Лучшие книги по машинному обучению для начинающих и экспертов

Алан Тьюринг заявил в 1947 году: « Нам нужна машина, которая может учиться на собственном опыте. ”
И эта концепция стала реальностью сегодня в виде машинного обучения! Вообще говоря, машинное обучение включает изучение компьютерных алгоритмов и статистических моделей для конкретной задачи с использованием шаблонов и логических выводов вместо явных инструкций. И нет никаких сомнений в том, что сегодня машинное обучение - безумно популярный выбор профессии. Согласно Indeed, инженер по машинному обучению - лучшая работа 2019 года с ростом на 344% и средней базовой зарплатой в размере 146 085 долларов в год.

Помня об этом, если вы хотите изучить машинное обучение, на рынке доступно множество книг (для программистов на всех этапах обучения). В этой статье мы собрали лучшие книги по ML, как для рядовых любителей, так и для техников !!! Каждая из этих книг чрезвычайно популярна, поэтому вы должны выбрать те, которые вам нравятся, в соответствии с вашими способностями к обучению. Итак, без лишних слов, давайте посмотрим на них!

Сначала давайте начнем с простого и сосредоточимся на лучших книгах по машинному обучению для начинающих, а затем перейдем к более сложным книгам!

Лучшие книги по машинному обучению для начинающих

1. Машинное обучение для начинающих: введение на простом английском (2-е издание)

Вы хотите изучить машинное обучение, но не знаете, как это сделать? Что ж, прежде чем вы отправитесь в эпическое путешествие в области машинного обучения, вам следует знать несколько важных теоретических и статистических принципов. И вот тут-то и пригодится эта книга! Это практическое и подробное введение в машинное обучение для абсолютных новичков.
Машинное обучение для абсолютных новичков научит вас всему, от обучения загрузке бесплатных наборов данных до инструментов и библиотек машинного обучения, которые вам понадобятся. Также рассматриваются такие темы, как методы очистки данных, регрессионный анализ, кластеризация, основы нейронных сетей, смещение / дисперсия, деревья решений и т. Д. Итак, если у вас еще не было того момента с Королем Львом, когда вы с гордостью смотрите на просторы ML-подобного Симбы, смотрящего на Гордые земли Африки, то это лучшая книга, которая мягко поднимет вас и предложит вам ясный лежит в земле. Купить книгу "Машинное обучение для абсолютных новичков"

2. Машинное обучение (на Python и R) для чайников (1-е издание)

Для обычных людей машинное обучение может быть ошеломляющей концепцией. Но для тех из нас, кто в курсе, это бесценно !!! Невозможно обрабатывать такие вещи, как результаты веб-поиска, реклама в реальном времени на веб-страницах, автоматизация или даже фильтрация спама (да!) Без ML. Таким образом, эта книга представляет собой серьезное руководство, которое может послужить отправной точкой в загадочный мир машинного обучения.
Машинное обучение для чайников поможет вам «говорить» на определенных языках, таких как Python и R, которые, в свою очередь, научат машины выполнять задачи, ориентированные на шаблоны, и анализ данных. Вы также узнаете, как писать код на R с помощью R Studio и на Python с помощью Anaconda. Купить книгу "Машинное обучение для чайников"

3. Машинное обучение для хакеров: примеры из практики и алгоритмы для начала (1-е издание)

Если вы программист, интересующийся обработкой данных, эта книга идеально подходит для вас! (Прежде всего, поясним, что термин «Хакер» в названии относится к хорошему программисту, а не к скрытному взломщику компьютеров!) Таким образом, эта книга поможет вам начать работу с машинным обучением, используя множество практических примеров, а не скучных презентаций, насыщенных математикой. встречаются чаще.
Машинное обучение для хакеров посвящено конкретным проблемам в каждой главе, таким как классификация, прогнозирование, оптимизация и рекомендации. Он также научит вас анализировать различные образцы наборов данных и писать простые алгоритмы машинного обучения на языке программирования R. Купить книгу "Машинное обучение для хакеров"

4. Машинное обучение: новый ИИ (серия основных знаний MIT Press)

Машинное обучение имеет безумный спектр приложений в наше время, от рекомендаций по продуктам до распознавания голоса и даже тех, которые обычно не используются, как автомобили с автоматическим управлением! Теперь в основе ML лежат данные, и по мере роста объема данных (большие данные!) Неудивительно, что ML также продвинулся вперед, поскольку он играет фундаментальную роль в процессе преобразования данных в знания.
Машинное обучение: новый ИИ фокусируется на базовом машинном обучении, начиная от эволюции и заканчивая важными алгоритмами обучения и их примерами приложений. В этой книге также рассматриваются алгоритмы машинного обучения для распознавания образов; искусственные нейронные сети, обучение с подкреплением, наука о данных, а также этические и юридические последствия машинного обучения для конфиденциальности и безопасности данных. Купить Машинное обучение: новая книга об ИИ

Лучшие книги по машинному обучению для среднего уровня / экспертов

1. Распознавание образов и машинное обучение (1-е издание)

Если вы хотите погрузиться в таинственный мир распознавания образов и машинного обучения, эта книга - то, что вам нужно! Фактически, это первая книга, в которой представлена байесовская точка зрения на распознавание образов. Так что, хотя в этой книге рассматриваются сложные темы, требующие хотя бы некоторых знаний в области многомерного исчисления, базовой линейной алгебры и науки о данных, это также лучшая книга для вбивания распознавания образов в ваш мозг !!!
В разделе «Распознавание образов и машинное обучение» с возрастающим уровнем сложности посвящены вероятности и машинному обучению на основе шаблонов в наборах данных. Итак, эта книга начинается с общего введения в распознавание образов, используя живые примеры, чтобы донести суть. Купить книгу по распознаванию образов и машинному обучению

2. Основы машинного обучения для прогнозной аналитики данных

Если вы разобрались с основами машинного обучения и теперь хотите заняться прогнозной аналитикой данных, то эта книга для вас !!! Машинное обучение можно использовать для создания прогнозных моделей путем извлечения шаблонов из больших наборов данных. И это применение машинного обучения с использованием Predictive Data Analytics подробно анализируется в этой книге с использованием как теоретических концепций, так и практических приложений.
Несмотря на то, что название «Основы машинного обучения для прогнозной аналитики данных» звучит неестественно, в этой книге все же подробно описывается траектория прогнозного анализа данных: от данных до понимания и решения. В нем также описаны четыре подхода к машинному обучению: обучение на основе информации, обучение на основе сходства, обучение на основе вероятности и обучение на основе ошибок, каждый из которых имеет нетехническое концептуальное объяснение, за которым следуют математические модели и алгоритмы, проиллюстрированные подробными проработанными примерами. Купить книгу "Основы машинного обучения для прогнозной аналитики данных"

3. Машинное обучение: искусство и наука об алгоритмах, распознающих данные (1-е издание)

Если вы находитесь на среднем или профессиональном уровне в ML и хотите вернуться к основам , то эта книга - то, что вам нужно! Он полностью отражает невероятную сложность и богатство машинного обучения и не упускает из виду его объединяющие принципы (и это подвиг!).
Машинное обучение: искусство и наука алгоритмов содержит различные тематические исследования с возрастающей сложностью, а также множество примеров и иллюстраций (чтобы убедиться, что это не скучно!). Кроме того, в книге рассматривается широкий спектр логических, геометрических и статистических моделей. со сложными и новыми темами, такими как матричная факторизация и ROC-анализ. Купить Машинное обучение: искусство и наука об алгоритмах, которые помогают понять книгу данных

4. Программирование коллективного разума: создание приложений Smart Web 2.0 (1-е издание)

Вы хотите понять, а затем использовать силу, стоящую за поисковым рейтингом, рекомендациями по продуктам, социальными закладками или даже онлайн-поиском !!! Если да, то поздравляю, вы выбрали правильную книгу. Эта книга демонстрирует, как вы можете создавать различные приложения для Web 2.0, чтобы добывать огромный объем данных, который создается примерно 3 миллиардами людей в Интернете.
Программирование коллективного разума решает это с помощью машинного обучения и помогает делать выводы об опыте пользователей, маркетинге, личных вкусах и поведении человека в целом. Все алгоритмы машинного обучения в этой книге описаны с помощью кода, который можно использовать в любом месте вашего веб-сайта, блога, Wiki или даже специализированного приложения. Купить книгу "Коллективный разум программирования"