2020’de Okumanız Gereken En Anlaşılır 7 Makine Öğrenimi Kitabı

Makine Öğrenimi açık bir şekilde geniş bir alandır ve çalışması, şimdiye kadar üstlenilebilecek en aydınlatıcı görevlerden biridir. Günümüzde iş operasyonlarının ve yeniliklerin çoğu ML ve yenilikçi uygulamaları etrafında yapılmaktadır. Bazı profesyoneller kendi alanlarında ilerlemek için gelişmiş ML bilgisi ile kendilerini geliştiriyorlar. Makine öğrenimi veya yapay zeka (AI) bağlamında teklifleri, ilerlemeleri, uzmanların görüşlerini ve çeşitli nüansları öğrenmeye daha heveslidirler .

Teknoloji meraklısıysanız ve makine öğrenimi hakkında bazı yeni fikirleri ve yenilikleri öğrenmek için sabırsızlanıyorsanız, çeşitli beceriler, tavsiye ve öğrenme fırsatları gösteren ve sunan birçok kapsamlı kitap bulabilirsiniz. İşte 2020’de okuması gereken en iyi 10 makine öğrenme kitabı teknisyeni listesi.

 

1- Aptallar İçin Makine Öğrenmesi (Python ve R’de)

Yazar: John Paul Mueller ve Luca Massaron

Kitap doğrusal çalışma, veri çerçeveleri ile etkileşim, matrisler oluşturmak, Windows, Linux ve MacOS platformlarda R yükleme vektörlerle çalışılırken, temel istatistiksel görevleri yerine olasılıklar çalışan, çapraz doğrulama gerçekleştirilmesi, işleme ve veri yararlanarak ilgili teklifleri öneriler modelleri ve farklı algoritmaların arkasındaki fikir.

Kitap yeni başlayanlara yöneliktir – RStudio kullanarak R’de kod yazmayı veya Anaconda kullanarak Python’da kod yazmayı öğrenmeleri gerekip gerekmediğine bakılmaksızın, kitap Python ve R üzerinde bir düşüş sağlar.İki deneyimli veri bilimcisi tarafından yazılmıştır, kitap kullanışlı bir rehberdir veri analizi, veri madenciliği ile ilgili temel kavramlar ve ortak algoritmaların nasıl kullanılacağı hakkında bir açıklama sağlar.

 

2- Yüz Sayfalık Makine Öğrenme Kitabı

Eser Sahibi: Andriy Burkov

Çeşitli ML konularını sadece 100 sayfada açıklamak mümkün müdür? Yüz Sayfa Makine Öğrenimi Kitap Andriy Burkov aynı gerçekleştirmek için bir çabadır. Anlaşılması kolay bir şekilde yazılan ML kitabı, saygın düşünce liderleri tarafından Google’daki Araştırma Direktörü, Peter Norvig ve eBay Mühendislik Başkanı Sujeet Varakhedi’nin beğenisine sunulur.

Kitabı ayrıntılı bir şekilde okuyun, karmaşık AI sistemlerini oluşturabilir ve takdir edebilir, ML tabanlı bir röportajı temizleyebilir ve hatta kendi ml tabanlı işinizi başlatabilirsiniz. Bununla birlikte, kitap mutlak ML yeni başlayanlar için değildir. Daha temel bir şey arıyorsanız, başka bir yere bakın.

Kitap, bir öğrenme algoritmasının anatomisini, temel algoritmaları, sinir ağlarını ve derin öğrenmeyi, diğer öğrenme biçimlerini ve denetimli öğrenmeyi ve denetimsiz öğrenmeyi içermektedir.

 

3- Mutlak Yeni Başlayanlar İçin Makine Öğrenmesi: Basit Bir İngilizce Giriş

Eser Sahibi: Oliver Theobald

ML öğrenmek istiyorsun ama nasıl bir fikrin yok? ML’ye destansı yolculuğunuza başlamadan önce, öncelikle bilmeniz gereken bazı önemli teorik ve istatistiksel ilkeler vardır . İşte bu kitap buraya geliyor! Mutlak yeni başlayanlar için ML’ye pratik ve yüksek seviyeli bir tanıtımdır.

Mutlak Yeni Başlayanlar İçin Makine Öğrenimi, ücretsiz veri kümelerinin ihtiyacınız olan araçlara ve ML kütüphanelerine nasıl indirileceğini öğrenmekten temel olan her şeyi öğretir. Veri temizleme teknikleri, regresyon analizi, kümeleme, sinir ağlarının temelleri, önyargı / varyans, karar ağaçları vb. Konular da ele alınmaktadır. Öyleyse, ML benzeri Simba’nın genişliğine gururla baktığınız Aslan Kral anını henüz yapmadıysanız, Afrika’nın Gurur Toprakları’na bakar, o zaman bu sizi nazikçe kaldırmak ve size net bir teklif sunmak için en iyi kitaptır. topraklar.

 

4- Yeni Başlayanlar İçin Makine Öğrenmesi

Eser sahibi: Scott Chesterton

ML üzerine yarım düzineden fazla kitaptan oluşan bir usta olan Scott Chesterton, kullanılan popüler makine öğrenme çerçeveleri, ML algoritmaları, değerlendirme sistemleri, veri madenciliği ve makine öğreniminin diğer yaygın uygulamaları gibi makine öğreniminin temel yönlerini bir araya getiriyor. . Kitapta TensorFlow, Reptilian, Logstash, Elasticsearch, Marvel Kurulumu, Bro, HDFS, HBASE, Syslog, SNMP, mesajlaşma katmanı ve gerçek zamanlı işleme katmanı gibi ML yazılımlarının yorumları yer alıyor.

Yeni başlayanlar için kitap, veri hazırlama, veri kümelerini temizleme, sınıflandırma, test etme, tümevarım ve tümdengelim, tümevarım tercihi, aşırı uyum ve yetersiz uyum ve metin verisi çıkarma gibi temel kavramları kapsar. ML ile ilgilenen yeni başlayanlar ayrıca Karar Ağacı, Apriori, DBSCAN, Bilgi Haritalama, Doğrusal Modeller, K-En Yakın Komşular, destek vektör makinesi (SVM), FP-Growth ve ML – nöraldeki yeni dalga gibi anahtar algoritmaları öğrenebilecekler ağları ve popüler evrişimli sinir ağı algoritmaları ve pratik uygulamaları.

 

4- Kolektif Zekayı Programlama: Akıllı Web 2.0 Uygulamaları Oluşturma

Eser Sahibi: Toby Segaran

ML’yi anlamaya başlamak için en iyi kitaplar arasında, Toby Segaran’ın Programlama Kolektif Zekası, 2007 yılında, veri bilimi ve ML’nin bugünkü en iyi kariyer yolları statüsüne ulaşmasından önce yazılmıştır. Kitap Python’u bilgiyi okuyucularına ulaştırmanın aracı olarak kullanıyor.

Programlama Kolektif Zekası, ML’ye daha az giriş yapmak ve ML’yi uygulamak için daha fazla kılavuzdur. Kitap, uygulamalardan veri toplamak için verimli ML algoritmaları oluşturma, web sitelerinden verilere erişmek için programlar oluşturma ve toplanan verileri çıkarma konusunda ayrıntılar veriyor. Her bölüm, belirtilen algoritmaları genişletmek ve etkinliklerini ve etkinliklerini daha da geliştirmek için egzersizler içerir.

Bu kitapta ele alınan konular, bayes filtreleme, işbirlikçi filtreleme teknikleri, problem çözme için gelişen zeka, grupları ya da modelleri algılama yöntemleri, negatif olmayan matris çarpanlarına ayırma, arama motoru algoritmaları, destek vektör makineleri ve tahminler yapma yollarıdır.

 

4- Bilgisayar Korsanları İçin Makine Öğrenimi: Başlamanız İçin Vaka Çalışmaları ve Algoritmalar (1. Baskı)

Yazar: Drew Conway ve John Myles

Şimdi veri çatışmasıyla ilgilenen bir programcıysanız, bu kitap sizin için mükemmel! (Öncelikle başlıktaki Hacker’ın gizli bir bilgisayar krakeri değil, iyi bir programcıya atıfta bulunduğunu açıklayalım!) Bu kitap, ML’ye sıkıcı matematik ağır sunumları yerine birçok uygulamalı vaka çalışması kullanarak başlamanıza yardımcı olacaktır. daha yaygın.

Bilgisayar Korsanları için Makine Öğrenimi her bölümde sınıflandırma, tahmin, optimizasyon ve öneri gibi belirli sorunlara odaklanır. Ayrıca, farklı örnek veri kümelerini analiz etmeyi ve R programlama dilinde basit ML algoritmaları yazmayı öğretecektir.

 

4- Scikit-Learn, Keras ve TensorFlow ile Uygulamalı Makine Öğrenmesi: Akıllı Sistemler Oluşturmak için Kavramlar, Araçlar ve Teknikler

Eser sahibi: Aurelien Geron

Yapay Zeka ve ML alanında en çok okunan kitaplardan biri olan Aurelein Geron’un bu kullanışlı kılavuzu, ML araçlarının nasıl uygulanacağına dair pratik örnekler arayan veri bilimcileri ve ML meraklıları için mutlaka okunmalıdır.

Kitap, Python kodlama deneyimine sahip okuyuculara yöneliktir. Kitap, okuyucuları Scikit-Learn, Keras ve TensorFlow gibi popüler Python çerçeveleri üzerinde akıllı sistemler oluşturmak için basit doğrusal regresyondan derin sinir ağlarına kadar çeşitli tekniklerle tanıştırıyor. Okuyucular ayrıca destek vektör makineleri, karar ağaçları, rastgele ormanlar ve topluluk yöntemleri çalışması gibi modellerin nasıl eğitileceğini öğrenebilirler. Bu kitabı satın almadan önce en önemli ön koşul Python’da arka plana sahip olmaktır.

 

5- İstatistiksel Öğrenmenin Unsurları: Veri Madenciliği, Çıkarım ve Tahmin

Yazar: Trevor Hastie, Robert Tibshirani ve Jerome Friedman

İstatistikleri seviyorsanız ve makine öğrenimini istatistik perspektifinden öğrenmek istiyorsanız, İstatistiksel Öğrenmenin Unsurları okumanız gereken kitaptır. ML kitabı, bir ML algoritmasının temel mantığını tanımlamak için matematiksel türevleri vurgular. Bu kitabı almadan önce, en azından doğrusal bir cebir hakkında temel bilgilere sahip olduğunuzdan emin olun.

İstatistiksel Öğrenmenin Unsurları kitabında açıklanan kavramlar yeni başlayanlar için uygun değildir. Bu nedenle, sindirimi karmaşık bulabilirsiniz. Ancak yine de onları öğrenmek istiyorsanız, İstatistiksel Öğrenime Giriş kitabına göz atabilirsiniz. Aynı kavramları ancak başlangıç ​​dostu bir şekilde açıklar.

Bu kitapta ele alınan konular Topluluk öğrenimi, Yüksek boyutlu problemler, Sınıflandırma ve regresyon için doğrusal yöntemler, Model çıkarsama ve ortalama alma, Sinir ağları, Rastgele ormanlar ve Denetimli ve denetimsiz öğrenme.

 

6- Makine Öğrenimi: Yeni AI (MIT Press Essential Knowledge Series)

Eser sahibi: Ethem Alpaydin

ML, modern zamanlarda, ürün önerilerinden ses tanımaya ve hatta kendi kendini süren otomobiller gibi yaygın olarak kullanılmayanlara kadar çılgın bir uygulama yelpazesine sahiptir! Şimdi, ML’nin temeli verilerdir ve veriler büyüdükçe (Büyük veri!), ML’nin verileri bilgiye dönüştürme sürecinde temel olduğu için ilerlemesi şaşırtıcı değildir.

Makine Öğrenimi: Yeni AI, evrimden önemli öğrenme algoritmalarına ve örnek uygulamalarına kadar temel ML’ye odaklanmaktadır. Bu kitap aynı zamanda örüntü tanıma için makine öğrenme algoritmalarına odaklanmaktadır; yapay sinir ağları, takviye öğrenme, veri bilimi ve ML’nin veri gizliliği ve güvenliği üzerindeki etik ve yasal etkileri

 

7- İşletmeler için Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi

Eser sahibi: Scott Chesterton

Scott Chesterton’un bu kitabı uzun bir okuma değil veya gelişmiş kodlama örnekleri içermeyebilir, ancak AI ve ML projelerini nasıl işler hale getireceğiniz, ML araçlarının ve tekniklerinin büyük verileri işlemek için en iyi nasıl kullanılabileceği ve nasıl kullanılacağı konusunda iyi bir teorik kaynak görevi görür. öngörücü bir modelin analitik sonuçlarını görselleştirmek. Kitap, ML araçları, çerçeveleri ve tekniklerini bilen orta düzey kullanıcıları hedeflemektedir.

Bu kitap, iş büyümesini teşvik etmek veya kurumsal stratejilerini oluşturmak için yeni AI ve ML projeleri geliştirmek isteyen kuruluşlardaki ML mühendisleri ve analiz yöneticileri için en yararlı olacaktır. Chesterton, bu kitap aracılığıyla okuyucuları makine öğrenimi projelerine ve bunların bir kuruluşun yeteneklerini ve rekabet gücünü artırmak için nasıl kullanılabileceğini ve ML ekiplerinin makine öğrenimini ölçeklendirirken yeni zorluklara nasıl hazırlanabileceklerini tanıttı.

1 0 0 0 0 0
  • Site İçi Yorumlar

En az 10 karakter gerekli

Sıradaki içerik:

Dünyanın En İyi 10 Robotik Şirketi

Makale gönderim sistemimize hoş geldiniz

Galeri Alanı

828 x 478