Если вы хотите начать свое путешествие с машинного обучения и вам нужна новая книга, чтобы добавить ее в свой список для чтения, не смотрите дальше этого обзора лучших книг, вышедших в этой области, нет определенного порядка, все книги фантастические Наслаждайтесь!

Практическое машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow: концепции, инструменты и методы создания интеллектуальных систем

Автор: Орельен Жерон
Дата выпуска: 13 марта 2017 г.
Почему это отличная книга:если вы Если вы чувствуете себя более комфортно в использовании Python и хотите получить краткое введение как в классические методы, так и в методы глубокого обучения в Python от опытного специалиста, эта книга определенно для вас, поскольку в ней содержится практическая прикладная информация о машинном обучении, которую вы можете использовать непосредственно при построении своих моделей. В нем так много примеров того, как использовать библиотеки Python, такие как Scikit-learn и TensorFlow, для разделения наборов данных для обучения и проверки, а также для создания моделей, текст также сияет, потому что он сочетает идеальное количество теории с прикладным содержанием.

Стостраничная книга по машинному обучению Андрея Буркова

Автор: Андрей Бурков
Дата выпуска: 2019 г.
Почему это замечательная книга:Эта книга была моей первой книгой во время изучения машинного обучения. Это одна из лучших базовых книг, которую должен взять каждый новичок. Андрей Бурков определяет машинное обучение и типы обучения (обучение с учителем, обучение без учителя, полууправляемое обучение, обучение с подкреплением) с помощью очень простых слов и практических демонстраций. Самая важная часть книг — «Фундаментальные алгоритмы». Он дал вам четкое, но конкретное определение всех фундаментальных алгоритмов машинного обучения (линейная регрессия, логистическая регрессия, обучение дереву решений, метод опорных векторов, k -Ближайшие соседи (kNN))

Книга о глубоком обучении Яна Гудфеллоу, Йошуа Бенджио и Аарона Курвилля

Автор: Ян Гудфеллоу, Йошуа Бенджио и Аарон Курвиль
Дата выхода: 2015 г.
Почему это отличная книга:Книга Deep Learning дает очень прочную математическую основу, охватывающую соответствующие концепции линейной алгебры, теории вероятностей и машинного обучения. В нем также описываются методы глубокого обучения, которые используются практиками в промышленности, в том числе глубокие сети с прямой связью. Книга также предлагает перспективы исследования, охватывающие такие теоретические темы, как линейные факторные модели, автоэнкодеры, обучение представлению, структурированные вероятностные модели, методы Монте-Карло, статистическая сумма, приблизительный вывод и глубокие генеративные модели.

Глубокое обучение с помощью Python Франсуа Шолле

Автор: Франсуа Шолле
Дата выпуска: 2017 г.
Почему это отличная книга:Шолле работает над искусственным интеллектом в Google и является автором библиотеки глубокого обучения Keras. Понимание глубокого обучения требует знакомства со многими простыми математическими понятиями: тензорами, тензорными операциями, дифференцированием, градиентным спуском и т. д. В своей книге Шолле смог объяснить сложные математические понятия с нуля, поскольку для тензоров он исходит из тензора, содержащего только одно число называется скаляром (тензором 0-D) в многомерные тензоры, с действительно плавным способом он не просто дает определения концепции, он ведет вас до конца, чтобы понять это самостоятельно, и Мне нравится обложка.

Понимание машинного обучения: от теории к алгоритмам

Автор:Шай Бен-Давид, Шай Шалев-Шварц
Дата выхода: 15 мая 2014 г.
Почему это отличная книга: Эта книга явно ориентирована на теорию машинного обучения и, в частности, статистическую теорию обучения, но не фокусируется исключительно на этом предмете. Я лично рекомендовал бы ее в основном тем, кто заинтересован в исследовательской карьере в области теории обучения. С прикладной стороны эта книга, кажется, охватывает только большинство тем на довольно высоком уровне, снова сосредоточив внимание в основном на теоретических аспектах.

Обучение с подкреплением: введение (2-е издание)

Автор:Ричард С. Саттон, Эндрю Дж. Барто.
Дата выпуска: 2017 г.
Почему это отличная книга: Если Глубокое обучение считается Библией в этой области, этот шедевр заслуживает звания «Обучение с подкреплением». Если вы хотите начать работу в RL, это путь. Как вы, возможно, и предсказывали (похлопываем вас по плечу), это довольно техническое чтение. Наш совет — делать перерыв после каждой главы, заваривать кофе и реализовывать алгоритмы.

Стремление к машинному обучению

Автор:Эндрю Нг
Дата выпуска: —
Почему это отличная книга: курс специализации по глубокому обучению от NG на Coursera был моим первым шагом в мир глубокого обучения, я очень благодарен ему, поэтому чтение его книги было для меня очевидным выбором, эта книга на самом деле великолепна и имеет атмосферу курса, книгу довольно легко читать, я порекомендуйте это.

Вывод:

Это мое личное исследование, если у вас есть какие-либо замечания, пожалуйста, свяжитесь со мной.

Github, LinkedIn, Захра Эльхамрауи, Upwork

Примечание от команды Plain English

Plain English только что запустил канал на YouTube! Мы будем рады, если вы поддержите нас, подписавшись сейчас!