Introdução
Então, ¿le encanta leer pero no puede permitirse gastar demasiado dinero en libros? Gran parte de los libros de ciencia de datos y aprendizaje automático que existen caen en la categoría de costosos. Es justo, dada la cantidad de pensamiento y esfuerzo que se dedica a escribirlos y publicarlos.
Pero hay algunas almas amables que han puesto su trabajo a disposición de todos … de graça! Si desea convertirse en científico de datos o ingeniero de inteligencia artificial, no podría haber pedido más.
Aquí hay una colección de 10 de estos libros eletrónicos gratuitos sobre aprendizaje automático. Comenzamos la lista yendo desde los conceptos básicos de las estadísticas, luego los fundamentos del aprendizaje automático y finalmente el aprendizaje automático avanzado.
Para aceder aos livros, clique no nome de cada título na lista abaixo.
Autor: Allan B. Downey
‘Think Stats’ é um livro introdutório à estatística e à probabilidade para pessoas com conhecimentos básicos de programação em Python. Baseia-se numa biblioteca de Python para distribuições de probabilidade (PMF e CDF). Para facilitar as coisas ao leitor, a maioria dos exercícios tem programas curtos. O livro também inclui um estudo de caso que utiliza dados dos Institutos Nacionais de Saúde.
Uma das características mais notáveis deste livro é que também aborda os conceitos básicos da estatística bayesiana, uma área muito importante para qualquer aspirante a cientista de dados.
Autor: David Barber
Falando de estatísticas bayesianas, este é um clássico. Isto adopta uma abordagem de estatísticas bayesianas para a aprendizagem automática. Um livro que vale a pena consultar para qualquer pessoa que se aventure no campo da aprendizagem automática.
Autores: Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie e Robert Tibshirani
Uma das entradas mais populares desta lista, é uma introdução à ciência de dados através da aprendizagem automática. Este livro oferece um guia claro sobre como implementar métodos estatísticos e de aprendizagem automática para os recém-chegados a este campo. Está cheio de exemplos práticos do mundo real de onde e como os algoritmos funcionam.
Para aquellos con una inclinación hacia la programación en R, este libro incluso tiene ejemplos prácticos en R. En caso de que no sea un programador, no deje que eso lo desanime. Este libro es una joya.
Autores: Shai Shalev-Shwartz y Shai Ben-David
Este libro ofrece una introducción estructurada al aprendizaje automático. Analiza las teorías fundamentales del aprendizaje automático y las derivaciones matemáticas que transforman estos conceptos en algoritmos prácticos. Depois disso, cubre una lista de algoritmos ML, Incluindo (pero no se limitan a), Diminuição de gradienteGradiente é um termo usado em vários campos, como matemática e ciência da computação, descrever uma variação contínua de valores. Na matemática, refere-se à taxa de variação de uma função, enquanto em design gráfico, Aplica-se à transição de cores. Esse conceito é essencial para entender fenômenos como otimização em algoritmos e representação visual de dados, permitindo uma melhor interpretação e análise em... estocástico, redes neuronales y aprendizaje de salida estructurado.
Autor: Ron Zacharski
Lo que me gusta de este libro son los capítulos que cubren los sistemas de recomendación. É necessário um olhar divertido e visualmente envolvente sobre filtragem social e métodos de filtragem baseados em itens e como usar aprendizagem automática para os implementar. Também são abordados outros conceitos como Naive Bayes e Clustering. Há um capítulo sobre texto não estruturado e como tratá-lo, Caso esteja a pensar em entrar no processamento de linguagem natural.
Os exemplos em Python também estão disponíveis caso queira praticar.
Autores: Anand Rajaraman e Jeffrey David Ullman
À medida que avançamos na era do Big Data, A extração de dados para obter informação acionável é uma competência muito procurada. Este libro se centra en los algoritmos que se han utilizado anteriormente para resolver problemas clave en la minería de datos y que se pueden utilizar incluso en los conjuntos de datos más gigantescos.
Autor: David Kriesel
Si está interesado en las redes neuronales, este libro es para usted. Comienza cubriendo la historia de las redes neuronales antes de profundizar en las matemáticas y la explicación detrás de los diferentes tipos de NN. El autor espera que el lector tenga conocimientos básicos de álgebra lineal y cálculo.
Autores: Ian Goodfellow, Yoshua Bengio y Aaron Courville
Este es probablemente uno de los libros más completos escritos por personas distinguidas en el campo del aprendizado profundoAqui está o caminho de aprendizado para dominar o aprendizado profundo em, Uma subdisciplina da inteligência artificial, depende de redes neurais artificiais para analisar e processar grandes volumes de dados. Essa técnica permite que as máquinas aprendam padrões e executem tarefas complexas, como reconhecimento de fala e visão computacional. Sua capacidade de melhorar continuamente à medida que mais dados são fornecidos a ele o torna uma ferramenta fundamental em vários setores, da saúde.... São abordados em detalhe conceitos como os métodos Monte Carlo, redes recorrentes e recursivas, autoencoders e modelos generativos profundos (entre outros).
Autores: Steven Bird, Ewan Klein e Edward Loper
As pessoas interessadas em se introduzir no processamento de linguagem natural deveriam ler este livro. Está escrito de forma lúcida e clara, com códigos extremamente bem apresentados em Python. Os leitores têm acesso a conjuntos de dados bem anotados para analisar e tratar dados não estruturados, estrutura linguística no texto, entre outras coisas de PLN.
Autor: Andrew Ng
Nenhuma lista de aprendizagem automática está completa sem mencionar Andrew Ng. Segundo ele, este libro ayudará al lector a ponerse al día con la construcción de sistemas de IA. Le enseñará eficazmente cómo tomar las diversas decisiones necesarias para organizar un proyecto de aprendizaje automático.
El libro todavía se atualiza con regularidad y puede registrarse en el sitio para recibir actualizaciones a medida que se publica cada capítulo.
Esperamos que esta lista le haya resultado útil. En caso de que conozca otros libros gratuitos que haya leído o esté planeando leer, háganoslo saber en los comentarios a continuación.
