Машинное обучение перестало быть просто модным словом; это ключевой аспект современных технологий, который двигает вперед инновации в различных отраслях.
Независимо от того, являетесь ли вы начинающим ученым-аналитиком данных или разработчиком программного обеспечения, желающим углубиться в машинное обучение, поиск правильных учебных ресурсов имеет решающее значение.
Однако при обилии доступных вариантов может быть сложно выбрать лучшие, особенно с учетом цены. Здесь мы составили список из 8 доступных по цене книг по машинному обучению, которые помогут вам начать ваше путешествие в мир машинного обучения, не разорившись.
Почему книги для изучения машинного обучения?
Книги служат ценным ресурсом для погружения в основополагающие концепции, терминологию и тенденции в машинном обучении. Они являются воротами к пониманию того, соответствует ли карьера в машинном обучении вашим стремлениям, оснащая вас необходимыми навыками и позволяя быть в курсе последних достижений в этой области. Кроме того, они предоставляют insights (знания, полученные на основе анализа) от экспертов, способствуя целостному пониманию предмета.
Доступные по цене книги по машинному обучению для начинающих
1. "Машинное обучение для абсолютных новичков" Оливера Теобальда
- Идеально подходит для тех, кто не имеет никаких предварительных знаний в области программирования, математики или статистики.
- Предоставляет базовое введение в машинное обучение, сопровождаемое визуальными материалами, объяснениями и примерами кода.
2. "Книга по машинному обучению на сто страниц" Андрея Буркова
- Предлагает краткий, но полный обзор концепций машинного обучения.
- Отлично подходит для начинающих, желающих освоить фундаментальные принципы машинного обучения.
- Для начинающих с опытом Python
3. "Введение в машинное обучение с использованием Python: Руководство для ученых-аналитиков данных" Андреаса К. Мюллера и Сары Гидо
- Разработано для людей, владеющих Python, которые входят в область науки о данных и машинного обучения.
- Предоставляет практическое руководство по внедрению методов машинного обучения с использованием Python.
4. "Практическое машинное обучение с Scikit-Learn, Keras и TensorFlow: концепции, инструменты и методы создания интеллектуальных систем" Орельена Жеррона
- Отличный ресурс для специалистов, стремящихся применять машинное обучение к реальным проблемам.
- Предлагает практическое руководство по пониманию и реализации концепций машинного обучения с использованием популярных фреймворков.
- Для программистов без теоретических знаний
5. "Машинное обучение для хакеров" Дрю Конвея и Джона Майлза Уайта
- Разработано для программистов с опытом кодирования, но ограниченным знакомством с математическими и статистическими аспектами машинного обучения.
- Использует практические case studies (исследования случаев) для того, чтобы закрепить абстрактные понятия в реальных приложениях.
6. "Искусственный интеллект и машинное обучение для программистов: Руководство программиста по искусственному интеллекту" Лоренса Морони
- Предоставляет программистам исчерпывающее введение в практические аспекты внедрения ИИ и машинного обучения.
- Ценный ресурс для разработчиков, стремящихся углубиться в реализацию методов машинного обучения.
- Для более глубокой теории
7. "Основы машинного обучения для предиктивной аналитики данных: алгоритмы, практические примеры и тематические исследования" Джона Д. Келлехера, Брайана Макнамары и Эйфе Д'Арси
- Предлагает практическое применение и тематические исследования наряду с теорией, лежащей в основе машинного обучения.
- Предоставляет обширную коллекцию алгоритмов и моделей для применения машинного обучения, особенно подходящую для тех, кто занимается разработкой в сети и с ее помощью.
8. "Добыча данных: практические инструменты и методы машинного обучения" Иэна Х. Виттена, Эйбе Фрэнка, Марка А. Холла и Кристофера Дж. Пала
- Ценный ресурс для тех, кто ищет практические инструменты и методы машинного обучения.
Окунувшись в эти восемь исчерпывающих книг по машинному обучению, люди с разным уровнем подготовки смогут углубить свое понимание машинного обучения, приобрести практические навыки и оставаться в курсе последних тенденций в этой динамичной области.
Независимо от того, начинаете ли вы свой путь или стремитесь расширить свои знания, эти ресурсы помогут вам сформировать целостное понимание машинного обучения и его применения.