Meilleurs livres d’apprentissage automatique à lire cette année [2022 List]

Apprentissage automatique pour les débutants absolus est une excellente introduction au domaine d’étude de l’apprentissage automatique. Il s’agit d’un aperçu clair et concis des concepts de haut niveau qui animent l’apprentissage automatique, il est donc idéal pour les débutants. Le format de livre électronique contient des ressources téléchargeables gratuites, des exercices de code et des didacticiels vidéo pour satisfaire une variété de styles d’apprentissage.

Les lecteurs apprendront les bibliothèques ML de base et les autres outils nécessaires pour créer leur premier modèle. En outre, ce livre couvre les techniques de nettoyage des données, la préparation des données, l’analyse de régression, le regroupement et les biais/variances. Ce livre peut être un peu trop basique pour les lecteurs qui souhaitent en savoir plus sur le codage, l’apprentissage en profondeur ou d’autres compétences avancées.

Comme le nom l’indique, Le livre d’apprentissage automatique de cent pages fournit un bref aperçu de l’apprentissage automatique et des mathématiques impliquées. Il convient aux débutants, mais une certaine connaissance des probabilités, des statistiques et des mathématiques appliquées aidera les lecteurs à parcourir le matériel plus rapidement.

Le livre couvre un large éventail de sujets de ML à un niveau élevé et se concentre sur les aspects du ML qui ont une valeur pratique significative. Ceux-ci inclus:

• Types d’apprentissage automatique
• Notation et définitions courantes
• Algorithmes fondamentaux
• Anatomie d’un algorithme d’apprentissage
• Réseaux de neurones et apprentissage profond

Plusieurs critiques ont déclaré que le texte explique des sujets complexes d’une manière facile à comprendre pour la plupart des lecteurs. Il ne plonge pas trop profondément dans un sujet en particulier, mais il propose plusieurs exercices pratiques et des liens vers d’autres ressources pour une lecture plus approfondie.

Introduction à l’apprentissage automatique avec Python est un point de départ pour les aspirants scientifiques des données qui souhaitent en savoir plus sur l’apprentissage automatique via les frameworks Python. Il ne nécessite aucune connaissance préalable de l’apprentissage automatique ou de Python, bien que la familiarité avec les bibliothèques NumPy et matplotlib améliorera l’expérience d’apprentissage.

Dans ce livre, les lecteurs acquerront une compréhension fondamentale des concepts d’apprentissage automatique et des avantages et inconvénients de l’utilisation d’algorithmes ML standard. Il explique également comment tous les algorithmes derrière diverses bibliothèques Python s’imbriquent d’une manière facile à comprendre, même pour les apprenants les plus novices.

Apprentissage automatique Python par exemple s’appuie sur les connaissances existantes en matière d’apprentissage automatique pour les ingénieurs qui souhaitent approfondir la programmation Python. Chaque chapitre démontre l’application pratique des compétences Python ML courantes à travers des exemples concrets. Ces compétences comprennent :

Ce livre passe en revue chaque problème avec un guide étape par étape pour implémenter la bonne technique Python. Les lecteurs doivent avoir une connaissance préalable de l’apprentissage automatique et de Python, et certains examinateurs ont recommandé de compléter ce guide avec des documents de référence plus théoriques pour une compréhension avancée.

Apprentissage automatique pratique avec Scikit-Learn, Keras et TensorFlow fournit une introduction pratique à l’apprentissage automatique en mettant l’accent sur trois frameworks Python. Les lecteurs acquerront une compréhension de nombreux concepts et techniques d’apprentissage automatique, y compris la régression linéaire, les réseaux de neurones et l’apprentissage en profondeur. Ensuite, les lecteurs peuvent appliquer ce qu’ils apprennent à des exercices pratiques tout au long du livre.

Bien que ce livre soit destiné aux débutants, certains critiques ont déclaré qu’il nécessite une compréhension de base des principes d’apprentissage automatique. Dans cet esprit, il peut être mieux adapté aux lecteurs qui souhaitent rafraîchir leurs connaissances existantes à travers des exemples concrets.

Apprentissage automatique pour les pirates est écrit pour les programmeurs expérimentés qui souhaitent maximiser l’impact de leurs données. Le texte s’appuie sur les connaissances existantes du langage de programmation R pour créer des algorithmes d’apprentissage automatique de base et analyser des ensembles de données.

Chaque chapitre présente un défi d’apprentissage automatique différent pour illustrer divers concepts. Ceux-ci inclus:

• Exploration de données
• Classification
• Classement
• Régression
• Régularisation
• Optimisation

Ce livre convient mieux aux apprenants de niveau intermédiaire qui maîtrisent parfaitement R et souhaitent en savoir plus sur les applications pratiques du code d’apprentissage automatique. Les étudiants qui cherchent à se plonger dans la théorie de l’apprentissage automatique devraient opter pour un livre plus avancé comme L’apprentissage en profondeur, Apprentissage automatique pratique, ou Mathématiques pour l’apprentissage automatique.

Reconnaissance de formes et apprentissage automatique est une excellente référence pour comprendre les méthodes statistiques en apprentissage automatique. Il fournit des exercices pratiques pour initier le lecteur aux techniques complètes de reconnaissance de formes.

Le texte est divisé en chapitres qui couvrent les concepts suivants :

• Distributions de probabilité
• Modèles de régression linéaire et de classification
• Les réseaux de neurones
• Méthodes du noyau et machines à noyau creux
• Modèles graphiques
• Modèles de mélange et maximisation des attentes
• Inférence approximative
• Méthodes d’échantillonnage
• Variables latentes continues
• Données séquentielles

Les lecteurs doivent avoir une compréhension approfondie de l’algèbre linéaire et du calcul multivariable, il peut donc être trop avancé pour les débutants. La connaissance de la théorie des probabilités de base, de la théorie de la décision et de la théorie de l’information facilitera également la compréhension du matériel.

Mathématiques pour l’apprentissage automatique enseigne les concepts mathématiques fondamentaux nécessaires à l’apprentissage automatique. Ces sujets incluent :

• Algèbre linéaire
• Géométrie analytique
• Décompositions matricielles
• Calcul vectoriel
• Probabilité et statistiques

Certains critiques ont déclaré que ce livre se penchait davantage sur les théorèmes mathématiques que sur l’application pratique, il n’est donc pas recommandé à ceux qui n’ont pas d’expérience préalable en mathématiques appliquées. Cependant, c’est l’une des rares ressources qui comblent le fossé entre les mathématiques et l’apprentissage automatique, c’est donc un investissement rentable pour les apprenants de niveau intermédiaire.

Pour les apprenants avancés, L’apprentissage en profondeur couvre les mathématiques et les concepts qui alimentent l’apprentissage en profondeur, un sous-ensemble de l’apprentissage automatique qui prend des décisions de type humain. Ce livre présente des calculs, des techniques et des recherches d’apprentissage en profondeur, notamment :

• Réseaux à rétroaction profonde
• Régularisation
• Réseaux convolutifs
• Modélisation de séquence
• Modèles à facteurs linéaires
• Auto-encodeurs
• Apprentissage des représentations

Il y a environ 30 pages qui couvrent les applications pratiques de l’apprentissage en profondeur comme la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel, mais la majorité du livre traite de la théorie derrière l’apprentissage en profondeur. Dans cet esprit, les lecteurs doivent avoir une connaissance pratique des concepts d’apprentissage automatique avant de se plonger dans ce texte.