Top 25 cuốn sách về học máy hay nhất bạn nên đọc

789

Có rất nhiều tài nguyên miễn phí có sẵn trên mạng và đó là những nguồn thông tin rất tuyệt vời, nhưng đôi khi, vẫn là tốt nhất khi sử dụng phương thức truyền thống. Có rất ít tài nguyên miễn phí mà lại có những chi tiết chuyên sâu và mức độ toàn diện như một cuốn sách hay.

Top 25 Best Machine Learning Books You Should Read

Solutions Review đã thực hiện rất nhiều nghiên cứu và xem xét rất nhiều cuốn sách giúp bạn. Chúng tôi chọn ra được những cuốn sách học máy hàng đầu dựa trên mức độ phù hợp, mức độ phổ biến, đánh giá xếp hạng, ngày xuất bản và giá trị kinh doanh. Mỗi cuốn sách được liệt kê có tối thiểu 15 đánh giá của người dùng Amazon và xếp hạng từ 4.0 trở lên.

Dưới đây bạn sẽ tìm thấy một thư viện sách từ các nhà lãnh đạo, chuyên gia và chuyên gia công nghệ được công nhận trong lĩnh vực này. Từ khoa học dữ liệu đến các mạng lưới thần kinh, các ấn phẩm này có đều có những điểm hay ho dành cho bạn kể cả với những chủ đề được biết đến nhiều nhất.

Học thực hành với Scikit-Learn và TensorFlow: Khái niệm, công cụ và kỹ thuật để xây dựng hệ thống thông minh

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems

Bằng cách sử dụng các ví dụ cụ thể, lý thuyết đơn giản và hai khung Python sẵn sàng phục vụ sản xuất, Scikit-learn và TensorFlow, tác giả Aurélien Géron sẽ giúp bạn hiểu trực quan về các khái niệm và công cụ để xây dựng các hệ thống thông minh. Bạn sẽ học một loạt các kỹ thuật, bắt đầu với hồi quy tuyến tính đơn giản rồi tiến tới các mạng lưới thần kinh chuyên sâu. Với các bài tập trong mỗi chương để giúp bạn áp dụng những gì đã học, tất cả những gì bạn cần là kinh nghiệm lập trình để bắt đầu.

Học máy cho người mới bắt đầu: Giới thiệu

Machine Learning For Absolute Beginners: A Plain English Introduction

Học máy cho người mới bắt đầu với phiên bản thứ hai đã được viết và thiết kế cho người mới bắt đầu. Cuốn sách giải thích những khái niệm bằng tiếng Anh đơn giản và không cần kinh nghiệm mã hóa. Không chỉ có các thuật toán cốt lõi được giới thiệu và giải thích rõ ràng mà còn có các ví dụ trực quan, giúp người đọc dễ dàng theo dõi tại nhà. Phiên bản mới này có nhiều chủ đề không có trong Ấn bản đầu tiên, bao gồm Xác thực chéo, Xóa dữ liệu và Mô hình hóa đồng bộ.

Deep Learning (loạt tính toán thích ứng và học máy)

Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series)

Các tài liệu cung cấp nền tảng và khái niệm toán học, bao gồm các khái niệm có liên quan trong đại số tuyến tính, lý thuyết xác suất và lý thuyết thông tin, tính toán số và học máy. Tài liệu mô tả các kỹ thuật học sâu được sử dụng bởi các học viên trong ngành, bao gồm các mạng tiếp liệu sâu, chính quy hóa, thuật toán tối ưu hóa, mạng chập, mô hình trình tự và phương pháp thực hành; khảo sát các ứng dụng như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói, thị giác máy tính và các hệ thống khuyến nghị trực tuyến.

Giới thiệu về Machine Learning với Python: Hướng dẫn cho các nhà khoa học dữ liệu

Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists

Nếu bạn sử dụng Python, kể cả là người mới bắt đầu, cuốn sách này sẽ dạy cho bạn những cách thiết thực để xây dựng các giải pháp học máy của riêng bạn. Với tất cả dữ liệu hiện có, các ứng dụng học máy chỉ bị giới hạn bởi trí tưởng tượng của bạn. Bạn sẽ học các bước cần thiết để tạo một ứng dụng học máy thành công với Python và thư viện scikit-learn. Các tác giả Andreas Müller và Sarah Guido tập trung vào các khía cạnh thực tế của việc sử dụng các thuật toán học máy, thay vì toán học đằng sau chúng. Hiểu biết về các thư viện NumPy và matplotlib sẽ giúp bạn nhận được nhiều hơn từ cuốn sách này.

Học máy: Hướng dẫn về mạng thần kinh, thuật toán, rừng ngẫu nhiên và cây quyết định cho người mới bắt đầu

Machine Learning: The Ultimate Beginners Guide For Neural Networks, Algorithms, Random Forests and Decision Trees Made Simple

Các ứng dụng của học máy trong thế giới ngày nay rất rộng lớn và vẫn đang không ngừng mở rộng. Công nghệ đã sẵn sàng để cách mạng hóa cách mọi người tương tác với máy móc hàng ngày. Hiểu được cách thức hoạt động của các chương trình và quy trình này có thể giúp bạn điều hướng công nghệ mới này. Nếu bạn không quen với học máy, bạn sẽ ngạc nhiên khi thấy nhiều cách khác nhau có thể được sử dụng ngoài các tính năng phổ biến như nhận dạng giọng nói. Cuốn sách này có thể là bước đầu tiên của bạn vào thế giới rộng lớn đó.

Những tiến bộ trong học máy tài chính

Advances in Financial Machine Learning

Người đọc sách sẽ học cách cấu trúc dữ liệu lớn theo cách phù hợp với thuật toán ML; làm thế nào để tiến hành nghiên cứu với các thuật toán ML trên dữ liệu đó; cách sử dụng các phương pháp siêu máy tính; làm thế nào để kiểm tra lại những khám phá của bạn đồng thời tránh những kết quả giả. Cuốn sách đề cập đến các vấn đề thực tế mà các học viên phải đối mặt hàng ngày và giải thích các giải pháp bằng toán học, song song với code và ví dụ. Người đọc có thể chủ động kiểm tra các giải pháp được đề xuất trong hoàn cảnh cụ thể của họ.

Học sâu với Python

Deep Learning with Python

Học sâu với Python giới thiệu lĩnh vực học sâu bằng ngôn ngữ Python và thư viện Keras. Được viết bởi người sáng tạo ra Keras và nhà nghiên cứu Google AI, François Chollet, cuốn sách mang lại cho bạn sự hiểu biết thông qua các giải thích trực quan và các ví dụ thực tế. Bạn sẽ khám phá các khái niệm và thực hành với các ứng dụng trong thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các mô hình tổng quát. Khi đọc xong, bạn sẽ có đủ kiến ​​thức và kỹ năng thực hành để áp dụng học sâu vào các dự án của riêng bạn.

Học máy: Từ góc nhìn xác suất (chuỗi tính toán thích ứng và học máy)

Machine Learning: A Probabilistic Perspective (Adaptive Computation and Machine Learning series)

Cuốn sách được viết theo phong cách khá gần gũi, dễ tiếp cận, hoàn chỉnh với các mã giả cho các thuật toán quan trọng nhất. Tất cả các chủ đề được minh họa rất nhiều bằng hình ảnh màu và các ví dụ được rút ra từ các lĩnh vực ứng dụng như sinh học, xử lý văn bản, thị giác máy tính và robot. Thay vì cung cấp một loạt công thức thập cẩm về các phương pháp khác nhau, cuốn sách nhấn mạnh cách tiếp cận dựa trên mô hình nguyên tắc, thường sử dụng ngôn ngữ của các mô hình đồ họa để chỉ định các mô hình một cách ngắn gọn và trực quan.

Nhận dạng mẫu và học máy (Thống kê và Khoa học thông tin)

Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics)

Đây là sách giáo khoa đầu tiên về nhận dạng mẫu, trình bày quan điểm của Bayes. Cuốn sách trình bày các thuật toán suy luận gần đúng cho phép trả lời gần đúng trong các tình huống mà câu trả lời chính xác là bất khả thi. Các tác giả sử dụng các mô hình đồ họa để mô tả phân phối xác suất trong khi không có cuốn sách nào khác áp dụng mô hình đồ họa cho học máy. Không có kiến ​​thức cũ nào về nhận dạng mẫu hoặc các khái niệm học máy được giả định. Để đọc hiểu cuốn sách này, bạn bắt buộc phải thành thạo tính toán đa biến và đại số tuyến tính cơ bản.

Các yếu tố của thống kê học: Khai thác dữ liệu, suy luận và dự đoán, Ấn bản thứ hai

The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition (Springer Series in Statistics)

Cuốn sách này mô tả các ý tưởng quan trọng trong nhiều lĩnh vực như y học, sinh học, tài chính và tiếp thị trong một khung khái niệm chung. Mặc dù theo cách tiếp cận thống kê, tác giả nhấn mạnh vào các khái niệm hơn là vào mặt toán học. Cuốn sách sử dụng nhiều ví dụ và sử dụng đồ họa màu tự do. Phiên bản mới này có nhiều chủ đề không có trong bản đầu, bao gồm mô hình đồ họa, rừng ngẫu nhiên, phương pháp tập hợp, thuật toán hồi quy góc & thuật toán Lasso, hệ số ma trận không âm và phân cụm phổ.

Python Machine Learning: Học máy và Học sâu với Python, scikit-learn và TensorFlow, ấn bản thứ hai

Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow, 2nd Edition

Được cập nhật với các cách sử dụng các thư viện mã nguồn mở Python mới nhất, cuốn sách này cung cấp kiến ​​thức và kỹ thuật thực tế cần thiết cho việc học máy, học sâu và phân tích dữ liệu hiện đại. Được mở rộng và hiện đại hóa hoàn toàn, Python Machine Learning Second Edition hiện bao gồm thư viện học sâu nổi tiếng TensorFlow. Mã scikit-learn cũng đã được cập nhật đầy đủ để bao gồm các cải tiến và bổ sung gần đây cho thư viện máy học đa năng này.

Nguyên tắc cơ bản của học máy trong phân tích dữ liệu dự đoán: Thuật toán, ví dụ hoạt động và case study (MIT Press)

Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics: Algorithms, Worked Examples, and Case Studies (MIT Press)

Sách giáo khoa này cung cấp một cách xử lý chi tiết và tập trung vào các phương pháp học máy quan trọng nhất được sử dụng trong phân tích dữ liệu dự đoán, bao gồm cả khái niệm lý thuyết và ứng dụng thực tế. Cuốn sách là tích lũy của các tác giả trong nhiều năm dạy máy học và làm việc trong các dự án phân tích dữ liệu dự đoán, phù hợp để sử dụng cho sinh viên đại học về ngành khoa học máy tính, kỹ thuật, toán học hoặc thống kê; hay các sinh viên tốt nghiệp trong các ngành học với các ứng dụng để phân tích dữ liệu dự đoán; và là một tài liệu tham khảo cho các chuyên gia.

Giới thiệu về thống kê học: với các ứng dụng trong R (Springer Texts in Statistics)

An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R (Springer Texts in Statistics)

Giới thiệu về Học tập thống kê cung cấp một cái nhìn tổng quan, dễ tiếp cận về lĩnh vực thống kê học, một bộ công cụ thiết yếu để hiểu được các tập dữ liệu rộng lớn và phức tạp xuất hiện trong các lĩnh vực từ sinh học đến tài chính đến marketing đến vật lý thiên văn trong hai mươi năm qua. Cuốn sách này trình bày một số kỹ thuật dự đoán và mô hình hóa quan trọng nhất, cùng với các ứng dụng liên quan. Các chủ đề bao gồm hồi quy tuyến tính, phân loại, phương pháp lấy mẫu lại, phương pháp thu nhỏ, phương pháp dựa trên cây, máy vectơ hỗ trợ, phân cụm, v.v.

Học máy: Phương pháp kỹ thuật để học máy cho người mới bắt đầu

Machine Learning: A Technical Approach To Machine Learning For Beginners

Chính xác thì học máy là gì và tại sao nó lại có giá trị như vậy trong kinh doanh trực tuyến? Nói một cách đơn giản, đó là một phương pháp phân tích dữ liệu sử dụng các thuật toán học từ dữ liệu và tạo ra kết quả cụ thể mà không được lập trình cụ thể để làm như vậy. Các thuật toán này có thể phân tích dữ liệu, tính toán tần suất các phần nhất định và tạo phản hồi dựa trên các tính toán để tự động tương tác với người dùng.

Hiểu về học máy: Từ lý thuyết đến thuật toán

Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms

Cuốn sách cung cấp một cơ sở lý thuyết bao quát về các ý tưởng cơ bản làm cơ sở cho học máy và các phương thức toán học biến các nguyên tắc này thành các thuật toán thực tế. Sách thảo luận về sự phức tạp tính toán của việc học và các khái niệm về độ lồi và ổn định; các mô hình thuật toán quan trọng bao gồm gốc dốc ngẫu nhiên, mạng lưới thần kinh và học tập đầu ra có cấu trúc; và các khái niệm lý thuyết mới nổi như cách tiếp cận PAC-Bayes và giới hạn dựa trên nén.

Học máy: Nghệ thuật và khoa học thuật toán dữ liệu

Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data

Với cách tiếp cận có ví dụ rõ ràng, Peter Flach nói về cách thức hoạt động của bộ lọc thư rác, giới thiệu về hoạt động học máy mà không động chạm quá nhiều đến chuyên môn kỹ thuật. Flach cung cấp các case study về sự phức tạp và đa dạng ngày càng tăng với các ví dụ và minh họa có chọn lọc. Ông đưa vào một loạt các mô hình logic, hình học và thống kê và các chủ đề hiện đại như nhân tố ma trận và phân tích ROC. Đặc biệt chú ý đến vai trò trung tâm của các tính năng.

Học máy: Phương pháp Bayes và Tối ưu hóa (Nhà phát triển Net)

Machine Learning: A Bayesian and Optimization Perspective (Net Developers)

Cuốn sách trình bày các phương pháp học máy được phát triển trong các ngành khác nhau, chẳng hạn như thống kê, xử lý tín hiệu thống kê và khoa học máy tính. Tập trung vào lý luận vật lý đằng sau toán học, tất cả các phương pháp và kỹ thuật khác nhau được giải thích sâu sắc và được minh họa bởi các ví dụ, mang lại nguồn tài nguyên vô giá cho sinh viên và nhà nghiên cứu khi áp dụng các khái niệm học máy. Cuốn sách được xây dựng cẩn thận dựa trên các phương pháp cổ điển cơ bản đến các xu hướng gần đây nhất.

Học máy: Phương pháp thuật toán, Ấn bản thứ hai (Chapman & Hall / Crc Machine Learning & Pattern Recognition)

Machine Learning: An Algorithmic Perspective, Second Edition (Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition)

Kể từ khi phiên bản đầu tiên được xuất bản và trở thành một trong những sách bán chạy nhất, đã có một số phát triển nổi bật trong lĩnh vực học máy, như lượng nghiên cứu ngày càng tăng về các diễn giải thống kê của các thuật toán học máy. Tuy nhiên, sinh viên khoa học máy tính không có nền tảng thống kê mạnh mẽ thường khó bắt đầu trong lĩnh vực này. Giải quyết vấn đề đó, Ấn bản thứ hai giúp người đọc hiểu các thuật toán của máy học.

Học sâu: Cách tiếp cận thực tế

Deep Learning: A Practitioner's Approach

Hướng dẫn thực hành này không chỉ cung cấp thông tin thiết thực nhất về chủ đề này mà còn giúp bạn bắt đầu xây dựng mạng lưới học sâu hiệu quả. Các tác giả Adam Gibson và Josh Patterson cung cấp lý thuyết về học sâu, sau đó giới thiệu thư viện Deeplearning4j (DL4J) nguồn mở của họ để phát triển quy trình công việc của lớp sản xuất. Thông qua các ví dụ thực tế, bạn sẽ học được các phương pháp và chiến lược để đào tạo kiến ​​trúc mạng sâu và chạy các quy trình học sâu trên Spark và Hadoop với DL4J.

Machine Learning with R – Ấn bản thứ hai: Kỹ thuật mô hình dự đoán, giải quyết bài toán phân tích dữ liệu

Machine Learning with R - Second Edition: Expert techniques for predictive modeling to solve all your data analysis problems

Với cuốn sách này, bạn sẽ khám phá tất cả các công cụ phân tích mà bạn cần để hiểu rõ hơn về dữ liệu phức tạp và tìm hiểu cách chọn thuật toán chính xác phục vụ nhu cầu cụ thể của bạn. Bằng sự liên tưởng tới các loại vấn đề trong thế giới thực mà những người sắp xếp dữ liệu phải đối mặt, bạn sẽ học cách áp dụng các phương pháp học máy để giải quyết các nhiệm vụ chung, bao gồm phân loại, dự đoán, dự báo, phân tích thị trường và phân cụm. Hãy thay đổi cách nhìn của bạn về dữ liệu; với “Machine learning with R”.

Học máy Python, Phiên bản 1

Python Machine Learning, 1st Edition

Nếu bạn muốn tìm hiểu cách sử dụng Python để giải đáp các câu hỏi quan trọng về dữ liệu của mình, hãy chọn Python Machine Learning – bất kể bắt đầu từ đầu hay bạn đơn thuần muốn mở rộng kiến ​​thức khoa học dữ liệu của mình, thì đây vẫn là một tài nguyên thiết yếu và không thể nào thiếu được . Nếu bạn muốn có những câu hỏi hay về dữ liệu, hoặc cần cải thiện và mở rộng khả năng của các hệ thống máy học của mình, thì cuốn sách khoa học dữ liệu thực tế này là vô giá.

Học máy với TensorFlow

Machine Learning with TensorFlow

Học máy với TensorFlow mang đến cho độc giả một nền tảng vững chắc trong các khái niệm học máy cộng với kinh nghiệm thực hành mã hóa TensorFlow với Python. Bạn sẽ học những điều cơ bản bằng cách làm việc với các thuật toán dự đoán, phân loại và phân cụm cổ điển. Sau đó, bạn sẽ chuyển sang các phần: khám phá các khái niệm học sâu như bộ tự động, mạng thần kinh tái phát và học tăng cường. Đọc hết cuốn sách này thì chắc chắn bạn đã sẵn sàng sử dụng TensorFlow cho các ứng dụng học máy và học sâu của riêng bạn.

Các mô hình đồ họa xác suất: Nguyên tắc và kỹ thuật (Chuỗi tính toán thích ứng và học máy)

Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques (Adaptive Computation and Machine Learning series)

Các mô hình đồ họa xác suất thảo luận về một loạt các mô hình, trải rộng ra các mạng Bayes, các mạng Markov không định hướng, các mô hình rời rạc và liên tục và các phần mở rộng để đối phó với các hệ thống động và dữ liệu quan hệ. Đối với mỗi lớp mô hình, cuốn sách mô tả ba nền tảng cơ bản: biểu diễn, suy luận và học tập, trình bày cả các khái niệm cơ bản và kỹ thuật nâng cao. Cuối cùng, cuốn sách bàn luận về việc sử dụng khuôn khổ đề xuất cho suy luận và ra quyết định khi không chắc chắn.

Mạng lưới thần kinh và học tập sâu: Giới thiệu trực quan cho những người mới bắt đầu muốn tạo Mạng lưới thần kinh Deep Learning (Machine Learning)

Neural Networks and Deep Learning: Deep Learning explained to your granny – A visual introduction for beginners who want to make their own Deep Learning Neural Network (Machine Learning)

Bạn đã sẵn sàng để tạo ra một mạng lưới thần kinh để có được chiếc xe tự lái của bạn đón những đứa trẻ đi học về? Bạn muốn thêm Học tập sâu vào hồ sơ LinkedIn của bạn? OK, đợi một chút. Trước khi bạn bắt đầu cuộc hành trình sử thi của mình vào thế giới của học tập sâu, hãy chuẩn bị lý thuyết cơ bản trước tiên! Thực hiện hành trình của bạn từng bước thông qua những điều cơ bản về Mạng lưới thần kinh và Học tập sâu, đơn giản đến mức mà ngay cả bà của bạn cũng có thể hiểu được!

Nguyên tắc cơ bản của Deep Learning: Thiết kế thuật toán trí tuệ máy thế hệ tiếp theo

Fundamentals of Deep Learning: Designing Next-Generation Machine Intelligence Algorithms

Trong cuốn sách này, tác giả Nikhil Buduma cung cấp các ví dụ và giải thích rõ ràng để hướng dẫn bạn về các khái niệm chính của lĩnh vực đầy phức tạp này. Các công ty như Google, Microsoft và Facebook đang tích cực phát triển các nhóm học tập chuyên sâu. Tuy nhiên, đối với phần lớn chúng ta, học sâu vẫn là một chủ đề khá phức tạp và khó nắm bắt. Nếu bạn đã quen với Python và có kiến ​​thức về tính toán, cùng với sự hiểu biết cơ bản về học máy, cuốn sách này sẽ giúp bạn bắt đầu.

Theo Timothy King

Tin liên quan:
  • 89
    Shares