Лучшие книги по машинному обучению для чтения в 2024 году

Важность машинного обучения (МО) резко возросла, что сделало его важнейшей областью обучения как для студентов, специалистов, так и для энтузиастов. Независимо от того, являетесь ли вы абсолютным новичком или опытным профессионалом, правильные ресурсы могут значительно углубить ваше понимание и улучшить ваши навыки. В преддверии 2024 года мы представляем тщательно подобранный список лучших книг по машинному обучению, которые выделяются своим всесторонним охватом, глубокими объяснениями и практическим применением. Каждая книга по машинному обучению подробно рассматривается, с освещением ее обзора, тем и ключевых выводов для читателей.

Лучшие книги по машинному обучению, которые стоит прочитать в 2024 году

1. Машинное обучение для начинающих: простое введение на английском языке – Оливер Теобальд, 2017 г.

Эта книга, предназначенная для новичков, раскрывает тайну машинного обучения, используя нетехнический подход. Оливер Теобальд отдает предпочтение интуитивным объяснениям и наглядным примерам, а не сложной математике.

Темы охватывали

1. Введение в машинное обучение
2. Предварительная обработка данных
3. Контролируемое обучение
4. Обучение без присмотра
5. Простые нейронные сети

Ключевые выводы

• Поймите основы машинного обучения, не увлекаясь математикой.
• Узнайте, как предварительно обрабатывать данные, чтобы сделать их пригодными для моделей машинного обучения.
• Получите представление о различных моделях машинного обучения и о том, когда их использовать.

2. Стостраничная книга по машинному обучению – Андрей Бурков, 2019

Эта книга Андрея Буркова, сжатая мудрость в удобоваримом формате, призвана кратко охватить основные концепции машинного обучения, что делает ее идеальной для быстрого изучения и повторения.

Темы охватывали

1. Контролируемое обучение
2. Обучение без присмотра
3. Оценка модели
4. Алгоритмы машинного обучения
5. Разработка функций и выбор

Ключевые выводы

• Комплексный обзор концепций машинного обучения в сжатом формате.
• Стратегии оценки и выбора моделей.
• Понимание особенностей проектирования и их значения для производительности модели.

3. Практическое машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и методы для создания интеллектуальных систем – Герон Орелиен, 2017 г.

В этой книге представлен практический подход к изучению машинного обучения с упором на применение концепций с использованием популярных библиотек, таких как Scikit-Learn и TensorFlow.

Темы охватывали

1. Комплексный проект машинного обучения
2. Классификация
3. Модели обучения
4. Нейронные сети и глубокое обучение
5. Точная настройка и развертывание модели

Ключевые выводы

• Практический опыт работы с проектами машинного обучения от начала до развертывания.
• Глубокое понимание нейронных сетей и способов их обучения.
• Знание того, как настраивать и развертывать модели машинного обучения.

4. Глубокое обучение – Йошуа Бенджио, 2015 г.

Эта книга, написанная одним из пионеров глубокого обучения, исследует теорию и применение нейронных сетей, предлагая всестороннее понимание глубокого обучения.

Темы охватывали

1. Основы глубокого обучения
2. Оптимизация для обучения глубоких моделей
3. Сверточные сети
4. Последовательное моделирование
5. Практическая методология

Ключевые выводы

• Глубокое понимание основ и архитектур глубокого обучения.
• Стратегии эффективного обучения моделей глубокого обучения.
• Понимание применения глубокого обучения в различных областях.

5. Машинное обучение для хакеров – Джон Майлс Уайт, 2012 г.

Эта книга, ориентированная на программистов, посвящена использованию машинного обучения для решения практических задач, использованию тематических исследований и языка программирования R.

Темы охватывали

1. Исследование и подготовка данных
2. Регрессивный анализ
3. Методы классификации
4. Рекомендательные системы
5. Текстовый анализ

Ключевые выводы

• Навыки исследования и подготовки данных для анализа.
• Понимание различных методов машинного обучения на практических примерах.
• Способность применять машинное обучение для решения реальных задач.

Будьте впереди технологической игры с нашей программой последипломного образования Калифорнийского технологического института в области искусственного интеллекта и машинного обучения, проводимой в партнерстве с Калифорнийским технологическим институтом и в сотрудничестве с IBM. Узнайте больше!

6. Введение в машинное обучение с помощью Python: руководство для специалистов по данным – Сара Гвидо, 2016 г.

Эта книга, ориентированная на практические приложения, знакомит читателей с Python в машинном обучении, используя такие библиотеки, как Scikit-Learn, для решения задач обработки данных.

Темы охватывали

1. Основы машинного обучения
2. Модели обучения под наблюдением
3. Модели обучения без учителя
4. Использование текстовых данных
5. Передовые методы машинного обучения

Ключевые выводы

• Владение основами машинного обучения с акцентом на практическое применение.
• Практический опыт работы с контролируемыми и неконтролируемыми моделями обучения.
• Методы обработки и анализа текстовых данных в проектах машинного обучения.

7. Математика для машинного обучения – Марк Питер Дейзенрот, 2020 г.

Эта книга устраняет разрыв между математикой и машинным обучением, предоставляя математические основы для глубокого понимания алгоритмов машинного обучения.

Темы охватывали

1. Линейная алгебра
2. вероятность и статистика
3. Многомерное исчисление
4. Методы оптимизации
5. Анализ главных компонентов

Ключевые выводы

• Хорошее понимание математических концепций, лежащих в основе машинного обучения.
• Способность понимать и применять методы оптимизации в машинном обучении.
• Знание того, как уменьшить размерность наборов данных с помощью таких методов, как PCA.

8. Понимание машинного обучения: от теории к алгоритмам – Шай Шалев-Шварц, 2014 г.

Сочетая теорию с практическими алгоритмами, эта книга предлагает всестороннее освещение основных концепций машинного обучения, уделяя особое внимание пониманию теоретической основы алгоритмов.

Темы охватывали

1. Основы машинного обучения
2. Линейные модели
3. Машины опорных векторов
4. Нейронные сети
5. Ансамблевые методы

Ключевые выводы

• Глубокое понимание теоретических аспектов машинного обучения.
• Знание широкого спектра алгоритмов машинного обучения и их приложений.
• Навыки разработки и анализа алгоритмов машинного обучения для различных задач.

9. Практическое машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow – Герон Орелиен, 2022 г.

В этом издании, обновленной версии более ранней работы Орелиена Герона, представлены новейшие инструменты и методы построения интеллектуальных систем с упором на практическое применение в Scikit-Learn, Keras и TensorFlow.

Темы охватывали

1. Жизненный цикл проекта машинного обучения
2. Глубокое обучение с TensorFlow
3. Работа с текстом и последовательностями
4. Автоэнкодеры и GAN
5. Развертывание модели и масштабирование

Ключевые выводы

• Современные практики разработки и внедрения проектов машинного обучения.
• Передовые методы глубокого обучения, включая работу с автоэнкодерами и GAN.
• Стратегии эффективного масштабирования и развертывания моделей в производственных средах.

10. Основы машинного обучения для прогнозной аналитики данных: алгоритмы, рабочие примеры и тематические исследования – Джон Д. Келлехер, 2015 г.

Эта книга представляет собой подробное введение в фундаментальные алгоритмы, используемые в машинном обучении для прогнозного анализа данных, сопровождаемое практическими примерами и практическими примерами.

Темы охватывали

1. Процесс прогнозного моделирования
2. Подготовка данных
3. Регрессия и классификация
4. Кластеризация и анализ ассоциаций
5. Оценка и выбор модели

Ключевые выводы

• Всестороннее понимание процесса прогнозного моделирования от начала до конца.
• Практический опыт работы с основными алгоритмами машинного обучения для различных задач анализа данных.
• Выберите наиболее подходящую модель для конкретных задач прогнозной аналитики.

11. Распознавание образов и машинное обучение – Кристофер Бишоп, 2006 г.

Эта книга посвящена распознаванию образов и его применению в машинном обучении, предлагая глубокое понимание математических методов, используемых в этих областях.

Темы охватывали

1. Байесовская теория принятия решений
2. Параметрические и непараметрические методы
3. Нейронные сети
4. Методы ядра
5. Графические модели

Ключевые выводы

• Глубокое понимание методов распознавания образов и их применения.
• Знание параметрических и непараметрических методов машинного обучения.
• Навыки применения графических моделей и методов ядра в сложных наборах данных.

12. Введение в статистическое обучение: с приложениями на R – Тревор Хасти, 2013 г.

Эта книга, предназначенная как для статистиков, так и для нестатистиков, представляет собой доступный обзор статистического обучения, важный набор инструментов для анализа данных и прогнозного моделирования.

Темы охватывали

1. Линейная регрессия
2. Классификация
3. Методы повторной выборки
4. Выбор и регуляризация линейной модели
5. Древовидные методы

Ключевые выводы

• Прочная основа статистических методов обучения.
• Умение применять статистические методы обучения к реальным данным.
• Понимание того, как использовать R для статистического обучения и анализа данных.

13. Искусственный интеллект: современный подход – Питер Норвиг, 1995 г.

Эта книга, которую часто считают исчерпывающим текстом по искусственному интеллекту, охватывает широкий спектр тем ИИ, предоставляя всесторонний обзор этой области.

Темы охватывали

1. Алгоритмы поиска
2. Знание и рассуждение
3. Машинное обучение
4. Обработка естественного языка
5. Робототехника

Ключевые выводы

• Широкое понимание искусственного интеллекта и его приложений.
• Понимание пересечения машинного обучения и искусственного интеллекта.
• Способность применять концепции и методы искусственного интеллекта для решения сложных проблем.

14. Программирование коллективного разума — Тоби Сегаран, 2007 г.

В этой книге на практических примерах и коде Python рассказывается, как создавать веб-приложения, использующие возможности коллективного разума.

Темы охватывали

1. Совместная фильтрация
2. Поиск и ранжирование
3. Алгоритмы оптимизации
4. Деревья решений и байесовская классификация
5. Машины опорных векторов

Ключевые выводы

• Навыки создания приложений, которые улучшаются при взаимодействии с пользователем.
• Понимание алгоритмов оптимизации и их применения.
• Умение применять методы машинного обучения в веб-приложениях.

15. Проектирование систем машинного обучения – Чип Хьюен, 2022 г.

Эта книга посвящена проектированию и архитектуре систем машинного обучения и предлагает идеи создания масштабируемых и надежных приложений машинного обучения, которые решают проблемы реальных систем.

Темы охватывали

1. Проектирование системы машинного обучения
2. Управление данными
3. Модельное обучение и оценка
4. Развертывание и мониторинг
5. Этика и конфиденциальность

Ключевые выводы

• Всесторонние знания в области проектирования масштабируемых систем машинного обучения.
• Лучшие практики управления данными, обучения моделей и развертывания.
• Понимание этических соображений и проблем конфиденциальности в приложениях ML.

С нетерпением жду успешной карьеры в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Зарегистрируйтесь в нашей программе последипломного образования Калифорнийского технологического института в области искусственного интеллекта и машинного обучения в сотрудничестве с Калифорнийским технологическим институтом.

Поднимите свои знания в области машинного обучения на новый уровень

Чтобы вывести свои знания в области машинного обучения (МО) на новый уровень, необходимо стратегическое сочетание углубления теоретического понимания, расширения практических навыков и постоянного обновления постоянно меняющейся среды искусственного интеллекта (ИИ). Независимо от того, являетесь ли вы студентом, профессионалом или энтузиастом, стремящимся изучить передовые концепции машинного обучения, вот руководство, которое поможет вам продвинуться вперед и освоить книги по машинному обучению.

1. Освойте продвинутые алгоритмы и модели.

Чтобы повысить свой опыт в области машинного обучения, углубитесь в более сложные алгоритмы и модели, выходящие за рамки основ. Это включает в себя понимание таких моделей, как сети глубокого доверия, генеративно-состязательные сети (GAN) и алгоритмы обучения с подкреплением. Изучите их архитектуру, способы их обучения и их применения. Такие книги, как «Глубокое обучение» Йошуа Бенджио, и онлайн-курсы на таких платформах, как Simplilearn, могут оказаться бесценными ресурсами.

2. Получите практический опыт работы с большими наборами данных и реальными проектами.

Практический опыт имеет решающее значение. Работайте с большими наборами реальных данных, чтобы понять проблемы и нюансы больших данных. Участвуйте в соревнованиях на Kaggle, чтобы применять свои знания в конкурентной среде, решая проблемы из различных областей. Этот практический подход отточит ваши навыки решения проблем и познакомит вас с разнообразными применениями машинного обучения.

3. Погрузитесь в специализированные области

Машинное обучение обширно и включает множество специализированных областей, таких как обработка естественного языка (НЛП), компьютерное зрение, робототехника и квантовое машинное обучение. Сосредоточение внимания на нише может сделать вас востребованным экспертом. Взаимодействуйте с конкретными сообществами, посещайте специализированные семинары и вносите вклад в проекты с открытым исходным кодом в области ваших интересов.

4. Освойте передовую математику

Более глубокое математическое понимание закладывает основу для понимания сложных концепций машинного обучения. Расширьте свои знания в области линейной алгебры, исчисления, статистики и теории вероятностей. «Математика для машинного обучения» Марка Питера Дейзенрота рекомендуется, чтобы преодолеть разрыв между математической теорией и приложениями машинного обучения.

5. Будьте в курсе исследований и разработок

Область ML быстро развивается. Следите за ведущими исследователями и организациями в области машинного обучения на таких платформах, как Twitter и LinkedIn, подписывайтесь на такие журналы, как «Journal of Machine Learning Research», и посещайте конференции, такие как NeurIPS или ICML. Участие в последних исследованиях может вдохновить на инновационные проекты и сотрудничество.

6. Вносите вклад в сообщества открытого исходного кода и машинного обучения.

Участие в проектах машинного обучения с открытым исходным кодом помогает укрепить ваше понимание и укрепить вашу репутацию в сообществе. Участвуйте в таких форумах, как Stack Overflow или r/MachineLearning от Reddit, чтобы делиться своими знаниями и учиться у коллег.

7. Реализация машинного обучения на разных языках программирования

Хотя Python является лингва-франка ML, изучение реализации алгоритмов ML на других языках, таких как R, Java или Scala, может расширить ваше понимание и набор навыков. Он готовит вас к разнообразным проектам и рабочей среде.

8. Изучите этику искусственного интеллекта и машинного обучения

По мере развития ваших технических навыков крайне важно понимать этические последствия ML. Знакомьтесь с литературой и дискуссиями по этике ИИ, чтобы ваша работа приносила положительный вклад обществу. Такие книги, как «Оружие математического разрушения» Кэти О'Нил, исследуют влияние алгоритмов машинного обучения на общество.

9. Наставничество и непрерывное обучение

Найдите наставника, который поможет вам получить правильное руководство, обратную связь и понимание вашего пути обучения и развития карьеры. Кроме того, никогда не прекращайте учиться. Область МО вознаграждает за постоянное обучение и любопытство.

Заключение

Каждая книга предлагает уникальную точку зрения, ориентированную на самых разных учащихся, от новичков до продвинутых практиков, и охватывает различные темы, от теоретической основы до практического применения. Однако одного только чтения может быть недостаточно для всех, кто стремится преуспеть в этой динамичной области.

Программа последипломного образования Калифорнийского технологического института в области искусственного интеллекта и машинного обучения выделяется как лучший выбор для тех, кто ищет более структурированный путь обучения. Эта программа предлагает углубленную учебную программу, практический опыт реализации проектов и руководство отраслевых экспертов, гарантируя, что вы понимаете теорию и можете эффективно применять свои знания в профессиональной среде.

Часто задаваемые вопросы

1. Какие книги по машинному обучению лучше всего подходят для понимания концепций глубокого обучения?

Из концепций глубокого обучения я настоятельно рекомендую «Глубокое обучение» Яна Гудфеллоу, Йошуа Бенджио и Аарона Курвиля и «Глубокое обучение для компьютерного зрения» Раджалингаппаа Шанмугамани. Эти книги предлагают исчерпывающую информацию о средах и приложениях глубокого обучения.

2. Можете ли вы порекомендовать книги по машинному обучению, посвященные обработке естественного языка (НЛП)?

Для обучения, ориентированного на НЛП, «Обработка естественного языка в действии» Лейна, Ховарда и Хапке и «Обработка речи и языка» Дэниела Джурафски и Джеймса Х. Мартина обеспечивают углубленное исследование методов обработки лингвистических данных.

3. Существуют ли какие-либо книги по машинному обучению, посвященные более сложным темам, таким как генеративно-состязательные сети (GAN)?

Для сложных тем, таких как GAN, плодотворной работой является «Генераторно-состязательные сети» Яна Гудфеллоу и его соавторов. Еще один ресурс — «GAN в действии: глубокое обучение с помощью генеративно-состязательных сетей» Якуба Лангра и Владимира Бока, в котором представлены практические сведения о GAN.

4. Существуют ли какие-либо книги по машинному обучению, написанные отраслевыми экспертами или известными исследователями?

Книги отраслевых экспертов включают «Распознавание образов и машинное обучение» Кристофера Бишопа и «Элементы статистического обучения» Тревора Хасти, Роберта Тибширани и Джерома Фридмана. Эти книги написаны известными исследователями и содержат фундаментальные знания в области машинного обучения.