Livros sobre Machine Learning que você deveria ler em 2020
21 janeiro, 2020
Esse texto é uma indicação da The Shift – newsletter que possui o compromisso de apresentar o cenário disruptivo do Século 21 indo além de notícias e oferecendo contextos de temas como inovação e a transformação de negócios e sociedade.
Confira quais são os melhores livros sobre Machine Learning do momento!
O Machine Learning se tornou um dos domínios mais quentes da Ciência da Computação. Toda grande empresa está aplicando o Machine Learning ou pensando em fazê-lo em breve para resolver seus problemas e entender seus conjuntos de dados. Isso significa que é hora de aprender sobre o Machine Learning, especialmente se você estiver procurando por novos desafios da ciência da computação. Uma ótima maneira de fazer isso é lendo alguns livros.
NÍVEL INTRODUTÓRIO
Se você está começando a entender como funciona o Machine Learning, definitivamente leia este livro:
“Introdução ao Machine Learning com Python” – Andreas C. Müller, Sarah Guido
“Introdução ao Machine Learning com Python” oferece uma introdução suave ao aprendizado de máquina. Ele não assume nenhum conhecimento sobre Python e introduz conceitos e aplicações fundamentais de Machine Learning, discutindo vários métodos por meio de exemplos. Esse é o melhor livro que existe para um engenheiro de Machine Learning de nível básico.
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NÍVEL INTERMEDIÁRIO
Se você concluiu vários projetos de Machine Learning e se acostumou a trabalhar com modelos de Machine Learning, eis os livros que te levarão além:
“Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, Scikit-learn and TensorFlow” – Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili
O “Python Machine Learning” é um ótimo livro prático com muitos exemplos reais de código. Começa suavemente e prossegue para o avanço mais recente do Machine Learning e Deep Learning. É muito fácil de ler e atrairá pessoas de qualquer nível, já que a segunda edição abrange os GANs – Generative Adversarial Networks.
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“Mãos à Obra: Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn & TensorFlow” – Aurélien Géron
“Mãos à Obra: Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn & TensorFlow” é uma referência incrível para o nível intermediário. Abrange todos os fundamentos (métodos de classificação, redução de dimensionalidade) e depois entra em redes neurais e Deep Learning.
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“Reconhecimento de Padrões e Machine Learning” – Christopher M. Bishop
O “Reconhecimento de Padrões e Machine Learning” passa por todos os algoritmos básicos, começando com uma boa revisão estatística. Ele se preocupa principalmente com aspectos teóricos do Machine Learning e é ótimo como companheiro de outros livros mais práticos.
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AVANÇADO
No nível de especialistas, a leitura de artigos científicos geralmente é muito melhor do que a leitura de livros, porque o conhecimento está sendo atualizado a todo momento. O Machine Learning realmente é a bola da vez. No entanto, também é ótimo ter várias referências de livros em mãos para aprofundar o aprendizado profundo:
“Deep Learning com Python” – François Chollet
O “Deep Learning com Python” foi escrito pelo criador do Keras, uma das bibliotecas de Machine Learning mais populares em Python. O livro começa suavemente, é muito prático, fornece trechos de códigos que você pode usar imediatamente e geralmente oferece muitas dicas úteis sobre o Deep Learning. Um absoluto “preciso ler” para quem deseja saber mais sobre Deep Learning.
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“Deep Learning” – Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
“Deep Learning” é uma referência incrível para algoritmos de Deep Learning. Ele não contém muito código, mas oferece excelentes ideias sobre como abordar problemas com o aprendizado de máquina: escritos por pioneiros do Deep Learning, abrange praticamente todas as técnicas usadas atualmente.
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“Machine Learning: uma perspectiva probabilística” – Kevin P. Murphy
Se você é mais orientado matematicamente, adorará o “Machine Learning: uma perspectiva probabilística”. É um passeio de força pela matemática por trás de todos os métodos de Machine Learning. Você provavelmente não poderá lê-lo de uma só vez, mas é muito útil como referência na pesquisa de Machine Learning.
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