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Non sorprende quindi che così tante persone stiano pensando di entrare nell'affascinante mondo degli algoritmi informatici che migliorano automaticamente attraverso l'esperienza. Se sei tra questi, o se vuoi semplicemente guardare oltre il clamore e capire di cosa tratta veramente l'apprendimento automatico, la nostra selezione dei 20 migliori libri di testo sull'apprendimento automatico può aiutarti a raggiungere i tuoi obiettivi.
Intelligenza artificiale: un approccio moderno (4a edizione) di Peter Norvig e Stuart J. Russell
A disposizione: su Amazon
Pubblicato: 2020
Conteggio pagine: 1136
Decidere con quale libro di testo di machine learning iniziare non è stato difficile perché l'intelligenza artificiale: un approccio moderno è consigliata agli studenti dalle università di tutto il mondo. Ora nella sua 4questo edizione, il libro fa un lavoro fantastico nell'introdurre il campo dell'intelligenza artificiale (l'apprendimento automatico è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale) ai principianti e copre anche una vasta gamma di argomenti di ricerca correlati, fornendo riferimenti utili per ulteriori studi. Secondo i suoi autori, questo grande libro di testo dovrebbe richiedere circa due semestri per essere completato, quindi non aspettarti che sia una lettura veloce.
Pattern Recognition e Machine Learning di Christopher M. vescovo
A disposizione: su Amazon
Pubblicato: 2011
Conteggio pagine: 738
Puoi pensare a Pattern Recognition e Machine Learning di Christopher M. Bishop come un corso introduttivo gentile (almeno per quanto riguarda i libri di testo sull'apprendimento automatico) alla teoria dietro l'apprendimento automatico. Il libro di testo include oltre 400 esercizi classificati in base alla loro difficoltà e molto altro materiale aggiuntivo è disponibile sul suo sito web. Non aspettarti di sapere come applicare la teoria insegnata dal libro di testo quando raggiungi l'ultima pagina: ci sono altri libri per questo.
Apprendimento profondo di Goodfellow et. al
A disposizione: su Amazon
Pubblicato: 2016
Conteggio pagine: 800
Se dovessi chiedere a Elon Musk di consigliarti un libro sull'apprendimento automatico, questo è quello che raccomanderebbe. Una volta dice che il Deep Learning è l'unico libro completo su questo argomento. Il libro copre tutto, dal background matematico e concettuale alle tecniche di deep learning leader del settore e alle ultime prospettive di ricerca. Ti consigliamo di ottenere la versione elettronica perché il Deep Learning è famoso per la sua scarsa qualità di stampa.
Gli elementi dell'apprendimento statistico: data mining, inferenza e previsione, seconda edizione di Hastie, Tibshirani e Friedman
A disposizione: su Amazon
Pubblicato: 2016
Conteggio pagine: 767
Non farti intimidire dal titolo di questo libro di testo. Se vuoi capire veramente l'apprendimento automatico e applicarlo per risolvere problemi difficili, devi abituarti a leggere libri di testo che non sembrano molto accessibili. Anche se il libro di testo ha un approccio decisamente statistico, non è necessario essere uno statistico per leggerlo perché enfatizza i concetti piuttosto che la matematica.
Machine learning pratico con Scikit-Learn, Keras e TensorFlow: concetti, strumenti e tecniche per creare sistemi intelligenti (2nd Edizione) di Aurélien Géron
A disposizione: su Amazon
Pubblicato: 2019
Conteggio pagine: 856
Scikit-Learn, Keras e TensorFlow sono tre famose librerie di machine learning e questo libro di testo si concentra su come possono essere utilizzate per creare programmi di machine learning che risolvono problemi reali. Grazie alla natura adatta ai principianti di queste librerie, per leggere questo libro di testo sono necessarie conoscenze teoriche di base minime, il che lo rende perfetto per coloro che desiderano acquisire una comprensione intuitiva dell'apprendimento automatico costruendo qualcosa di utile.
Comprensione dell'apprendimento automatico: dalla teoria agli algoritmi di Shai Shalev-Shwartz e Shai Ben-David
A disposizione: su Amazon
Pubblicato: 2014
Conteggio pagine: 410
Molti libri di testo sull'apprendimento automatico sono difficili da leggere perché i loro autori non sono in grado di mettersi nei panni di qualcuno nuovo nel campo, ma non questo. La comprensione dell'apprendimento automatico inizia con una chiara introduzione all'apprendimento automatico statistico. Quindi collega i concetti teorici agli algoritmi pratici senza essere né troppo prolisso né troppo vago. Indipendentemente dal fatto che tu voglia aggiornare le tue conoscenze o intraprendere un viaggio lungo tutta la vita nel settore, non esitare a prendere questo libro di testo.
Machine Learning: una prospettiva probabilistica di Kevin P. Murphy
A disposizione: su Amazon
Pubblicato: 2012
Conteggio pagine: 1104
Come suggerisce il titolo di questo libro, questa introduzione all'apprendimento automatico si basa su modelli probabilistici per rilevare modelli nei dati e utilizzarli per fare previsioni sui dati futuri. Il libro è scritto in uno stile piacevole e informale e fa un grande uso di illustrazioni ed esempi pratici. I modelli descritti sono stati implementati utilizzando Probabilistic Modeling Toolkit, che è un pacchetto software MATLAB che è possibile scaricare da Internet. Sfortunatamente, il toolkit non è più supportato perché la nuova versione di questo libro utilizzerà invece Python.
Teoria dell'informazione, inferenza e algoritmi di apprendimento di David J. C. MacKay
A disposizione: su Amazon
Pubblicato: 2003
Conteggio pagine: 640
Sì, questo libro di testo è stato pubblicato quasi 20 anni fa, ma ciò non lo rende meno rilevante oggi. Dopotutto, l'apprendimento automatico non è così giovane come potrebbe suggerire il recente clamore intorno ad esso. Cosa rende la teoria dell'informazione, l'inferenza e gli algoritmi di apprendimento di David J. C. MacKay così intramontabile è il suo approccio multidisciplinare che fornisce ampie connessioni tra diversi campi. Di per sé, non è molto utile perché non ha abbastanza esempi pratici, ma funziona benissimo come libro di testo introduttivo.
Un'introduzione all'apprendimento statistico: con applicazioni in R di Gareth M. James, Trevor Hastie, Daniela Witten e Robert Tibshirani
A disposizione: su Amazon
Pubblicato: 2013
Conteggio pagine: 440
Puoi pensare a An Introduction to Statistical Learning come un'alternativa più accessibile a The Elements of Statistical Learning, che richiede una conoscenza avanzata della statistica matematica. Per finire questo libro di testo, dovresti essere perfettamente a posto con una laurea in matematica o statistica. Nelle sue 440 pagine, gli autori forniscono una panoramica del campo dell'apprendimento statistico e presentano importanti tecniche di modellazione e previsione, complete delle loro applicazioni.
Il libro di cento pagine sull'apprendimento automatico di Andriy Burkov
A disposizione: su Amazon
Pubblicato: 2019
Conteggio pagine: 160
Mentre la maggior parte dei libri di testo elencati in questo articolo sono più vicini a un migliaio di pagine, questo libro sottile, che è iniziato come una sfida su LinkedIn, spiega molto in appena un centinaio di pagine. Uno dei motivi per cui The Hundred-Page Machine Learning Book è diventato un successo immediato è il suo linguaggio semplice, che è un gradito allontanamento dai rigidi documenti accademici. Consigliamo questo libro agli ingegneri del software che credono di poter utilizzare gli strumenti di machine learning disponibili ma non sanno da dove cominciare. Detto questo, il libro può essere apprezzato da chiunque sia interessato all'apprendimento automatico perché enfatizza i concetti rispetto al codice.
Introduzione all'apprendimento automatico con Python: una guida per i data scientist di Andreas C. Müller e Sarah Guido
A disposizione: su Amazon
Pubblicato: 2016
Conteggio pagine: 400
Se parli fluentemente Python e desideri iniziare con l'apprendimento automatico costruendo soluzioni pratiche a problemi reali, questo è il libro giusto per te. No, non imparerai troppa teoria, ma tutti i concetti fondamentali sono trattati bene, e ci sono molti altri libri che coprono il resto. Per ottenere il massimo da Introduzione all'apprendimento automatico con Python, dovresti avere almeno una certa familiarità con le librerie NumPy e matplotlib.
Modellazione predittiva applicata di Max Kuhn e Kjell Johnson
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Pubblicato: 1a ed. 2013, Corr. 2a ristampa 2018
Conteggio pagine: 613
Questo libro di testo fornisce un'introduzione ai modelli predittivi, che utilizzano dati e statistiche per prevedere i risultati con modelli di dati. Inizia con l'elaborazione dei dati e continua con le moderne tecniche di regressione e classificazione, sottolineando sempre i problemi dei dati reali. Puoi implementare facilmente tutti i modelli spiegati nel libro grazie al codice R fornito, che mostra esattamente cosa devi fare per ottenere una soluzione funzionante.
Deep Learning con Python di François Chollet
A disposizione: su Amazon
Pubblicato: 2017
Conteggio pagine: 384
Potresti già avere familiarità con l'autore di questo libro di testo di machine learning perché è responsabile di una libreria di rete neurale open source chiamata Keras, probabilmente la libreria di machine learning più popolare scritta in Python. Date queste informazioni e il titolo del libro di testo, non dovrebbe sorprenderti sapere che è il miglior corso accelerato di Keras disponibile. Le tecniche pratiche hanno la priorità rispetto alla teoria, ma ciò significa solo che puoi risolvere sofisticate attività di apprendimento automatico in poche settimane.
Apprendimento automatico di Tom M. Mitchell
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Pubblicato: 1997
Conteggio pagine: 414
Pubblicato nel 1997, questo libro introduce tutti i tipi di algoritmi di apprendimento automatico in una lingua che tutti i laureati in CS dovrebbero essere in grado di comprendere. Se sei il tipo di persona che ha bisogno di avere un'ampia comprensione di un determinato argomento prima di sentirsi a proprio agio ad immergersi in profondità, adorerai come vengono presentate le informazioni in questo libro. Non aspettarti l'apprendimento automatico di Tom M. Mitchell per essere una guida pratica perché non è quello che dovrebbe essere questo libro.
Creazione di applicazioni basate sull'apprendimento automatico: passare dall'idea al prodotto di Emmanuel Ameisen
A disposizione: su Amazon
Pubblicato: 2020
Conteggio pagine: 260
Una cosa è capire i modelli di machine learning, ed è tutt'altra cosa sapere come portarli in produzione. Questo libro relativamente sottile di Emmanuel Ameisen spiega proprio questo, guidandoti attraverso ogni fase del processo, dall'idea iniziale al prodotto distribuito. La creazione di applicazioni basate sull'apprendimento automatico può essere consigliata ai data scientist in erba e agli ingegneri ML che hanno padroneggiato la teoria ma devono ancora applicarla nel settore.
Apprendimento per rinforzo: un'introduzione (2a edizione) di Richard S. Sutton, Andrew G. Barto
A disposizione: su Amazon
Pubblicato: 2018
Conteggio pagine: 552
L'apprendimento per rinforzo è un'area dell'apprendimento automatico che si occupa della formazione di modelli di apprendimento automatico per intraprendere azioni in un ambiente complesso e incerto per massimizzare l'importo totale della ricompensa ricevuta. Se ti sembra interessante, non esitare ad acquistare questo libro perché è ampiamente considerato la Bibbia dell'argomento. La seconda edizione include molte importanti modifiche strutturali e di contenuto, quindi procuratela se possibile.
Imparare dai dati di Yaser S. Abu-Mostafa, Malik Magdon-Ismail, Hsuan-Tien Lin.
A disposizione: su Amazon
Pubblicato: 2012
Conteggio pagine: 213
Imparare dai dati è un'introduzione breve ma relativamente completa all'apprendimento automatico e alle sue applicazioni pratiche in finanza, commercio, scienza e ingegneria. Il libro si basa su più di un decennio di materiale didattico, che gli autori hanno distillato in una selezione di argomenti fondamentali che tutti gli interessati all'argomento dovrebbero comprendere. È ottimo per i principianti che non hanno molto tempo per studiare la teoria dell'apprendimento automatico, soprattutto se letto insieme alla serie di conferenze di Yaser su YouTube.
Reti neurali e deep learning: un libro di testo di Charu C. Aggarwal
A disposizione: su Amazon
Pubblicato: 2018
Conteggio pagine: 497
Le reti neurali sono un modo per fare apprendimento automatico e questo libro di testo può aiutarti a capire la teoria dietro di esse. Proprio come l'apprendimento automatico in generale, questo libro è matematicamente intenso, quindi non aspettarti di andare troppo lontano se la tua matematica è arrugginita. Detto questo, l'autore fa un ottimo lavoro nello spiegare la matematica alla base di tutti gli esempi forniti e nel guidare il lettore attraverso vari scenari intricati.
Apprendimento automatico per principianti assoluti: una semplice introduzione in inglese (2nd Edition) di Oliver Theobald
A disposizione: su Amazon
Pubblicato: 2017
Conteggio pagine: 157
Se sei interessato all'apprendimento automatico ma non ti senti necessariamente a tuo agio nel leggere lunghi libri di testo sull'argomento, potresti preferire questo libro adatto ai principianti, che fornisce un'introduzione pratica e di alto livello al linguaggio macchina utilizzando un inglese semplice. Alla fine di questo libro, saprai come prevedere i valori delle case utilizzando il tuo primo modello di apprendimento automatico creato in Python.
Deep Learning generativo: macchine per insegnare a dipingere, scrivere, comporre e suonare di David Foster
A disposizione: su Amazon
Pubblicato: 2019
Conteggio pagine: 330
Molto è stato scritto e detto sulle reti generative adversarial (GAN), uno degli argomenti più caldi oggi nel campo del machine learning. Se vuoi capire come funzionano loro e altri modelli di deep learning generativo sotto il cofano, questo libro di David Foster è un ottimo punto di partenza, purché tu abbia esperienza di programmazione in Python.
