Los mejores libros para aprender aprendizaje automático para principiantes y expertos

Alan Turing declaró en 1947 que “ Lo que queremos es una máquina que pueda aprender de la experiencia. ¡
Y este concepto es una realidad hoy en forma de Machine Learning! En términos generales, el aprendizaje automático implica el estudio de algoritmos informáticos y modelos estadísticos para una tarea específica utilizando patrones e inferencias en lugar de instrucciones explícitas. Y no hay duda de que Machine Learning es una elección de carrera increíblemente popular en la actualidad. Según Indeed , el ingeniero de aprendizaje automático es el mejor trabajo de 2019 con un crecimiento del 344 % y un salario base promedio de $146 085 por año.

Teniendo esto en cuenta, si desea aprender Machine Learning, hay muchos libros disponibles en el mercado (para programadores en todas las etapas de aprendizaje). En este artículo, hemos recopilado los mejores libros para ML, ¡tanto para principiantes como para niños expertos en tecnología! Cada uno de estos libros es extremadamente popular, por lo que depende de usted elegir los que le gusten de acuerdo con sus sensibilidades de aprendizaje. Así que sin más preámbulos, ¡vamos a verlos!

Primero, comencemos de manera simple y concentrémonos en los mejores libros de aprendizaje automático para principiantes y luego pasaremos a libros más complicados.

Los mejores libros de aprendizaje automático para principiantes

1. Aprendizaje automático para principiantes absolutos: una introducción en lenguaje sencillo (2.ª edición)

¿Quieres aprender Machine Learning pero no sabes cómo? Bueno, antes de embarcarse en su viaje épico hacia el aprendizaje automático, hay algunos principios teóricos y estadísticos importantes que debe conocer primero. ¡Y ahí es donde entra este libro! Es una introducción práctica y de alto nivel al aprendizaje automático para principiantes absolutos.
Aprendizaje automático para principiantes absolutos le enseña todo lo básico, desde aprender a descargar conjuntos de datos gratuitos hasta las herramientas y las bibliotecas de aprendizaje automático que necesitará. También se cubren temas como técnicas de depuración de datos, análisis de regresión, agrupamiento, conceptos básicos de redes neuronales, sesgo/varianza, árboles de decisión, etc. Entonces, si aún no has tenido ese momento del Rey León, donde contemplas con orgullo la extensión de Simba al estilo de ML, mira las Tierras del Reino de África, entonces este es el mejor libro para levantarte suavemente y ofrecerte una clara disposición de la tierra. Compre el libro Aprendizaje automático para principiantes absolutos

2. Aprendizaje automático (en Python y R) para principiantes (1.ª edición)

Para la gente común, el aprendizaje automático puede ser un concepto alucinante. ¡Pero para aquellos de nosotros que sabemos, es invaluable! Es imposible manejar cosas como resultados de búsqueda web, anuncios en tiempo real en páginas web, automatización o incluso filtrado de spam (¡Sí!) sin ML. Por eso, este libro le brinda una guía sensata que puede servir como punto de entrada al misterioso mundo de ML.
Machine Learning For Dummies lo ayudará a ‘hablar’ ciertos lenguajes, como Python y R que, a su vez, enseñarán a las máquinas a manejar tareas orientadas a patrones y análisis de datos. También aprenderá a codificar en R usando R Studio y en Python usando Anaconda. Compre el libro Aprendizaje automático para tontos

3. Aprendizaje automático para piratas informáticos: estudios de casos y algoritmos para comenzar (1.ª edición)

En caso de que ahora sea un programador interesado en el procesamiento de datos, ¡entonces este libro es perfecto para usted! (¡Aclaremos primero que el hacker en el título se refiere a un buen programador y no a un pirata informático secreto!) Por lo tanto, este libro lo ayudará a comenzar con el aprendizaje automático utilizando muchos estudios de casos prácticos en lugar de presentaciones aburridas con muchas matemáticas que son más comunes.
Machine Learning for Hackers se centra en problemas específicos de cada capítulo, como clasificación, predicción, optimización y recomendación. También le enseñará a analizar diferentes conjuntos de datos de muestra y escribir algoritmos de aprendizaje automático simples en el lenguaje de programación R. Compre el libro Aprendizaje automático para piratas informáticos

4. Aprendizaje automático: la nueva IA (The MIT Press Essential Knowledge Series)

Machine Learning tiene una increíble gama de aplicaciones en los tiempos modernos, desde recomendaciones de productos hasta reconocimiento de voz e incluso aquellas que no se usan comúnmente, como los autos sin conductor. Ahora, la base de ML son los datos y, a medida que los datos han crecido (¡Big data!), no sorprende que ML también haya avanzado, ya que es fundamental en el proceso de convertir datos en conocimiento.
Aprendizaje automático: la nueva IA se centra en el aprendizaje automático básico, que va desde la evolución hasta algoritmos de aprendizaje importantes y sus aplicaciones de ejemplo. Este libro también se centra en los algoritmos de aprendizaje automático para el reconocimiento de patrones; redes neuronales artificiales, aprendizaje reforzado, ciencia de datos y las implicaciones éticas y legales de ML para la privacidad y seguridad de los datos. Comprar Aprendizaje automático: el nuevo libro de IA

Los mejores libros de aprendizaje automático para intermedios/expertos

1. Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático (1.ª edición)

En caso de que quiera sumergirse profundamente en el misterioso mundo del reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático, ¡este es el libro adecuado para usted! De hecho, este es el primer libro que presenta el punto de vista bayesiano sobre el reconocimiento de patrones. Entonces, si bien este libro trata temas difíciles que requieren al menos algún conocimiento de cálculo multivariado, álgebra lineal básica y ciencia de datos, ¡también es el mejor libro para introducir el reconocimiento de patrones en su cerebro!
Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático tiene capítulos de nivel de dificultad creciente sobre probabilidad y aprendizaje automático basados ​​en patrones en conjuntos de datos. Por lo tanto, este libro comienza con la introducción general en Reconocimiento de patrones utilizando ejemplos en vivo para transmitir el mensaje. Compre el libro Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático

2. Fundamentos del aprendizaje automático para el análisis predictivo de datos

Si ha entendido los conceptos básicos de Machine Learning y ahora quiere ingresar al análisis predictivo de datos, ¡entonces este es el libro para usted! El aprendizaje automático se puede utilizar para crear modelos predictivos mediante la extracción de patrones de grandes conjuntos de datos. Y esta aplicación de ML usando Predictive Data Analytics se analiza en detalle en este libro usando tanto conceptos teóricos como aplicaciones prácticas.
Si bien el nombre «Fundamentos del aprendizaje automático para el análisis predictivo de datos» es un bocado, este libro describirá la trayectoria del análisis predictivo de datos en detalle: desde los datos hasta el conocimiento y la decisión. También describe cuatro enfoques del aprendizaje automático: aprendizaje basado en información, aprendizaje basado en similitudes, aprendizaje basado en probabilidades y aprendizaje basado en errores, cada uno con una explicación conceptual no técnica seguida de modelos matemáticos y algoritmos ilustrados con ejemplos prácticos detallados. Compre el libro Fundamentos del aprendizaje automático para el análisis predictivo de datos

3. Aprendizaje automático: el arte y la ciencia de los algoritmos que dan sentido a los datos (1.ª edición)

Si tiene un nivel intermedio o experto en ML y desea un enfoque de » regreso a lo básico «, ¡entonces este libro es el camino a seguir! Hace plena justicia a la increíble complejidad y riqueza del aprendizaje automático y sin perder de vista sus principios unificadores (¡y eso es una proeza!).
Aprendizaje automático: el arte y la ciencia de los algoritmos tiene varios estudios de casos con una complejidad creciente y también muchos ejemplos e ilustraciones (¡para asegurarse de que no sea aburrido!). Además, en el libro se cubre una amplia gama de modelos lógicos, geométricos y estadísticos. con temas complejos y nuevos como factorización de arrays y análisis ROC. Compre el libro Aprendizaje automático: el arte y la ciencia de los algoritmos que dan sentido a los datos

4. Programación de Inteligencia Colectiva: Construcción de Aplicaciones Smart Web 2.0 (1ra Edición)

¿Quiere comprender y luego aprovechar el poder detrás de las clasificaciones de búsqueda, las recomendaciones de productos, los marcadores sociales o incluso el emparejamiento en línea? Si es así, felicidades, ha elegido el libro correcto. Este libro demuestra cómo puede crear varias aplicaciones para Web 2.0 para extraer la enorme cantidad de datos que crean aproximadamente 3 mil millones de personas en Internet.
La inteligencia colectiva de programación maneja esto mediante el aprendizaje automático y lo ayuda a sacar conclusiones sobre la experiencia del usuario, el marketing, los gustos personales y el comportamiento humano en general. Todos los algoritmos de aprendizaje automático de este libro se describen con el código que se puede usar en cualquier lugar, desde su sitio web, blog, wiki o incluso una aplicación especializada. Comprar Libro Programación Inteligencia Colectiva