11 meilleurs livres d'apprentissage automatique pour les diplômés : des fondamentaux aux techniques avancées

L'apprentissage automatique est devenu très populaire au cours des dernières années et des derniers mois. Les analystes du secteur prévoient que l'apprentissage automatique, et plus largement l'intelligence artificielle, auront autant d'impact sur l'humanité qu'Internet ou le processeur.

Si vous souhaitez apprendre le Machine Learning, vous êtes au bon endroit. Cet article est un guide sur les meilleurs livres d'apprentissage automatique pour les diplômés.

Qu'est-ce que l'apprentissage par machine?

Apprentissage automatique fait référence au développement et à l'utilisation d'algorithmes qui permettent aux machines d'apprendre à effectuer des tâches au lieu de les programmer explicitement pour effectuer lesdites tâches.

L'apprentissage automatique est un domaine contenu dans Intelligence artificielle. L'intelligence artificielle concerne plus largement le développement d'un comportement intelligent dans les ordinateurs. L'apprentissage automatique se concentre sur une seule partie de l'IA, l'apprentissage.

Comment l'apprentissage automatique est-il utilisé ?

Les ordinateurs ont toujours été supérieurs aux humains à grande échelle. Un ordinateur peut effectuer avec précision de grandes quantités de travail en peu de temps. Cependant, les ordinateurs se limitaient à effectuer uniquement les tâches que les humains comprenaient suffisamment bien pour écrire le code permettant d'instruire l'ordinateur. En d'autres termes, nous étions le goulot d'étranglement dans ce qui pouvait être fait par les ordinateurs.

Avec le Machine Learning, les ordinateurs ne sont plus limités à ce que les humains peuvent exprimer. Cela leur permet d'effectuer des tâches que nous trouvions auparavant impossibles ou fastidieuses de leur dire comment faire, telles que :

• Conduire des voitures (pilote automatique Tesla, Waymo)
• Identifier les objets dans une image (SAM)
• Générer des illustrations (DALL-E)
• Générer du texte (ChatGPT)
• Traduire le texte (Google Translate)
• Jouer à des jeux (MindGo)

Pourquoi apprendre l'IA à partir de livres

Lors de l'apprentissage, les livres ont l'avantage de fournir une plongée beaucoup plus profonde que toutes les autres ressources d'apprentissage. Les livres passent par un processus d'écriture approfondi où ils sont écrits et les phrases sont réécrites pour plus de clarté.

Le résultat est une prose bien écrite qui exprime des idées de la meilleure façon possible. Ma principale raison personnelle de préférer les ressources textuelles est la facilité avec laquelle il est possible de référencer et de revoir certains des concepts. C'est plus difficile dans les ressources vidéo telles que les didacticiels et les cours. Alors, explorons les meilleurs livres pour apprendre l'apprentissage automatique.

The Hundred-Page Machine Learning Book

Le livre d'apprentissage automatique de cent pages est exactement cela, un livre qui vous apprend l'apprentissage automatique en 100 pages. En raison de la contrainte de 100 pages, le livre ne vous donne qu'un aperçu du sujet sans trop entrer dans les détails.

Aperçu	Produit	Note	Tarif
	Le livre d'apprentissage automatique de cent pages		$23.75	Acheter sur Amazon

Il est idéal pour les débutants car il couvre les fondamentaux les plus importants du domaine, tels que l'apprentissage supervisé et non supervisé, les méthodes d'ensemble, les machines à vecteurs de support et la descente de gradient.

Le livre a été écrit par Andriy Burkov, spécialiste du traitement du langage naturel titulaire d'un doctorat. en Intelligence Artificielle.

Machine Learning for Absolute Beginners

Écrit par Oliver Theobald, c'est l'une des introductions les plus faciles et les plus douces à l'apprentissage automatique que vous trouverez.

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	Machine Learning For Absolute Beginners: A Plain English Introduction (Second Edition) (IA, Data…		$3.90	Acheter sur Amazon

À partir de ce livre, vous recevrez une introduction à l'apprentissage automatique, mais l'auteur ne suppose aucune expérience de codage préalable. Au lieu de cela, des explications sont données dans un anglais simple et des aides graphiques pour faciliter la compréhension.

Vous apprendrez toujours à coder, cependant, et le livre comprend des exercices de code téléchargeables gratuits et des didacticiels vidéo supplémentaires. Cependant, ce livre ne fera pas à lui seul de vous un expert en Machine Learning. Vous aurez encore besoin d'apprendre davantage avec d'autres ressources.

Deep Learning

Ce livre est probablement le plus complet que vous trouverez sur L'apprentissage en profondeur. Il a également été rédigé par une équipe d'experts, dont Ian Goodfellow, un chercheur qui a développé les réseaux antagonistes génératifs.

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	Deep Learning (série Adaptive Computation and Machine Learning)		$35.00	Acheter sur Amazon

Il vous enseigne les concepts mathématiques dont vous aurez besoin pour comprendre l'apprentissage en profondeur, notamment l'algèbre linéaire, la théorie des probabilités, la théorie de l'information et le calcul numérique.

Le livre couvre les différents types de réseaux utilisés dans le Deep Learning, y compris les réseaux Deep Feedforward, les réseaux de neurones convolutifs et les réseaux d'optimisation. De plus, il a été approuvé par Elon Musk comme le seul livre complet sur le sujet.

An Introduction to Statistical Learning

Une introduction à l'apprentissage statistique donne un aperçu du domaine de l'apprentissage statistique. L'apprentissage statistique est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui comprend des méthodes d'apprentissage telles que les régressions linéaires, la classification et machines à vecteurs de soutien, entre autres.

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	Une introduction à l'apprentissage statistique : avec des applications dans R (textes Springer en statistique)		$86.99	Acheter sur Amazon

Toutes ces techniques sont couvertes dans le livre. Pour solidifier les concepts abordés, le livre utilise des exemples concrets. Il se concentre sur la mise en œuvre des concepts appris dans R, un langage de programmation populaire utilisé dans l'apprentissage automatique qui est utilisé pour le calcul statistique.

Le livre a été écrit par Trevor Hastie, Robert Tibshirami, Daniela Witten et Gartehm James, qui sont tous professeurs de statistique. Malgré sa solide base en statistiques, le livre devrait convenir aux statisticiens et aux non-statisticiens.

Programming Collective Intelligence

Programming Collective Intelligence est un livre utile qui enseigne aux développeurs de logiciels comment créer des applications qui utilisent exploration de données et apprentissage automatique.

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	Programmation de l'intelligence collective : créer des applications Web 2.0 intelligentes		$21.72	Acheter sur Amazon

Entre autres algorithmes, il couvre le fonctionnement des systèmes de recommandation, du clustering, des moteurs de recherche et des algorithmes d'optimisation. Il comprend des exemples de code concis et des exercices pour vous aider à vous entraîner.

Le livre a été écrit par Toby Segaran, également auteur de "Programming the Semantic Web" et "Beautiful Data".

Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analysis

Ce livre vous présente les principales approches d'apprentissage automatique utilisées pour faire des prédictions. Avant de couvrir pratiquement les approches de l'apprentissage automatique, le livre donne un aperçu des concepts théoriques que vous devez connaître.

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	Principes fondamentaux de l'apprentissage automatique pour l'analyse prédictive des données : algorithmes, exemples concrets et…		$75.25	Acheter sur Amazon

Le livre explique comment utiliser l'apprentissage automatique pour faire des prévisions de prix, des évaluations des risques, prédire le comportement des clients et classer des documents.

Il couvre les quatre approches de l'apprentissage automatique : l'apprentissage basé sur l'information, l'apprentissage basé sur les erreurs, l'apprentissage basé sur la similarité et l'apprentissage basé sur les probabilités. Il a été écrit par John D. Kelleher, Brian Mac Namee et Aoife D'Arcy.

Understand Machine Learning: From Theory to Algorithms

Le livre présente l'apprentissage automatique et les algorithmes qui le permettent. Il fournit un aperçu théorique des principes fondamentaux de l'apprentissage automatique et de la manière dont les mathématiques sont dérivées.

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	Comprendre l'apprentissage automatique : de la théorie aux algorithmes		$45.97	Acheter sur Amazon

Il montre également comment ces principes fondamentaux sont ensuite traduits en algorithmes et en code. Ces algorithmes incluent la descente de gradient stochastique, les réseaux de neurones, et l'apprentissage de sortie structuré.

Le livre a été écrit pour les diplômés et les étudiants de premier cycle avancés par Shai Shalev-Shwartz et Shai Ben-David. Une copie physique peut être achetée sur Amazon et une version en ligne gratuite est disponible ici pour téléchargement et utilisation non commerciale.

Machine Learning for Hackers

Machine Learning for Hackers est un livre écrit pour les programmeurs expérimentés. Il vous présente l'apprentissage automatique de manière pratique et plus pratique. Vous apprendrez des concepts à partir d'études de cas au lieu de l'approche basée sur les mathématiques adoptée par d'autres livres.

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	Apprentissage automatique pour les hackers : études de cas et algorithmes pour démarrer		$32.90	Acheter sur Amazon

Le livre comprend des chapitres axés sur un domaine spécifique de l'apprentissage automatique, tel que la classification, la prédiction, l'optimisation et la recommandation.

Il se concentre sur la mise en œuvre des modèles dans le langage de programmation R et comprend des projets passionnants tels qu'un classificateur de courrier indésirable, un prédicteur de pages Web et un déchiffrement à une seule lettre.

Le livre a été écrit par Drew Conway et John Myles White, qui ont tous deux co-écrit un autre livre "Machine Learning for Email".

Hands-on Machine Learning with R

L'apprentissage automatique pratique explique comment implémenter des algorithmes tels que des algorithmes de clustering, des encodeurs automatiques, des forêts aléatoires, des réseaux de neurones profonds et bien d'autres. La mise en œuvre se fait à l'aide du langage de programmation R et de divers packages au sein de son écosystème.

Aperçu	Produit	Note	Tarif
	Apprentissage automatique pratique avec R (Chapman & Hall/CRC The R Series)		$86.87	Acheter sur Amazon

Le livre n'est pas un didacticiel du langage R lui-même. Par conséquent, les lecteurs doivent déjà être familiarisés avec la langue avant d'utiliser le livre. Une version physique du livre peut être achetée sur Amazon, et une version en ligne est disponible gratuitement ici.

Python Machine Learning

Ce livre sur Apprentissage automatique Python présente l'apprentissage automatique et comment l'implémenter en Python. Il commence par couvrir les bibliothèques de base et les plus fondamentales utilisées dans l'apprentissage automatique, telles que NumPy pour le calcul numérique et Pandas pour traiter les données tabulaires.

Il introduit ensuite des bibliothèques telles que scikit-learn, qui sont utilisées pour créer des modèles d'apprentissage automatique. Le livre couvre également la visualisation de données à l'aide de Matplotlib. Il explique des algorithmes tels que la régression, le clustering et la classification. Il explique également comment déployer des modèles.

Dans l'ensemble, ce livre est une introduction complète à l'apprentissage automatique afin que vous puissiez commencer à implémenter vos propres modèles et à les incorporer dans vos applications. Le livre a été écrit par Weng Meng Lee, le fondateur de Developer Learning Solutions.

Interpretable Machine Learning with Python

Apprentissage automatique interprétable avec Python est un guide complet sur l'apprentissage automatique qui donne un aperçu des modèles d'apprentissage automatique et explique comment atténuer les risques de prédiction et améliorer l'interprétabilité grâce à des exemples pratiques et des implémentations de code étape par étape.

En couvrant les principes fondamentaux de l'interprétabilité, les différents types de modèles, les méthodes d'interprétation et les techniques de réglage, le livre donne aux lecteurs les connaissances en interprétation et les compétences nécessaires pour améliorer efficacement les modèles d'apprentissage automatique. Le livre a été écrit par Serg Masís, un spécialiste des données climatiques et agronomiques.

Mot de la fin

Cette liste de livres n'est évidemment pas exhaustive, mais ce sont quelques-uns des meilleurs livres à utiliser pour apprendre l'apprentissage automatique en tant que diplômé. Bien que la plupart des IA soient implémentées avec du code, vous n'avez pas toujours à écrire le code. Il existe de nombreux outils No Code AI pour faciliter le développement.

Ensuite, consultez plates-formes d'apprentissage automatique low-code et no-code à utiliser.