El aprendizaje automático se ha convertido en una parte importante de nuestras vidas en más formas de las que podemos imaginar. Ha permitido el uso de modelos estadísticos y algoritmos informáticos para abordar tareas específicas. El aprendizaje automático funciona aprovechando inferencias y patrones en lugar de instrucciones explícitas. Es posible que su búsqueda de los mejores libros sobre aprendizaje automático haya comenzado debido a su curiosidad por el aprendizaje automático. Algunos de ustedes podrían buscar libros debido a la motivación de seguir una carrera en aprendizaje automático. Curiosamente, los trabajos de aprendizaje automático ofrecen una de las alternativas más favorables para el desarrollo profesional en muchos sentidos.
De hecho, el número de ofertas de trabajo para ingenieros de aprendizaje automático ha aumentado casi un 340%. El salario medio anual de los ingenieros de ML es de alrededor de 146.000 dólares. Demuestra el hecho de que una carrera en aprendizaje automático ofrece recompensas lucrativas. Echemos un vistazo a algunos de los libros sobre aprendizaje automático más interesantes que los principiantes deben probar.
¿Cuál es la importancia del aprendizaje automático?
Antes de comenzar la búsqueda de libros sobre aprendizaje automático para principiantes, es importante conocer los motivos. El aprendizaje automático implica el uso de matemáticas y estadísticas para ayudar a las computadoras a aprender a partir de conjuntos de datos. Los modelos de ML mejoran su rendimiento con el paso del tiempo sin programación explícita.
Se puede considerar como hacer que una computadora sea más inteligente con cada nueva información que aprende. Es importante aprender el aprendizaje automático hoy en día, ya que ha empoderado a las empresas de diferentes maneras. Por ejemplo, el aprendizaje automático puede ayudar a las empresas a desarrollar una impresión detallada de los patrones de comportamiento de los clientes y de las operaciones comerciales.
Grandes empresas como Fb, Google y Uber han adoptado el aprendizaje automático en sus operaciones principales. Fb aprovecha el aprendizaje automático para personalizar el contenido que se muestra en el feed del usuario. También utiliza ML para eliminar contenido no deseado y garantizar la detección y prevención de actividades fraudulentas.
Google depende del aprendizaje automático para obtener resultados de búsqueda precisos, además de identificar y eliminar el spam de diferentes plataformas de Google. Uber utiliza el aprendizaje automático para optimizar los algoritmos de planificación de rutas y predecir la demanda de viajes en diferentes regiones.
Muchas otras organizaciones que utilizan el aprendizaje automático aprovechan su potencial de diferentes maneras. Con una base sólida en el aprendizaje automático, es possible que se convierta en un activo valioso y confiable para las organizaciones que dependen del aprendizaje automático. Los libros para principiantes en el aprendizaje automático pueden servir como herramientas útiles para ayudarle a desarrollar un dominio más sólido de los fundamentos del aprendizaje automático. Como resultado, encontrará el camino correcto para mejorar sus habilidades de aprendizaje automático y convertirse en un experto en ML.
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¿Cuáles son los mejores libros sobre aprendizaje automático para principiantes?
Los mejores libros sobre aprendizaje automático pueden ayudarle a mejorar su experiencia en aprendizaje automático desde cero. Sin embargo, eso no significa que los mejores libros sobre aprendizaje automático para principiantes siempre serán los que se centran en conceptos básicos. Como principiante, también necesitarás algunos libros que te ayuden a aprender sobre los aspectos técnicos del aprendizaje automático.
Una vez que haya adquirido conocimientos sobre los conceptos básicos del aprendizaje automático, deberá pasar del nivel principiante. Por lo tanto, debe buscar libros sobre aprendizaje automático para principiantes, así como aquellos que den una concept del lado práctico del aprendizaje automático. A continuación se ofrece un resumen de los mejores libros que pueden ayudar a los principiantes a comenzar su viaje en el dominio del aprendizaje automático.
1. Aprendizaje automático (en Python y R) para principiantes
Machine Studying for Dummies de John Paul Mueller y Luca Massaron es un libro interesante para principiantes en el aprendizaje automático. Puedes pensar que el aprendizaje automático es un concepto completamente extraño, especialmente cuando lo aprendes por primera vez. Las respuestas a “¿Cuál es el mejor libro sobre aprendizaje automático para principiantes?” podría llevarlo a este libro, ya que arroja luz sobre el misterioso potencial del aprendizaje automático. Las personas que conocen el aprendizaje automático saben que puede ayudar a mejorar diferentes cosas, incluidos los anuncios digitales en tiempo actual, el filtrado de spam, los resultados de búsqueda internet y la automatización de los flujos de trabajo empresariales.
El libro le ayuda a encontrar una guía sencilla sobre cómo funciona el aprendizaje automático. Otro punto destacado impresionante del libro es que le ayuda a aprender a utilizar Python y R para el aprendizaje automático. Puede servir como un activo valioso para aprender a utilizar el aprendizaje automático para gestionar el análisis de datos y las tareas centradas en patrones.
2. El libro de cien páginas sobre aprendizaje automático
El libro de cien páginas sobre aprendizaje automático de Andriy Burkov sirve como una impresionante introducción al mundo del aprendizaje automático. Uno de los aspectos más destacados del libro es la explicación sencilla de los sistemas de inteligencia synthetic, que es fácilmente comprensible para los principiantes. Es uno de los libros de aprendizaje automático más recomendados para que un principiante comprenda todos los conceptos básicos. También puede confiar en el libro como un recurso valioso para prepararse para entrevistas de trabajo sobre aprendizaje automático.
El libro de aprendizaje automático de cien páginas también ofrece una colección de teorías y artículos de práctica. Además, también ofrece una explicación en profundidad de diferentes conceptos como la regresión logística. Algunos de los otros temas importantes tratados en el libro incluyen el aprendizaje profundo, las redes neuronales, la anatomía de los algoritmos de aprendizaje y los algoritmos fundamentales.
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3. Aprendizaje automático para principiantes absolutos: una introducción sencilla en inglés
Machine Studying for Absolute Freshmen de Oliver Theobald es la solución perfecta para cualquiera que tenga dudas sobre cómo empezar a aprender sobre aprendizaje automático. Es uno de los mejores libros sobre aprendizaje automático que puede ayudarle con una introducción práctica al aprendizaje automático para principiantes.
El libro le ayuda a aprender las mejores prácticas para descargar conjuntos de datos gratuitos e importantes bibliotecas de aprendizaje automático. Machine Studying para principiantes absolutos también cubre temas como análisis de regresión, árboles de decisión y técnicas de depuración de datos. Utilice el libro para obtener una introducción completa al dominio del aprendizaje automático.
4. Aprendizaje automático: la nueva IA
Aprendizaje automático: la nueva IA de Ethem Alpaydin es uno de los mejores libros sobre aprendizaje automático que le ayuda a familiarizarse con el aprendizaje automático básico. Proporciona información sobre importantes algoritmos de aprendizaje automático para redes neuronales artificiales, reconocimiento de patrones, ciencia de datos y aprendizaje por refuerzo.
Además, también reflexiona sobre las implicaciones legales y éticas asociadas al aprendizaje automático para la seguridad y la privacidad de los datos. El libro le ayuda a comprender cómo el aprendizaje automático es responsable de impulsar diferentes aplicaciones, como el reconocimiento de voz y los sistemas de recomendación de productos.
5. Aprendizaje automático práctico con Scikit-Be taught, Keras y TensorFlow
El aprendizaje automático práctico con Scikit-learn, Keras y TensorFlow de Geron Aurelien es una elección ultimate para cualquier estudiante que tenga experiencia en Python. Es uno de los mejores libros sobre aprendizaje automático que ofrece orientación para comprender mejor los conceptos y herramientas que necesitaría para desarrollar sistemas inteligentes. Los capítulos del libro presentan ejercicios interactivos que le ayudarán a implementar las habilidades que aprende y a desarrollar su experiencia práctica. El libro puede servir como un recurso valioso para desarrollar habilidades técnicas para proyectos de aprendizaje automático.
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6. Fundamentos del aprendizaje automático para el análisis de datos predictivos
Fundamentos del aprendizaje automático para el análisis de datos predictivos de John D. Kelleher, Brian Mac Namee y Aoife D’Arcy es un libro confiable para estudiantes que siguen un enfoque centrado en el análisis. Es uno de los libros sobre aprendizaje automático más recomendados que ofrece estudios de casos y aplicaciones prácticas del aprendizaje automático. Además de los conceptos teóricos del aprendizaje automático, el libro le ayuda a trabajar en el aprendizaje automático con sus navegadores. El libro también incluye una gran colección de diversos algoritmos y modelos para la implementación del aprendizaje automático.
7. Aprendizaje automático para piratas informáticos
Machine Studying for Hackers de John Myles White y Drew Conway es una opción ultimate para principiantes que tienen experiencia en programación. Es una respuesta confiable a “¿Cuál es el mejor libro sobre aprendizaje automático para principiantes?” con sus casos prácticos. Los estudiantes con experiencia en codificación pueden utilizar este libro sin ningún conocimiento previo de los aspectos matemáticos o estadísticos del ML. El libro incluye estudios de casos que ofrecen información sobre los usos prácticos del aprendizaje automático.
8. Aprendizaje profundo
Deep Studying de Ian Goodfellow, Aaron Courville y Yoshua Bengio es un recurso prometedor que le ayudará a empezar a familiarizarse con el aprendizaje profundo. El libro se centra en temas y conceptos importantes asociados con el aprendizaje profundo, como la probabilidad, la teoría de la información y el álgebra lineal. Puede encontrar conferencias con diapositivas en un sitio internet del libro junto con ejercicios de Github para mejorar sus habilidades prácticas.
9. Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático
Es posible que Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático de Christopher M. Bishop no sea una elección ultimate entre los libros de aprendizaje automático para principiantes debido a su contenido. El libro ofrece una perspectiva bayesiana sobre el reconocimiento de patrones. Además, es posible que necesite experiencia en álgebra lineal básica, cálculo multivariado y ciencia de datos para comprender los temas del libro.
10. Python para análisis de datos
Python para análisis de datos de Wes McKinney es un libro ultimate que le ayuda a fortalecer sus habilidades como experto en ML. Es útil para programadores de Python que quieran sumergirse en el aprendizaje automático. El libro incluye pautas para la manipulación, procesamiento y refinamiento de conjuntos de datos de aprendizaje automático en Python. Algunos de los temas exclusivos del libro incluyen herramientas de ciencia de datos, bibliotecas de Python y ejemplos de análisis de datos.
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Palabras finales
El resumen de los mejores libros sobre aprendizaje automático que pueden ayudar a los principiantes muestra que puede encontrar diferentes alternativas para mejorar sus habilidades de aprendizaje automático. Sin embargo, eso no significa que deba ceñirse únicamente a los libros fundamentales. Por el contrario, debes utilizar libros con temas avanzados que puedan ayudarte a dar el siguiente paso como experto en aprendizaje automático. Encuentre más información sobre otros libros importantes de ML que pueden ayudarlo de la mejor manera posible.
