L’apprendimento automatico è diventato molto popolare negli ultimi anni e mesi. Gli analisti del settore prevedono che il Machine Learning, e in generale l’Intelligenza Artificiale, avranno per l’umanità lo stesso impatto di Internet o della CPU.
Se vuoi imparare il Machine Learning, sei nel posto giusto. Questo articolo è una guida sui migliori libri di machine learning per laureati.
Sommario:
Cos’è l’apprendimento automatico?
L’apprendimento automatico si riferisce allo sviluppo e all’uso di algoritmi che consentono alle macchine di apprendere come eseguire attività invece di programmarle esplicitamente per eseguire tali attività.
Machine Learning è un campo contenuto all’interno dell’Intelligenza Artificiale. L’intelligenza artificiale si occupa più in generale dello sviluppo di comportamenti intelligenti nei computer. L’apprendimento automatico si concentra solo su una parte dell’intelligenza artificiale, l’apprendimento.
Come viene utilizzato l’apprendimento automatico?
I computer sono sempre stati superiori agli umani su scala. Un computer può eseguire con precisione grandi quantità di lavoro in breve tempo. Tuttavia, i computer erano limitati a eseguire solo le attività che gli esseri umani comprendevano abbastanza bene da scrivere il codice per istruire il computer. In altre parole, eravamo il collo di bottiglia in ciò che poteva essere fatto dai computer.
Con Machine Learning, i computer non sono più limitati a ciò che gli esseri umani possono esprimere. Ciò consente loro di eseguire attività che in precedenza ritenevamo impossibili o noiose da dire loro come fare, come ad esempio:
- Guida auto (pilota automatico Tesla, Waymo)
- Identifica gli oggetti in un’immagine (SAM)
- Genera grafica (DALL-E)
- Genera testo (ChatGPT)
- Traduci il testo (Google Traduttore)
- Gioca (MindGo)
Perché imparare l’intelligenza artificiale dai libri
Quando si impara, i libri hanno il vantaggio di fornire un’immersione molto più profonda rispetto a tutte le altre risorse di apprendimento. I libri passano attraverso un lungo processo di scrittura in cui vengono scritti e le frasi vengono riscritte per chiarezza.
Il risultato è una prosa ben scritta che esprime le idee nel miglior modo possibile. La mia più grande ragione personale per preferire le risorse basate sul testo è quanto sia facile fare riferimento e rivisitare alcuni dei concetti. Questo è più difficile nelle risorse basate su video come tutorial e corsi. Quindi, esploriamo i migliori libri per l’apprendimento dell’apprendimento automatico.
Il libro di cento pagine sull’apprendimento automatico
The Hundred-Page Machine Learning Book è esattamente questo, un libro che ti insegna l’apprendimento automatico in 100 pagine. A causa del vincolo di 100 pagine, il libro ti offre solo una panoramica dell’argomento senza entrare troppo nelle erbacce.
È ideale per i principianti in quanto copre i fondamenti più importanti del campo, come l’apprendimento supervisionato e non supervisionato, i metodi di ensemble, le macchine vettoriali di supporto e la discesa del gradiente.
Il libro è stato scritto da Andriy Burkov, uno specialista in elaborazione del linguaggio naturale con un dottorato di ricerca. nell’Intelligenza Artificiale.
Apprendimento automatico per principianti assoluti
Scritta da Oliver Theobald, questa è una delle introduzioni all’apprendimento automatico più facili e delicate che troverai.
Da questo libro riceverai un’introduzione all’apprendimento automatico, ma l’autore non presume alcuna precedente esperienza di programmazione. Invece, le spiegazioni sono fornite in un inglese semplice e aiuti grafici per facilitarne la comprensione.
Tuttavia, imparerai comunque a programmare e il libro include alcuni esercizi di codice scaricabili gratuitamente e tutorial video supplementari. Tuttavia, questo libro da solo non ti renderà un esperto di Machine Learning. Avrai ancora bisogno di imparare di più con altre risorse.
Apprendimento approfondito
Questo libro è probabilmente il più completo che troverai sul Deep Learning. È stato anche scritto da un team di esperti, tra cui Ian Goodfellow, un ricercatore che ha sviluppato Generative Adversarial Networks.
Ti insegna i concetti matematici di cui avrai bisogno per comprendere il deep learning, tra cui l’algebra lineare, la teoria della probabilità, la teoria dell’informazione e il calcolo numerico.
Il libro tratta i diversi tipi di reti utilizzate nell’apprendimento profondo, tra cui reti feedforward profonde, reti neurali convoluzionali e reti di ottimizzazione. Inoltre, è stato approvato da Elon Musk come l’unico libro completo sull’argomento.
Un’introduzione all’apprendimento statistico
Un’introduzione all’apprendimento statistico fornisce una panoramica del campo dell’apprendimento statistico. L’apprendimento statistico è un sottoinsieme dell’apprendimento automatico che include metodi di apprendimento come regressioni lineari, classificazione e macchine vettoriali di supporto, tra gli altri.
Tutte queste tecniche sono trattate nel libro. Per consolidare i concetti trattati, il libro utilizza esempi del mondo reale. Si concentra sull’implementazione dei concetti appresi in R, un popolare linguaggio di programmazione utilizzato nell’apprendimento automatico che viene utilizzato per il calcolo statistico.
Il libro è stato scritto da Trevor Hastie, Robert Tibshirami, Daniela Witten e Gartehm James, tutti professori di statistica. Nonostante le sue solide basi statistiche, il libro dovrebbe andare bene per statistici e non statistici.
Programmare l’intelligenza collettiva
Programming Collective Intelligence è un libro utile che insegna agli sviluppatori di software come creare applicazioni che utilizzano il data mining e l’apprendimento automatico.
Tra gli altri algoritmi, copre il funzionamento dei sistemi di raccomandazione, del clustering, dei motori di ricerca e degli algoritmi di ottimizzazione. Include esempi di codice concisi ed esercizi per aiutarti a esercitarti.
Il libro è stato scritto da Toby Segaran, autore anche di “Programming the Semantic Web” e “Beautiful Data”.
Fondamenti di Machine Learning per l’analisi predittiva dei dati
Questo libro ti introduce agli approcci fondamentali di apprendimento automatico utilizzati per fare previsioni. Prima di coprire praticamente gli approcci all’apprendimento automatico, il libro offre una panoramica dei concetti teorici che dovresti conoscere.
Il libro spiega come utilizzare l’apprendimento automatico per fare previsioni sui prezzi, valutazioni del rischio, prevedere il comportamento dei clienti e classificare i documenti.
Copre i quattro approcci all’apprendimento automatico: apprendimento basato sulle informazioni, apprendimento basato sugli errori, apprendimento basato sulla somiglianza e apprendimento basato sulla probabilità. È stato scritto da John D. Kelleher, Brian Mac Namee e Aoife D’Arcy.
Comprendere l’apprendimento automatico: dalla teoria agli algoritmi
Il libro introduce l’apprendimento automatico e gli algoritmi che lo abilitano. Fornisce una panoramica teorica dei fondamenti dell’apprendimento automatico e di come viene derivata la matematica.
Mostra anche come questi principi fondamentali vengono poi tradotti in algoritmi e codice. Questi algoritmi includono la discesa del gradiente stocastico, le reti neurali e l’apprendimento strutturato dell’output.
Il libro è stato scritto per laureati e studenti universitari avanzati da Shai Shalev-Shwartz e Shai Ben-David. Una copia fisica può essere acquistata da Amazon e una versione online gratuita è disponibile qui per il download e per uso non commerciale.
Apprendimento automatico per gli hacker
Machine Learning for Hackers è un libro scritto pensando a programmatori esperti. Ti introduce all’apprendimento automatico in modo pratico e pratico. Imparerai concetti da studi di casi invece dell’approccio pesantemente matematico adottato da altri libri.
Il libro comprende capitoli incentrati su un’area specifica dell’apprendimento automatico, come la classificazione, la previsione, l’ottimizzazione e la raccomandazione.
Si concentra sull’implementazione dei modelli nel linguaggio di programmazione R e include progetti entusiasmanti come un classificatore di posta indesiderata, un predittore di visualizzazioni di pagine di siti Web e una decifrazione di una sola lettera.
Il libro è stato scritto da Drew Conway e John Myles White, entrambi co-autori di un altro libro “Machine Learning for Email”.
Apprendimento automatico pratico con R
Machine Learning pratico illustra come implementare algoritmi come algoritmi di clustering, codificatori automatici, foreste casuali, reti neurali profonde e molti altri. L’implementazione viene eseguita utilizzando il linguaggio di programmazione R e vari pacchetti all’interno del suo ecosistema.
Il libro non è un tutorial in lingua R in sé. Pertanto, i lettori dovrebbero già avere familiarità con la lingua prima di utilizzare il libro. Una versione fisica del libro può essere acquistata su Amazon e una versione online è disponibile gratuitamente qui.
Apprendimento automatico di Python
Questo libro su Python Machine Learning introduce l’apprendimento automatico e come implementarlo in Python. Inizia coprendo le librerie di base e fondamentali utilizzate nell’apprendimento automatico, come NumPy per il calcolo numerico e Panda per gestire i dati tabulari.
Introduce quindi librerie come scikit-learn, che viene utilizzata per creare modelli di apprendimento automatico. Il libro copre anche la visualizzazione dei dati utilizzando Matplotlib. Spiega algoritmi come regressione, clustering e classificazione. Descrive anche come distribuire i modelli.
Nel complesso, questo libro è un’introduzione completa all’apprendimento automatico in modo che tu possa iniziare a implementare i tuoi modelli e incorporarli nelle tue applicazioni. Il libro è stato scritto da Weng Meng Lee, il fondatore di Developer Learning Solutions.
Machine Learning interpretabile con Python
Interpretable Machine Learning with Python è una guida completa all’apprendimento automatico che offre una panoramica dei modelli di apprendimento automatico e come mitigare i rischi di previsione e migliorare l’interpretabilità attraverso esempi pratici e implementazioni di codice dettagliate.
Coprendo i fondamenti dell’interpretabilità, diversi tipi di modelli, metodi di interpretazione e tecniche di messa a punto, il libro fornisce ai lettori la conoscenza dell’interpretazione e le competenze per migliorare efficacemente i modelli di apprendimento automatico. Il libro è stato scritto da Serg Masís, uno scienziato di dati climatici e agronomici.
Parole finali
Questo elenco di libri non è ovviamente esaustivo, ma questi sono alcuni dei migliori libri da utilizzare per apprendere l’apprendimento automatico come laureato. Sebbene la maggior parte dell’intelligenza artificiale sia implementata con il codice, non è sempre necessario scrivere il codice. Esistono molti strumenti di intelligenza artificiale senza codice per semplificare lo sviluppo.
Successivamente, controlla le piattaforme di apprendimento automatico low-code e no-code da utilizzare.