Dos fundamentos às técnicas avançadas

O aprendizado de máquina cresceu e se tornou muito popular nos últimos anos e meses. Os analistas do setor antecipam que o aprendizado de máquina e, em geral, a inteligência artificial, serão tão impactantes para a humanidade quanto a internet ou a CPU.

Se você quer aprender Machine Learning, você está no lugar certo. Este artigo é um guia sobre os melhores livros de aprendizado de máquina para graduados.

O que é Aprendizado de Máquina?

O aprendizado de máquina refere-se ao desenvolvimento e uso de algoritmos que permitem que as máquinas aprendam a executar tarefas em vez de programá-las explicitamente para executar as referidas tarefas.

Machine Learning é um campo contido dentro da Inteligência Artificial. A Inteligência Artificial está mais amplamente preocupada com o desenvolvimento de comportamento inteligente em computadores. O aprendizado de máquina se concentra em apenas uma parte da IA, o aprendizado.

Como o aprendizado de máquina está sendo usado?

Os computadores sempre foram superiores aos humanos em uma escala. Um computador pode fazer com precisão grandes quantidades de trabalho em um curto espaço de tempo. No entanto, os computadores estavam limitados a executar apenas as tarefas que os humanos entendiam bem o suficiente para escrever o código para instruir o computador. Em outras palavras, éramos o gargalo no que poderia ser feito por computadores.

Com o Machine Learning, os computadores não estão mais limitados ao que os humanos podem expressar. Isso permite que eles executem tarefas que anteriormente considerávamos impossíveis ou tediosas para dizer a eles como fazer, como:

  • Dirigir carros (piloto automático Tesla, Waymo)
  • Identificar objetos em uma imagem (SAM)
  • Gerar arte (DALL-E)
  • Gerar texto (ChatGPT)
  • Traduza o texto (Google Tradutor)
  • Jogar jogos (MindGo)

Por que aprender IA com livros

Ao aprender, os livros trazem a vantagem de fornecer um mergulho muito mais profundo do que todos os outros recursos de aprendizagem. Os livros passam por um extenso processo de escrita, onde são escritos e as frases são reescritas para maior clareza.

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O resultado é uma prosa bem escrita que expressa ideias da melhor maneira possível. Minha maior razão pessoal para preferir recursos baseados em texto é como é fácil fazer referência e revisitar alguns dos conceitos. Isso é mais difícil em recursos baseados em vídeo, como tutoriais e cursos. Então, vamos explorar os melhores livros para aprender aprendizado de máquina.

O livro de aprendizado de máquina de cem páginas

O livro de aprendizado de máquina de cem páginas é exatamente isso, um livro que ensina aprendizado de máquina em 100 páginas. Por causa da restrição de 100 páginas, o livro oferece apenas uma visão geral do assunto sem entrar muito no mato.

É ideal para iniciantes, pois cobre os fundamentos mais importantes do campo, como aprendizado supervisionado e não supervisionado, métodos de conjunto, máquinas de vetor de suporte e descida de gradiente.

O livro foi escrito por Andriy Burkov, especialista em Processamento de Linguagem Natural com Ph.D. em Inteligência Artificial.

Aprendizado de máquina para iniciantes absolutos

Escrito por Oliver Theobald, esta é uma das introduções mais fáceis e gentis ao aprendizado de máquina que você encontrará.

Neste livro, você receberá uma introdução ao aprendizado de máquina, mas o autor não assume nenhuma experiência anterior em codificação. Em vez disso, as explicações são fornecidas em inglês simples e recursos gráficos para facilitar a compreensão.

Você ainda aprenderá a codificar, e o livro inclui alguns exercícios de código gratuitos para download e tutoriais em vídeo complementares. No entanto, este livro sozinho não fará de você um especialista em aprendizado de máquina. Você ainda precisará aprender mais com outros recursos.

Aprendizado Profundo

Este livro é provavelmente o mais abrangente que você encontrará sobre Deep Learning. Também foi escrito por uma equipe de especialistas, incluindo Ian Goodfellow, um cientista pesquisador que desenvolveu Generative Adversarial Networks.

Ele ensina os conceitos matemáticos necessários para entender o aprendizado profundo, incluindo álgebra linear, teoria da probabilidade, teoria da informação e computação numérica.

O livro cobre os diferentes tipos de redes usadas em Deep Learning, incluindo Deep Feedforward Networks, Convolutional Neural Networks e Optimization Networks. Além disso, foi endossado por Elon Musk como o único livro abrangente sobre o assunto.

Uma Introdução ao Aprendizado Estatístico

Uma introdução ao aprendizado estatístico fornece uma visão geral do campo do aprendizado estatístico. O Aprendizado Estatístico é um subconjunto do Aprendizado de Máquina que inclui métodos de aprendizado como regressões lineares, classificação e máquinas de vetores de suporte, entre outros.

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Todas essas técnicas são abordadas no livro. Para solidificar os conceitos abordados, o livro usa exemplos do mundo real. Ele se concentra na implementação dos conceitos aprendidos em R, uma linguagem de programação popular usada em aprendizado de máquina usado para computação estatística.

O livro foi escrito por Trevor Hastie, Robert Tibshirami, Daniela Witten e Gartehm James, todos professores de Estatística. Apesar de sua forte base em estatística, o livro deve ser bom para estatísticos e não estatísticos.

Programação Inteligência Coletiva

Programming Collective Intelligence é um livro útil que ensina os desenvolvedores de software a criar aplicativos que usam mineração de dados e aprendizado de máquina.

Entre outros algoritmos, aborda como funcionam os sistemas de recomendação, agrupamento, mecanismos de pesquisa e algoritmos de otimização. Ele inclui exemplos de código concisos e exercícios para ajudá-lo a praticar.

O livro foi escrito por Toby Segaran, que também é autor de “Programming the Semantic Web” e “Beautiful Data”.

Fundamentos de aprendizado de máquina para análise preditiva de dados

Este livro apresenta as principais abordagens de aprendizado de máquina usadas para fazer previsões. Antes de cobrir praticamente as abordagens de aprendizado de máquina, o livro oferece uma visão geral dos conceitos teóricos que você deve conhecer.

O livro aborda como usar o aprendizado de máquina para fazer previsões de preços, avaliações de risco, prever o comportamento do cliente e classificar documentos.

Abrange as quatro abordagens para aprendizado de máquina: aprendizado baseado em informações, aprendizado baseado em erro, aprendizado baseado em similaridade e aprendizado baseado em probabilidade. Foi escrito por John D. Kelleher, Brian Mac Namee e Aoife D’Arcy.

Entenda o aprendizado de máquina: da teoria aos algoritmos

O livro apresenta o aprendizado de máquina e os algoritmos que o habilitam. Ele fornece uma visão geral teórica dos fundamentos do aprendizado de máquina e como a matemática é derivada.

Ele também mostra como esses princípios fundamentais são traduzidos em algoritmos e código. Esses algoritmos incluem descida de gradiente estocástico, redes neurais e aprendizado de saída estruturada.

O livro foi escrito para graduados e graduandos avançados por Shai Shalev-Shwartz e Shai Ben-David. Uma cópia física pode ser comprada na Amazon, e uma versão online gratuita está disponível aqui para download e uso não comercial.

Aprendizado de máquina para hackers

Machine Learning for Hackers é um livro escrito pensando em programadores experientes. Ele apresenta o aprendizado de máquina de maneira prática e prática. Você aprenderá conceitos de estudos de caso, em vez da abordagem matemática pesada adotada por outros livros.

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O livro é composto por capítulos com foco em uma área específica do aprendizado de máquina, como classificação, previsão, otimização e recomendação.

Ele se concentra na implementação dos modelos na linguagem de programação R e inclui projetos empolgantes, como um classificador de e-mail de spam, preditor de visualizações de página do site e um decifrador de uma única letra.

O livro foi escrito por Drew Conway e John Myles White, ambos co-autores de outro livro “Machine Learning for Email”.

Aprendizado de máquina prático com R

Hands-On Machine Learning abrange como implementar algoritmos, como algoritmos de agrupamento, autoencoders, florestas aleatórias, redes neurais profundas e muitos outros. A implementação é feita usando a linguagem de programação R e vários pacotes dentro de seu ecossistema.

O livro não é um tutorial de linguagem R em si. Portanto, os leitores já devem estar familiarizados com o idioma antes de usar o livro. Uma versão física do livro pode ser comprada na Amazon, e uma versão online está disponível gratuitamente aqui.

Aprendizado de máquina Python

Este livro sobre Python Machine Learning apresenta o aprendizado de máquina e como implementá-lo em Python. Ele começa cobrindo as bibliotecas básicas e mais fundamentais usadas no aprendizado de máquina, como NumPy para computação numérica e Pandas para lidar com dados tabulares.

Em seguida, ele apresenta bibliotecas como o scikit-learn, que é usado para criar modelos de aprendizado de máquina. O livro também aborda a visualização de dados usando o Matplotlib. Ele explica algoritmos como regressão, agrupamento e classificação. Ele também aborda como implantar modelos.

No geral, este livro é uma introdução abrangente ao aprendizado de máquina para que você possa começar a implementar seus próprios modelos e incorporá-los em seus aplicativos. O livro foi escrito por Weng Meng Lee, fundador da Developer Learning Solutions.

Aprendizado de máquina interpretável com Python

Interpretable Machine Learning with Python é um guia abrangente para aprendizado de máquina que fornece uma visão geral dos modelos de aprendizado de máquina e como mitigar os riscos de previsão e aprimorar a interpretabilidade por meio de exemplos práticos e implementações de código passo a passo.

Ao cobrir fundamentos de interpretabilidade, diferentes tipos de modelo, métodos de interpretação e técnicas de ajuste, o livro equipa os leitores com conhecimento de interpretação e habilidades para melhorar os modelos de aprendizado de máquina de forma eficaz. O livro foi escrito por Serg Masís, cientista de dados climáticos e agronômicos.

Palavras Finais

Obviamente, essa lista de livros não é exaustiva, mas esses são alguns dos melhores livros para aprender aprendizado de máquina como graduado. Embora a maior parte da IA ​​seja implementada com código, nem sempre você precisa escrever o código. Existem muitas ferramentas No Code AI para facilitar o desenvolvimento.

Em seguida, confira as plataformas de aprendizado de máquina de baixo código e sem código para usar.