fundamentos do aprendizado de máquina e deseja avançar para a análise preditiva de dados, este é o livro para você!!! Ao encontrar padrões de conjuntos de dados massivos, o Machine Learning pode ser usado para desenvolver modelos de previsão.
Este livro examina a implementação do ML utilizando Análise de dados preditiva em profundidade, incluindo princípios teóricos e exemplos reais.
Apesar do título “Fundamentos de Aprendizado de Máquina para Análise de Dados Preditivos” ser um bocado, este livro descreverá a jornada da Análise de Dados Preditivos de dados a insights até uma conclusão.
Ele também discute quatro abordagens de aprendizado de máquina: aprendizado baseado em informações, aprendizado baseado em similaridade, aprendizado baseado em probabilidade e aprendizado baseado em erro, cada um com uma explicação conceitual não técnica seguida por modelos matemáticos e algoritmos com exemplos.
Assuntos abordados no livro
- Aprendizagem baseada em informações
- Aprendizado baseado em similaridade
- Aprendizado baseado em probabilidade
- Aprendizado baseado em erros
14. Modelagem Preditiva Aplicada
A Modelagem Preditiva Aplicada examina todo o processo de modelagem preditiva, começando com as fases críticas de pré-processamento de dados, divisão de dados e fundamentos de ajuste de modelo.
O trabalho apresenta então descrições claras de uma variedade de abordagens convencionais e recentes de regressão e classificação, com foco em mostrar e resolver desafios de dados do mundo real.
O guia demonstra todos os aspectos do processo de modelagem com vários exemplos práticos do mundo real, e cada capítulo inclui código R abrangente para cada estágio do processo.
Este volume multiuso pode ser usado como uma introdução aos modelos preditivos e todo o processo de modelagem, como um guia de referência para profissionais ou como um texto para cursos avançados de modelagem preditiva de graduação ou pós-graduação.
Assuntos abordados no livro
- Regressão técnica
- Técnica de classificação
- Algoritmos complexos de ML
15. Aprendizado de máquina: a arte e a ciência dos algoritmos que dão sentido aos dados
Se você é um intermediário ou especialista em aprendizado de máquina e quer “voltar aos fundamentos”, este livro é para você! Ele presta todo o crédito à enorme complexidade e profundidade do Machine Learning, sem nunca perder de vista seus princípios unificadores (uma grande conquista!).
Machine Learning: The Art and Science of Algorithms inclui vários estudos de caso de complexidade crescente, bem como inúmeros exemplos e imagens (para manter as coisas interessantes!).
O livro também abrange uma ampla gama de modelos lógicos, geométricos e estatísticos, bem como assuntos complicados e novos, como fatoração de matrizes e análise ROC.
Assuntos abordados no livro
- Simplifica os algoritmos de aprendizado de máquina
- Modelo lógico
- Modelo geométrico
- Modelo estatístico
- Análise ROC
16. Mineração de dados: ferramentas e técnicas práticas de aprendizado de máquina
Usando abordagens do estudo de sistemas de banco de dados, aprendizado de máquina e estatísticas, as técnicas de mineração de dados nos permitem encontrar padrões em grandes quantidades de dados.
Você deve obter o livro Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques se precisar estudar técnicas de mineração de dados em particular ou planejar aprender machine learning em geral.
O melhor livro sobre aprendizado de máquina se concentra mais em seu lado técnico. Ele se aprofunda nas complexidades técnicas do aprendizado de máquina e nas estratégias para coletar dados e usar várias entradas e saídas para julgar os resultados.
Assuntos abordados no livro
- Modelos lineares
- agrupamento
- Modelagem estatística
- Previsão de desempenho
- Comparando métodos de mineração de dados
- Aprendizado baseado em instância
- Representação de conhecimento e clusters
- Técnicas tradicionais e modernas de mineração de dados
17. Python para análise de dados
A capacidade de avaliar os dados usados no aprendizado de máquina é a habilidade mais importante que um cientista de dados deve possuir. Antes de desenvolver um modelo de ML que produza uma previsão precisa, a maior parte de seu trabalho incluirá manuseio, processamento, limpeza e avaliação de dados.
Você precisa estar familiarizado com linguagens de programação como Pandas, NumPy, Ipython e outras para executar a análise de dados.
Se você deseja trabalhar em ciência de dados ou aprendizado de máquina, deve ter a capacidade de manipular dados.
Você definitivamente deveria ler o livro Python for Data Analysis neste caso.
Assuntos abordados no livro
- Essential Bibliotecas Python
- Pandas Avançados
- Exemplos de análise de dados
- Limpeza e preparação de dados
- Métodos Matemáticos e Estatísticos
- Resumindo e Computando Estatísticas Descritivas
18. Processamento de linguagem natural com Python
A base dos sistemas de aprendizado de máquina é o processamento de linguagem natural.
O livro Natural Language Processing with Python instrui você sobre como utilizar o NLTK, uma coleção popular de módulos e ferramentas Python para processamento simbólico e estatístico de linguagem natural para inglês e PNL em geral.
O livro Natural Language Processing with Python fornece rotinas Python eficazes que demonstram a PNL de maneira concisa e óbvia.
Os leitores têm acesso a conjuntos de dados bem anotados para lidar com dados não estruturados, estrutura linguística de texto e outros elementos focados em PNL.
Assuntos abordados no livro
- Como funciona a linguagem humana?
- Estruturas de dados linguísticas
- Kit de ferramentas de linguagem natural (NLTK)
- Análise e análise semântica
- Bancos de dados linguísticos populares
- Integrar técnicas de inteligência artificial e linguística
19. Inteligência Coletiva de Programação
The Programming Collective Intelligence, de Toby Segaran, que é considerado um dos melhores livros para começar a entender o aprendizado de máquina, foi escrito em 2007, anos antes de a ciência de dados e o aprendizado de máquina alcançarem sua posição atual como principais caminhos profissionais.
O livro usa Python como método para disseminar sua experiência para seu público. A Inteligência Coletiva de Programação é mais um manual para implementação de ml do que uma introdução ao aprendizado de máquina.
O livro fornece informações sobre o desenvolvimento de algoritmos de ML eficazes para coletar dados de aplicativos, programação para obter dados de sites e extrapolar os dados coletados.
Cada capítulo inclui atividades para expandir os algoritmos discutidos e aumentar sua utilidade.
Assuntos abordados no livro
- Filtragem bayesiana
- Suporte máquinas vetoriais
- Algoritmos do mecanismo de pesquisa
- Maneiras de fazer previsões
- Técnicas de filtragem colaborativa
- Fatoração de matriz não negativa
- Inteligência em evolução para solução de problemas
- Métodos para detectar grupos ou padrões
20. Aprendizado Profundo (Série Computação Adaptativa e Aprendizado de Máquina)
Como todos sabemos, o aprendizado profundo é um tipo aprimorado de aprendizado de máquina que permite que os computadores aprendam com o desempenho anterior e uma grande quantidade de dados.
Ao usar técnicas de aprendizado de máquina, você também precisa estar familiarizado com os princípios de aprendizado profundo. Este livro, que é considerado a Bíblia do aprendizado profundo, será muito útil nesta circunstância.
Três especialistas em aprendizado profundo abordam tópicos altamente complicados que são preenchidos com matemática e modelos generativos profundos neste livro.
Fornecendo uma base matemática e conceitual, o trabalho discute idéias pertinentes em álgebra linear, teoria da probabilidade, teoria da informação, computação numérica e aprendizado de máquina.
Ele examina aplicativos como processamento de linguagem natural, reconhecimento de fala, visão computacional, sistemas de recomendação online, bioinformática e videogames e descreve técnicas de aprendizado profundo usadas por profissionais do setor, como redes de feedforward profundo, algoritmos de regularização e otimização, redes convolucionais e metodologia prática .
Assuntos abordados no livro
- Computação Numérica
- Pesquisa de aprendizado profundo
- Técnicas de visão computacional
- Redes de feedforward profundo
- Otimização para treinamento de modelos profundos
- Metodologia Prática
- Pesquisa de aprendizado profundo
Conclusão
Os 20 principais livros de aprendizado de máquina estão resumidos nessa lista, que você pode usar para progredir no aprendizado de máquina na direção que desejar.
Você poderá desenvolver uma base sólida em experiência em aprendizado de máquina e uma biblioteca de referência que poderá usar com frequência enquanto trabalha na área se ler vários desses livros.
Você será inspirado a continuar aprendendo, melhorando e surtindo efeito, mesmo que leia apenas um livro.
Quando você estiver preparado e competente para desenvolver seus próprios algoritmos de aprendizado de máquina, lembre-se de que os dados são essenciais para o sucesso do seu projeto.
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