En los últimos años y meses, el aprendizaje automático se ha vuelto muy popular. Los analistas de la industria esperan que el aprendizaje automático y la inteligencia artificial en general tengan el mismo impacto en la humanidad que Internet o PC.
Si desea aprender aprendizaje automático, está en el lugar correcto. Este artículo es una guía de los mejores libros de aprendizaje automático para estudiantes de posgrado.
- ¿Qué es el aprendizaje automático?
- ¿Cómo se usa el aprendizaje automático?
- ¿Por qué aprender inteligencia artificial de los libros?
- Libro de cien páginas sobre aprendizaje automático
- Aprendizaje automático para principiantes
- Aprendizaje profundo
- Introducción al aprendizaje estadístico
- El libro consta de capítulos sobre áreas específicas del aprendizaje automático, como clasificación, predicción, optimización y recomendación.
- Aprendizaje automático práctico cubre cómo implementar algoritmos como algoritmos de agrupamiento, codificadores automáticos, bosques aleatorios, redes neuronales profundas y muchos otros. La implementación se realiza utilizando el lenguaje de programación R y varios paquetes en su ecosistema.
- Luego presenta bibliotecas como scikit-learn, que se utilizan para crear modelos de aprendizaje automático. El libro también cubre la visualización de datos usando Matplotlib. Explica algoritmos como regresión, agrupamiento y clasificación. También explica cómo implementar modelos.
- Cubriendo los conceptos básicos de la interpretabilidad, los diferentes tipos de modelos, los métodos de interpretación y las técnicas de ajuste, el libro proporciona a los lectores el conocimiento y las habilidades interpretativas para mejorar de manera efectiva los modelos de aprendizaje automático. El libro fue escrito por Serges Masis, un científico climático y de datos agronómicos.
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático se refiere al desarrollo y el uso de algoritmos que permiten a las máquinas aprender cómo realizar tareas en lugar de programarlos explícitamente para realizar dichas tareas.
El aprendizaje automático es un campo contenido dentro de la inteligencia artificial. La inteligencia artificial se refiere más ampliamente al desarrollo del comportamiento inteligente de las computadoras. El aprendizaje automático se centra en una sola parte de AI – Aprendizaje.
¿Cómo se usa el aprendizaje automático?
Las computadoras siempre han superado a los humanos en una escala. Una computadora puede realizar con precisión grandes cantidades de trabajo en poco tiempo. Sin embargo, las computadoras se limitaron a realizar solo aquellas tareas que los humanos entendieron lo suficientemente bien como para escribir código para controlar la computadora. En otras palabras, fuimos el cuello de botella en lo que las computadoras podían hacer.
Gracias al aprendizaje automático, las computadoras ya no se limitan a lo que los humanos pueden expresar. Esto les permite realizar tareas que antes pensamos imposibles o tediosos para explicarles cómo hacer, como:
- Conducir un automóvil (Tesla Autopilot, Waymo)
- Identificar objetos en una imagen (Sam)
- Crea una ilustración (Dall-E)
- Generar texto (chatgpt)
- Traducir texto (traducir Google)
- Juega (Mindgo)
¿Por qué aprender inteligencia artificial de los libros?
La ventaja de los libros en el aprendizaje es que proporcionan una inmersión mucho más profunda que todos los demás recursos de aprendizaje. Los libros pasan por un extenso proceso de escritura donde están escritos y las oraciones se reescriben para mayor claridad.
El resultado es una prosa bien escrita que expresa pensamientos con la mayor precisión posible. Mi razón principal por la que prefiero los recursos basados en texto es lo fácil que es referirse y revisar ciertos conceptos. Esto es más difícil en recursos de video, como tutoriales y cursos. Entonces, echemos un vistazo a los mejores libros sobre aprendizaje automático.
Libro de cien páginas sobre aprendizaje automático
Cien páginas en el aprendizaje automático es exactamente el tipo de libro que le enseñará sobre el aprendizaje automático en 100 páginas. Debido al límite de 100 páginas, el libro solo le brinda una visión general del tema sin profundizar demasiado en las malas hierbas.
Es perfecto para principiantes, ya que cubre los conceptos básicos más importantes del campo, como aprender con y sin maestro, métodos de conjunto, métodos de vectores de apoyo y descendencia de gradiente.
El libro está escrito por Andrei Burkov, un experto en procesamiento del lenguaje natural, Ph. D. en inteligencia artificial.
Aprendizaje automático para principiantes
Escrito por Oliver Theobald, esta es una de las presentaciones más simples y gentiles para el aprendizaje automático que encontrará.
Obtendrá una introducción al aprendizaje automático de este libro, pero el autor supone que no tiene experiencia de programación. En cambio, las explicaciones se dan en inglés simple con señales gráficas para facilitar la comprensión.
Sin embargo, aún aprenderá a programar, y el libro incluye varios ejercicios de programación descargables gratuitos y tutoriales de video adicionales. Sin embargo, este libro solo no lo convertirá en un experto en aprendizaje automático. Todavía tendrá que aprender más con otros recursos.
Aprendizaje profundo
Este libro es probablemente el libro más completo que encontrará en el aprendizaje profundo. También fue escrito por un equipo de expertos, incluido Ian Goodfellow, un científico investigador que desarrolló redes generativas-adversas.
Le enseña los conceptos matemáticos que necesitará para comprender el aprendizaje profundo, incluido el álgebra lineal, la teoría de la probabilidad, la teoría de la información y el cálculo numérico.
El libro cubre los diferentes tipos de redes utilizadas en el aprendizaje profundo, incluidas las redes de alimentación profunda, las redes neuronales convolucionales y las redes de optimización. También ha sido respaldado por Ilon Musk como el único libro integral sobre el tema.
Introducción al aprendizaje estadístico
La introducción al aprendizaje estadístico proporciona una visión general del campo del aprendizaje estadístico. El aprendizaje estadístico es un subconjunto de aprendizaje automático que incluye técnicas de aprendizaje como regresión lineal, clasificación y métodos de vectores de apoyo, entre otros.
«Machine Learning for Hackers» es un libro escrito para programadores experimentados. Le presenta el aprendizaje automático de una manera práctica y más práctica. Aprenderá conceptos de estudios de casos en lugar del enfoque matemático pesado utilizado en otros libros.
El libro consta de capítulos sobre áreas específicas del aprendizaje automático, como clasificación, predicción, optimización y recomendación.
Se centra en la implementación de modelos en el lenguaje de programación R e incluye proyectos interesantes, como un clasificador de spam de correo electrónico, un predictor de páginas vistas en un sitio web y un decodificador de una sola letra.
El libro fue escrito por Drew Conway y John Miles White, coautores de otro libro, Machine Learning for Email.
Aprendizaje automático práctico con R
Aprendizaje automático práctico cubre cómo implementar algoritmos como algoritmos de agrupamiento, codificadores automáticos, bosques aleatorios, redes neuronales profundas y muchos otros. La implementación se realiza utilizando el lenguaje de programación R y varios paquetes en su ecosistema.
El libro en sí no es un libro de texto sobre el lenguaje R. Por lo tanto, los lectores ya deben estar familiarizados con el idioma antes de usar el libro. La versión física del libro se puede comprar en Amazon y la versión en línea se puede descargar de forma gratuita aquí.
Python de aprendizaje automático
Este libro sobre el aprendizaje automático de Python presenta el aprendizaje automático y su implementación en Python. Comienza describiendo las bibliotecas básicas y más fundamentales utilizadas en el aprendizaje automático, como NumPy para cálculos numéricos y Pandas para trabajar con datos tabulares.
Luego presenta bibliotecas como scikit-learn, que se utilizan para crear modelos de aprendizaje automático. El libro también cubre la visualización de datos usando Matplotlib. Explica algoritmos como regresión, agrupamiento y clasificación. También explica cómo implementar modelos.
En general, este libro es una introducción completa al aprendizaje automático, para que pueda comenzar a implementar sus propios modelos e incorporarlos a sus aplicaciones. El libro fue escrito por Wen Meng Lee, fundador de Developer Learning Solutions.
Aprendizaje automático interpretable con Python
El aprendizaje automático interpretable con Python es una guía integral para el aprendizaje automático que proporciona una visión general de los modelos de aprendizaje automático y cómo reducir los riesgos de predicción y mejorar la interpretabilidad a través de ejemplos prácticos e implementaciones de código paso a paso.
Cubriendo los conceptos básicos de la interpretabilidad, los diferentes tipos de modelos, los métodos de interpretación y las técnicas de ajuste, el libro proporciona a los lectores el conocimiento y las habilidades interpretativas para mejorar de manera efectiva los modelos de aprendizaje automático. El libro fue escrito por Serges Masis, un científico climático y de datos agronómicos.
Ultimas palabras
Esta lista de libros obviamente no es exhaustiva, pero estos son algunos de los mejores libros que puede usar para estudiar el aprendizaje automático en la escuela de posgrado. Si bien la mayoría de la IA se implementa utilizando el código, no siempre necesita escribir código. No hay muchas herramientas de IA de código que simplifiquen el desarrollo.
Luego, consulte las plataformas de aprendizaje automático de bajo código y sin código que puede usar.
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