Зміст[Сховати][Показати]
До речі, ми всі знаємо, як швидко розвивалася технологія машинного навчання за останні кілька років. Машинне навчання — це дисципліна, яка привернула інтерес кількох корпорацій, науковців і секторів.
У зв’язку з цим я обговорю деякі з найкращих книг про машинне навчання, які варто прочитати інженеру чи новачку сьогодні. Ви, напевно, погоджуєтеся, що читання книг — це не те саме, що використання інтелекту.
Читання книг допомагає нашому розуму відкривати багато нового. Зрештою, читання – це навчання. Тег для самонавчання дуже цікавий. У цій статті буде висвітлено найкращі підручники, доступні в цій галузі.
У наведених нижче підручниках пропонується випробуваний вступ у ширшу сферу штучного інтелекту, вони часто використовуються в університетських курсах і рекомендовані вченими та інженерами.
Навіть якщо у вас є тонна навчання за допомогою машини досвіду, взяти один із цих підручників може бути чудовим способом освіжити. Адже навчання – це безперервний процес.
1. Машинне навчання для абсолютних початківців
Ви хотіли б вивчити машинне навчання, але не знаєте, як це зробити. Є кілька важливих теоретичних і статистичних концепцій, які ви повинні зрозуміти, перш ніж почати свою епічну подорож у машинне навчання. І ця книга задовольнить цю потребу!
Він пропонує повних новачків з високим рівнем, застосовним введення в машинне навчання. Книга «Машинне навчання для абсолютних початківців» є одним із найкращих варіантів для тих, хто шукає найбільш спрощене пояснення машинного навчання та пов’язаних ідей.
Численні алгоритми ml у книзі супроводжуються короткими поясненнями та графічними прикладами, щоб допомогти читачам зрозуміти все, про що йдеться.
Теми, які розглядаються в книзі
- Основи нейронні мережі
- Регресійний аналіз
- Особливість інженерії
- Кластеризація
- Перехресна перевірка
- Методи очищення даних
- Дерева рішень
- Ансамблеве моделювання
2. Машинне навчання для чайників
Машинне навчання може заплутати звичайних людей. Однак це безцінне для тих із нас, хто обізнаний.
Без ML важко керувати такими проблемами, як результати онлайн-пошуку, реклама в реальному часі на веб-сторінках, автоматизація або навіть фільтрація спаму (Так!).
Як наслідок, ця книга пропонує вам простий вступ, який допоможе вам дізнатися більше про загадкову сферу машинного навчання. За допомогою Machine Learning For Dummies ви навчитеся «розмовляти» такими мовами, як Python і R, що дозволить вам навчити комп’ютери виконувати розпізнавання образів і аналіз даних.
Крім того, ви дізнаєтесь, як використовувати Python Anaconda та R Studio для розробки на R.
Теми, які розглядаються в книзі
- Підготовка даних
- підходи до машинного навчання
- Цикл машинного навчання
- Контрольоване та неконтрольоване навчання
- Навчання систем машинного навчання
- Прив’язка методів машинного навчання до результатів
3. Стосторінкова книга машинного навчання
Чи можливо охопити всі аспекти машинного навчання менш ніж на 100 сторінках? «Стосторінкова книга машинного навчання» Андрія Буркова — спроба зробити те саме.
Книга про машинне навчання добре написана та підтримується відомими лідерами думок, зокрема Суджитом Варахеді, керівником інженерного відділу eBay, і Пітером Норвігом, директором з досліджень Google.
Це найкраща книга для початківців у машинному навчанні. Уважно прочитавши книгу, ви зможете створювати та розуміти складні системи штучного інтелекту, успішно пройти співбесіду з машинного навчання та навіть заснувати власну компанію на основі машинного навчання.
Однак книга не призначена для повних новачків у машинному навчанні. Подивіться десь, якщо ви шукаєте щось більш фундаментальне.
Теми, які розглядаються в книзі
- Анатомія а алгоритм навчання
- Контрольоване навчання та неконтрольоване навчання
- Навчання зміцненню
- Фундаментальні алгоритми машинного навчання
- Огляд нейронних мереж і глибокого навчання
4. Розуміння машинного навчання
Систематичний вступ до машинного навчання міститься в книзі «Розуміння машинного навчання». Книга глибоко заглиблюється в основні ідеї, обчислювальні парадигми та математичні похідні машинного навчання.
Широкий спектр предметів машинного навчання представлений простим способом за допомогою машинного навчання. У книзі описано теоретичні основи машинного навчання разом із математичними висновками, які перетворюють ці основи на корисні алгоритми.
У книзі подано основи, перш ніж охопити широкий спектр важливих тем, які не розглядалися в попередніх підручниках.
Сюди включено обговорення концепцій опуклості та стабільності та обчислювальної складності навчання, а також важливих алгоритмічних парадигм, таких як стохастичний градієнтний спуск, нейронні мережі та навчання структурованого виводу, а також нові теоретичні ідеї, такі як підхід PAC-Bayes та обмеження на основі стиснення. призначений для випускників-початківців або студентів старшого рівня.
Теми, які розглядаються в книзі
- Обчислювальна складність машинного навчання
- Алгоритми ML
- Нейронні мережі
- Підхід PAC-Bayes
- Стохастичний градієнтний спуск
- Структуроване навчання
5. Вступ до машинного навчання за допомогою Python
Ви фахівець із обробки даних Python і хочете вивчати машинне навчання? Найкраща книга для початку вашої пригоди з машинним навчанням — це «Вступ до машинного навчання за допомогою Python: посібник для спеціалістів із обробки даних».
За допомогою книги «Вступ до машинного навчання за допомогою Python: Посібник для спеціалістів із обробки даних» ви відкриєте для себе різноманітні корисні техніки для створення спеціальних програм машинного навчання.
Ви розглянете кожен важливий етап використання Python і пакету Scikit-Learn для створення надійних програм машинного навчання.
Отримання твердого розуміння бібліотек matplotlib і NumPy значно полегшить навчання.
Теми, які розглядаються в книзі
- Сучасні методи налаштування параметрів та оцінки моделі
- Програми та основні ідеї машинного навчання
- методи автоматизованого навчання
- Прийоми роботи з текстовими даними
- Зв'язування моделей і конвеєри інкапсуляції робочого процесу
- Представлення даних після обробки
6. Практичне машинне навчання за допомогою Sci-kit learn, Keras і Tensorflow
Одна з найретельніших публікацій з науки про дані та машинного навчання, вона наповнена знаннями. Експертам і новачкам рекомендується більше вивчати цю тему.
Хоча ця книга містить лише невелику кількість теорії, вона підкріплена сильними прикладами, що дає їй місце в списку.
Ця книга містить різноманітні теми, зокрема scikit-learn для проектів машинного навчання та TensorFlow для створення та навчання нейронних мереж.
Прочитавши цю книгу, ми думаємо, що ви будете краще підготовлені для подальшого вивчення глибоке навчання і вирішувати практичні завдання.
Теми, які розглядаються в книзі
- Вивчіть ландшафт машинного навчання, особливо нейронні мережі
- Відстежуйте зразок проекту машинного навчання від початку до завершення за допомогою Scikit-Learn.
- Вивчіть кілька моделей навчання, таких як методи ансамблю, випадкові ліси, дерева рішень і опорні векторні машини.
- Створюйте та навчайте нейронні мережі за допомогою бібліотеки TensorFlow.
- Під час дослідження розгляньте згорткові мережі, рекурентні мережі та глибоке навчання з підкріпленням нейронна сітка конструкцій.
- Дізнайтеся, як масштабувати та навчати глибокі нейронні мережі.
7. Машинне навчання для хакерів
Для досвідчених програмістів, які цікавляться аналізом даних, написана книга «Машинне навчання для хакерів». У цьому контексті хакери є кваліфікованими математиками.
Для людей, які добре розуміються на R, ця книга стане чудовим вибором, оскільки більша частина її присвячена аналізу даних у R. Крім того, у книзі описано, як маніпулювати даними за допомогою розширеного R.
Включення відповідних прикладів підкреслює цінність використання алгоритмів машинного навчання, що може стати найбільшою перевагою книги «Машинне навчання для хакерів».
У книзі наведено багато реальних прикладів, щоб зробити навчання машинному навчанню простішим і швидшим, а не заглиблюватись у його математичну теорію.
Теми, які розглядаються в книзі
- Створіть простий байєсівський класифікатор, який аналізує просто вміст електронної пошти, щоб визначити, чи є вона спамом.
- Прогнозування кількості переглядів сторінок для 1,000 найпопулярніших веб-сайтів за допомогою лінійної регресії
- Дослідіть методи оптимізації, спробувавши зламати простий літерний шифр.
8. Машинне навчання Python із прикладами
Ця книга, яка допоможе вам зрозуміти та створити різні методи машинного навчання, глибокого навчання та аналізу даних, ймовірно, єдина, яка зосереджується лише на Python як мові програмування.
Він охоплює кілька потужних бібліотек для впровадження різних алгоритмів машинного навчання, таких як Scikit-Learn. Потім модуль Tensor Flow використовується, щоб навчити вас глибокому навчанню.
Нарешті, він демонструє численні можливості аналізу даних, які можна отримати за допомогою машинного та глибокого навчання.
Він також навчає вас численним прийомам, які можна використовувати для підвищення ефективності моделі, яку ви створюєте.
Теми, які розглядаються в книзі
- Вивчення Python і машинне навчання: посібник для початківців
- Перевірка набору даних 2 груп новин і виявлення електронної пошти, що спам за методом Наївного Байєса
- Використовуючи SVM, класифікуйте теми новин. Прогноз кліків за допомогою алгоритмів на основі дерев
- Прогнозування рейтингу кліків за допомогою логістичної регресії
- Використання алгоритмів регресії для прогнозування найвищих стандартів цін на акції
9. Машинне навчання Python
Книга Python Machine Learning пояснює основи машинного навчання, а також його значення в цифровій сфері. Це книга з машинного навчання для початківців.
Крім того, у книзі описано багато підгалузей і застосувань машинного навчання. Принципи програмування на Python і те, як розпочати роботу з безкоштовною мовою програмування з відкритим кодом, також описані в книзі «Машинне навчання Python».
Закінчивши книгу з машинного навчання, ви зможете ефективно створювати низку робочих місць з машинного навчання за допомогою кодування Python.
Теми, які розглядаються в книзі
- Основи штучного інтелекту
- дерево рішень
- Логістична регресія
- Поглиблені нейронні мережі
- Основи мови програмування Python
10. Машинне навчання: імовірнісна перспектива
Machine Learning: A Probabilistic Perspective — це жартівлива книжка з машинного навчання, яка містить ностальгічну кольорову графіку та практичні реальні приклади з таких дисциплін, як біологія, комп’ютерний зір, робототехніка та обробка тексту.
Він сповнений невимушеної прози та псевдокоду для основних алгоритмів. Machine Learning: A Probabilistic Perspective, на відміну від інших публікацій з машинного навчання, які представлені в стилі кулінарної книги та описують різні евристичні підходи, зосереджується на принциповому підході, заснованому на моделі.
Він визначає мл-моделі за допомогою графічних зображень у чіткій та зрозумілій формі. Базуючись на уніфікованому імовірнісному підході, цей підручник забезпечує повний і самодостатній вступ до області машинного навчання.
Зміст є широким і глибоким, включаючи фундаментальний довідковий матеріал на такі теми, як ймовірність, оптимізація та лінійна алгебра, а також обговорення сучасних досягнень у цій галузі, таких як умовні випадкові поля, регулярізація L1 та глибоке навчання.
Книга написана невимушеною, доступною мовою, містить псевдокод для основних значущих алгоритмів.
Теми, які розглядаються в книзі
- Ймовірність
- Глибоке навчання
- L1 регуляризація
- Оптимізація
- Обробка тексту
- Програми комп'ютерного зору
- Додатки робототехніки
11. Елементи статистичного навчання
Завдяки своїй концептуальній основі та широкому спектру предметів цей підручник з машинного навчання часто визнають у цій галузі.
Ця книга може бути використана як довідник для тих, хто потребує освіжити такі теми, як нейронні мережі та методи тестування, а також як простий вступ до машинного навчання.
Книга агресивно спонукає читача до власних експериментів і досліджень на кожному кроці, що робить її цінною для розвитку здібностей і допитливості, необхідних для досягнення відповідних успіхів у сфері машинного навчання чи роботі.
Це важливий інструмент для статистиків і всіх, хто цікавиться аналізом даних у бізнесі чи науці. Переконайтеся, що ви принаймні розумієте лінійну алгебру перед початком цієї книги.
Теми, які розглядаються в книзі
- Контрольоване навчання (передбачення) до неконтрольованого навчання
- Нейронні мережі
- Підтримка векторних машин
- Дерева класифікації
- Алгоритми розгону
12. Розпізнавання образів і машинне навчання
У цій книзі можна детально дослідити світи розпізнавання образів і машинного навчання. Байєсівський підхід до розпізнавання образів був спочатку представлений у цій публікації.
Крім того, у книзі розглядаються складні теми, які потребують робочого розуміння багатовимірності, науки про дані та фундаментальної лінійної алгебри.
Про машинне навчання та ймовірність у довіднику пропонуються розділи з дедалі складнішими рівнями складності на основі тенденцій у наборах даних. Перед загальним вступом до розпізнавання образів наведено прості приклади.
У книзі запропоновані техніки наближеного висновку, які дозволяють швидко робити наближення у випадках, коли точні рішення є недоцільними. Немає інших книг, які б використовували графічні моделі для опису розподілу ймовірностей, але це так.
Теми, які розглядаються в книзі
- Баєсові методи
- Алгоритми наближеного висновку
- Нові моделі на основі ядер
- Вступ до основ теорії ймовірностей
- Вступ до розпізнавання образів і машинного навчання
13. Основи машинного навчання з аналізу прогнозованих даних
Якщо ви опанували основи машинного навчання та хочете перейти до прогнозної аналітики даних, ця книга для вас!!! Знаходячи шаблони з масивних наборів даних, машинне навчання можна використовувати для розробки моделей прогнозування.
У цій книзі розглядається реалізація використання ML Аналітика прогнозних даних поглиблений, включаючи як теоретичні принципи, так і реальні приклади.
Незважаючи на те, що назва «Основи машинного навчання для прогнозної аналітики даних» є ковтком, у цій книзі буде описано шлях прогнозної аналітики даних від даних до розуміння до висновку.
У ньому також розглядаються чотири підходи до машинного навчання: навчання на основі інформації, навчання на основі подібності, навчання на основі ймовірностей і навчання на основі помилок, кожен з яких містить нетехнічне концептуальне пояснення, а потім математичні моделі та алгоритми з прикладами.
Теми, які розглядаються в книзі
- Інформаційне навчання
- Навчання на основі подібності
- Навчання на основі ймовірностей
- Навчання на основі помилок
14. Прикладне прогнозне моделювання
Applied Predictive Modeling вивчає весь процес прогнозного моделювання, починаючи з критичних етапів попередньої обробки даних, розділення даних і основи налаштування моделі.
Потім у роботі представлені чіткі описи різноманітних звичайних і останніх регресійних і класифікаційних підходів, зосереджені на показі та вирішенні проблем із реальними даними.
Посібник демонструє всі аспекти процесу моделювання з кількома практичними прикладами з реального світу, і кожен розділ містить вичерпний код R для кожного етапу процесу.
Цей багатоцільовий том можна використовувати як вступ до прогнозних моделей і всього процесу моделювання, як довідковий посібник для практиків або як текст для курсів прогнозного моделювання на рівні бакалаврату чи магістратури.
Теми, які розглядаються в книзі
- Техніка регресії
- Методика класифікації
- Складні алгоритми ML
15. Машинне навчання: Мистецтво і наука алгоритмів, які сприймають дані
Якщо ви середній рівень або експерт у машинному навчанні та хочете «повернутися до основ», ця книга для вас! Він віддає повну заслугу величезній складності та глибині машинного навчання, водночас не втрачаючи з поля зору його об’єднуючих принципів (ціле досягнення!).
Machine Learning: The Art and Science of Algorithms містить декілька практичних прикладів дедалі більшої складності, а також численні приклади та зображення (щоб все було цікаво!).
Книга також охоплює широкий спектр логічних, геометричних і статистичних моделей, а також складні та нові теми, такі як матрична факторізація та аналіз ROC.
Теми, які розглядаються в книзі
- Спрощує алгоритми машинного навчання
- Логічна модель
- Геометрична модель
- Статистична модель
- ROC аналіз
16. Інтелектуальний аналіз даних: практичні інструменти та методи машинного навчання
Використовуючи підходи до вивчення систем баз даних, машинного навчання та статистики, методи інтелектуального аналізу даних дозволяють нам знаходити закономірності у величезних обсягах даних.
Ви повинні придбати книгу Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, якщо вам потрібно вивчити методи інтелектуального аналізу даних зокрема або плануєте вивчити машинне навчання загалом.
Найкраща книга про машинне навчання більше зосереджена на технічній стороні. Він детальніше заглиблюється в технічні тонкощі машинного навчання та стратегії збору даних і використання різних вхідних і вихідних даних для оцінки результатів.
Теми, які розглядаються в книзі
- Лінійні моделі
- Кластеризація
- Статистичне моделювання
- Прогнозування продуктивності
- Порівняння методів аналізу даних
- Інстанційне навчання
- Представлення знань і кластери
- Традиційні та сучасні методи аналізу даних
17. Python для аналізу даних
Здатність оцінювати дані, які використовуються в машинному навчанні, є найважливішою навичкою, якою повинен володіти науковець з даних. Перш ніж розробити модель ML, яка дає точний прогноз, більшість вашої роботи включатиме обробку, очищення та оцінку даних.
Вам потрібно знати такі мови програмування, як Pandas, NumPy, Ipython та інші, щоб виконувати аналіз даних.
Якщо ви хочете працювати в галузі даних або машинного навчання, ви повинні мати можливість маніпулювати даними.
У цьому випадку ви обов’язково повинні прочитати книгу Python для аналізу даних.
Теми, які розглядаються в книзі
- істотний Бібліотеки Python
- Просунуті панди
- Приклади аналізу даних
- Очищення та підготовка даних
- Математичні та статистичні методи
- Узагальнення та обчислення описової статистики
18. Обробка природних мов за допомогою Python
Основою систем машинного навчання є обробка природної мови.
У книзі «Обробка природної мови за допомогою Python» описано, як використовувати NLTK, популярну колекцію модулів і інструментів Python для символічної та статистичної обробки природної мови для англійської та NLP загалом.
Книга «Обробка природної мови за допомогою Python» містить ефективні процедури Python, які демонструють НЛП у стислій та очевидній формі.
Читачі мають доступ до добре анотованих наборів даних для роботи з неструктурованими даними, текстово-мовною структурою та іншими елементами, орієнтованими на NLP.
Теми, які розглядаються в книзі
- Як функціонує людська мова?
- Лінгвістичні структури даних
- Набір інструментів природної мови (NLTK)
- Розбір і семантичний аналіз
- Популярні лінгвістичні бази даних
- Інтегрувати прийоми з штучний інтелект і мовознавство
19. Програмування колективного інтелекту
«Програмування колективного розуму» Тобі Сегарана, яка вважається однією з найкращих книг для розуміння машинного навчання, була написана в 2007 році, за роки до того, як наука про дані та машинне навчання зайняли своє нинішнє становище як провідні професійні шляхи.
Книга використовує Python як метод поширення свого досвіду серед аудиторії. Програмування колективного розуму – це більше посібник із впровадження ml, ніж вступ до машинного навчання.
Книга містить інформацію про розробку ефективних алгоритмів ML для збору даних із програм, програмування для отримання даних із веб-сайтів та екстраполяції зібраних даних.
Кожна глава включає дії для розширення розглянутих алгоритмів і підвищення їх корисності.
Теми, які розглядаються в книзі
- Байєсова фільтрація
- Підтримка векторних машин
- Алгоритми пошукових систем
- Способи прогнозування
- Методи спільної фільтрації
- Невід’ємна матрична факторізація
- Розвиток інтелекту для вирішення проблем
- Методи виявлення груп або шаблонів
20. Глибоке навчання (Серія «Адаптивні обчислення та машинне навчання»)
Як ми всі знаємо, глибоке навчання — це вдосконалений вид машинного навчання, який дозволяє комп’ютерам навчатися на основі минулої продуктивності та великої кількості даних.
Використовуючи методи машинного навчання, ви також повинні знати принципи глибокого навчання. Ця книга, яку вважають Біблією глибокого навчання, буде дуже корисною в цій ситуації.
У цій книзі троє експертів із глибокого навчання розглядають надзвичайно складні теми, наповнені математикою та глибокими генеративними моделями.
Забезпечуючи математичну та концептуальну основу, робота обговорює відповідні ідеї лінійної алгебри, теорії ймовірностей, теорії інформації, чисельних обчислень і машинного навчання.
У ньому розглядаються такі програми, як обробка природної мови, розпізнавання мовлення, комп’ютерне бачення, системи онлайн-рекомендацій, біоінформатика та відеоігри, а також описуються методи глибокого навчання, що використовуються фахівцями галузі, такі як мережі глибокого прямого зв’язку, регуляризація та алгоритми оптимізації, згорткові мережі та практична методологія. .
Теми, які розглядаються в книзі
- Числові обчислення
- Дослідження глибокого навчання
- Техніка комп'ютерного зору
- Мережі глибокого прямого зв'язку
- Оптимізація для навчання глибоких моделей
- Практична методика
- Дослідження глибокого навчання
Висновок
У цьому списку підсумовано 20 найкращих книг з машинного навчання, які ви можете використовувати, щоб розвивати машинне навчання в потрібному вам напрямку.
Ви зможете розвинути міцну основу в галузі машинного навчання та створити довідкову бібліотеку, якою зможете часто користуватися під час роботи в цій галузі, якщо прочитаєте різні ці підручники.
Ви отримаєте натхнення продовжувати вчитися, ставати кращими та досягати результатів, навіть якщо прочитаєте лише одну книгу.
Коли ви готові та компетентні для розробки власних алгоритмів машинного навчання, майте на увазі, що дані життєво необхідні для успіху вашого проекту.
залишити коментар