Sách học máy Python

Nhận toàn quyền truy cập vào Giới thiệu về Học máy với Python và hơn 60 nghìn đầu sách khác, với bản dùng thử miễn phí 10 ngày của O'Reilly

Ngoài ra còn có các sự kiện trực tuyến trực tiếp, nội dung tương tác, tài liệu chuẩn bị chứng nhận, v.v.

Học Khoa học dữ liệu ngay từ đầu là một việc cực kỳ khó khăn và chắc chắn có thể khó khăn. Điều này đặc biệt đúng đối với những người đến với ngôn ngữ có ít hoặc không có kinh nghiệm hoặc kiến ​​thức trước đó. Khoa học dữ liệu đặc biệt khó vì nó đòi hỏi một số kỹ năng nhất định có thể tìm thấy trong nhiều lĩnh vực chuyên môn. Mặc dù các kỹ năng này thường được tách riêng và chỉ có thể được sử dụng bởi ngành này hay ngành khác, nhưng Nhà khoa học dữ liệu phải kết hợp tất cả các kỹ năng này thành một

Một nhà khoa học dữ liệu phải trở nên thành thạo không chỉ về lập trình mà còn về thống kê và kinh doanh. Chỉ riêng số liệu thống kê và kinh doanh đã đủ sâu để khiến bạn phải bứt tóc gáy, chưa kể đến toàn bộ lĩnh vực lập trình. Ngoài khả năng lập trình cơ bản là khả năng viết thuật toán. Trong khi các nhà khoa học dữ liệu sử dụng các quy tắc của khoa học ứng dụng chung và cố gắng chứng minh các giả thuyết, thì các nhà khoa học dữ liệu cũng cần áp dụng các số liệu thống kê đó theo cách tự động để cung cấp kết quả theo thời gian thực để giải quyết vấn đề. Đây là một chủ đề mà hầu hết các Nhà khoa học dữ liệu sẽ quen thuộc, nó được gọi là học máy

Học máy là thứ phân biệt Nhà khoa học dữ liệu với Nhà khoa học bình thường. Điều đó đang được nói, phần mở rộng của miền này làm cho Khoa học dữ liệu trở thành một con đường thậm chí còn khó tiếp cận hơn đối với nhiều lập trình viên hoặc Nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng. Học máy, giống như Khoa học dữ liệu, rất khó. May mắn thay, với việc ngôn ngữ lập trình Python hiện đang thống trị ngành công nghiệp và không quá khó để viết trong khi cũng có một lượng tài nguyên vô tận, việc học máy trở nên dễ dàng hơn rất nhiều so với trước đây. Tất nhiên, một nguồn tài nguyên tuyệt vời để nhúng ngón chân vào học máy là sách thông tin. Với ý nghĩ đó, tôi nghĩ rằng tôi sẽ giới thiệu một số cuốn sách yêu thích của mình đã giúp tôi hiểu rõ hơn về máy học trong Python, những cuốn sách chắc chắn rất đáng đọc.

№1. Học máy thực hành với Scikit-Learn, Keras và TensorFlow. Các khái niệm, công cụ và kỹ thuật để xây dựng hệ thống thông minh

Bởi Aurélien Géron

Sự khó khăn. Trung gian

Mặc dù tên của cuốn sách này có thể là một câu cửa miệng, nhưng lý do tại sao cái tên này dài như vậy có thể là do nội dung thực sự của cuốn sách. Điều tuyệt vời nhất của cuốn sách này là nó sẽ đưa bạn từ một lập trình viên Python đơn giản đến một kỹ sư máy học chuyên nghiệp, tất cả chỉ trong một gói 850 trang

Cuốn sách bắt đầu với phần giới thiệu về máy học. Nó đi qua các khái niệm và kỹ thuật quan trọng như hồi quy và phân tích sẽ áp dụng cho toàn bộ thế giới học máy, bất kể bạn đang sử dụng ngôn ngữ, phương pháp hay mô hình nào. Tôi nghĩ rằng một số kiến ​​thức nền tảng trong cuốn sách này cũng thực sự tuyệt vời. Có rất nhiều điều mà tôi ước mình có thể biết về một số công cụ mà tôi đang sử dụng đã được đề cập rất kỹ trong cuốn sách này

Điều thực sự làm cho cuốn sách này trở thành một tài sản quý giá trong thư viện tâm trí của bạn là các công cụ tiêu chuẩn của ngành thậm chí còn được cập nhật với mỗi lần xuất bản. Giữ vị trí dẫn đầu thị trường là điều quan trọng với Khoa học dữ liệu và việc biết các công cụ như Tensorflow, Sklearn và Keras sẽ giúp bạn tìm việc dễ dàng hơn nhiều

Đánh giá tổng thể. 8/10

“ Cuốn sách này cung cấp hướng dẫn tuyệt vời về một số hệ sinh thái Pythonic vẫn đang được sử dụng cho đến ngày nay. ”

Bởi Andreas C. Muller, Sarah Guido

Sự khó khăn. Thân thiện với người mới bắt đầu

Một cuốn sách khác của O’Reilly, Introduction To Machine Learning With Python đã làm được rất nhiều điều đúng đắn với cách tiếp cận dạy học máy. Mặc dù cuốn sách này có thể không đi sâu như một số cuốn sách khác trong danh sách này và chủ yếu đề cập đến các mô hình hộp đen đơn giản, nhưng chính lời giải thích của Andreas về mô hình hóa đã thực sự khiến cuốn sách trở nên thú vị và có giá trị từ góc độ giáo dục

Mặc dù đây có thể không phải là cuốn sách tốt nhất để đánh giá hoặc mở rộng kiến ​​thức về máy học, nhưng nó chắc chắn phù hợp với mục tiêu dạy những điều cơ bản theo cách rất thân thiện với người dùng. Hơn nữa, tôi nghĩ rằng các chi tiết được đưa ra trong cuốn sách này về mô hình hóa và cách tiếp cận Khoa học dữ liệu nói chung là vô cùng quý giá và chắc chắn sẽ là một nơi tuyệt vời để bắt đầu cho bất kỳ Nhà khoa học dữ liệu nào có tham vọng.

Nếu tôi phải khuyên bạn nên đọc bất kỳ phần nào của cuốn sách, tôi muốn đánh dấu các chương 1–3. Đây là nơi minh họa các ý tưởng khái niệm và phương pháp luận mà tôi nghĩ là điều giá trị nhất rút ra từ cuốn sách này. Chương một mô tả các khái niệm cơ bản được sử dụng trong hầu hết các kịch bản học máy. Phần này tiếp tục chuyển sang chương hai và ba, nơi những ý tưởng này sau đó được áp dụng và các mô hình được sử dụng. Một điều tuyệt vời khác về các chương này là nó giải thích lợi ích của việc sử dụng một số chiến lược lập mô hình nhất định so với các chiến lược khác, điều mà tôi nghĩ là quan trọng đối với người mới bắt đầu. Việc hiểu độ chính xác của mô hình của bạn sẽ dễ dàng hơn rất nhiều khi bạn hiểu loại đầu vào nào là tối ưu cho mô hình cụ thể đó

Đánh giá tổng thể. 8/10

“Cuốn sách này cung cấp những kiến ​​thức nền tảng tuyệt vời cho những người mới bắt đầu. ”

Bởi Mike Krebbs

Sự khó khăn. Nâng cao

Trong cuốn sách này, Mike Krebbs, một tác giả và Nhà khoa học dữ liệu tuyệt vời, sẽ đưa chúng ta vào một hành trình đầy cảm hứng trong thế giới học sâu với Python. Thông tin này không chỉ vô cùng quý giá mà còn có điều gì đó về phong cách viết của Krebbs khiến việc tìm hiểu về nó trở nên thú vị hơn nhiều.

Có điều gì đó về sách, đọc và nghiên cứu có thể trở nên đơn điệu, nhưng điều tuyệt vời về phong cách viết của Krebbs trong cuốn sách này là anh ấy thực sự có vẻ hào hứng khi chỉ ra những gì có thể xảy ra với mã, thay vì chỉ chứng minh và giải thích tại sao nó hoạt động. Đối với tôi, điều này có ý nghĩa rất lớn, tôi thường thấy những cuốn sách thông tin như thế này khá khó đọc hoàn toàn và thường kết thúc bằng việc sử dụng chúng như “cẩm nang thực địa”. ”

Cuốn sách không chỉ thực sự thú vị khi đọc mà còn dạy rất nhiều khái niệm cơ bản và khái niệm nâng cao về học máy bằng cách sử dụng một chiến lược rất linh hoạt. Học bằng cách làm chắc chắn là phương pháp lựa chọn của tôi khi nói đến lập trình, vì vậy đối với tôi đây chắc chắn là sự lựa chọn tuyệt vời của Krebbs. Nhược điểm đáng kể duy nhất của cuốn sách này là giá cả và khả năng bán lẻ của nó. Nó có thể khá khó tìm và thường được bán với giá cao hơn nhiều so với những gì bạn thường tìm thấy cho những cuốn sách tương tự. Tham gia với chi phí khổng lồ khoảng năm mươi đô la, đó chắc chắn là một khoản đầu tư có thể đáng hoặc không đáng tùy thuộc vào kinh nghiệm của bạn và những gì cá nhân bạn cần

Đánh giá tổng thể. 7/10

“ Mặc dù cuốn sách này chắc chắn là tuyệt vời cho việc học sâu chuyên sâu, nhưng giá của nó thực sự khiến tôi không thể đọc nó vì đơn giản là có quá nhiều tài nguyên rẻ hơn hoặc miễn phí. Điều đó nói rằng, giá của cuốn sách không phải là hoàn toàn vô căn cứ, nhưng nó làm giảm xếp hạng — đặc biệt là do cuốn sách thiếu các khái niệm tổng quan toàn diện. ”

Bởi Andriy Burkov

Sự khó khăn. Trung gian

Tôi nhớ đã nhặt cuốn sách này cách đây một thời gian trên Amazon và có điều gì đó về tên tác giả không phù hợp với tôi, nó nghe có vẻ quen quen. Sau đó, tôi nhận ra rằng tôi đã thực sự nhìn thấy tên của Andriy trước khi trực tuyến và rất nhiều công việc anh ấy làm trong nghiên cứu tương đồng với những gì tôi làm - điều mà tôi rất vui khi thấy. Hơn nữa, tôi cảm thấy chúng ta đã có một cuộc trò chuyện mà tôi không thể nhớ được, nhưng có lẽ rất thú vị. Điều đó đang được nói, tôi vô cùng hào hứng để quảng bá cuốn sách của đồng nghiệp của tôi. Hơn nữa, nó được tự xuất bản, điều đó có nghĩa là tất cả số tiền thu được sẽ thuộc về anh ấy, và anh ấy có lẽ khá khó quảng cáo, vì vậy tôi sẽ tiếp tục và gửi lời cảm ơn đến bất kỳ ai đã xem sách của anh ấy vì lý do đó

Điều tôi nghĩ là không thể tin được về cuốn sách này là Andriy có thể cô đọng bao nhiêu vào một gói nhỏ như vậy. Rõ ràng, đây không phải là một cuốn sách về Python; . Nghĩ lại tất cả thông tin trong cuốn sách này, thật khó để hiểu làm thế nào mà tất cả những thông tin quý giá này lại được cô đọng trong một vài trang giấy như vậy.

Cuốn sách sẽ đi sâu vào các mô hình học máy và cách chúng hoạt động. Điều này thật tuyệt vì nó có thể giúp bạn hiểu rõ về những gì bạn đang làm việc bất cứ khi nào bạn làm Khoa học dữ liệu. Điều thú vị hơn nữa là Andriy không hề sa đà vào toán học mà còn không khiến bạn choáng ngợp với các phương trình. Cuốn sách nói chung là dễ đọc, và phong cách viết rất trực tiếp. Một lợi ích tuyệt vời của cuốn sách chỉ dày 100 trang này là nó có thể được sử dụng như một hướng dẫn tra cứu rất nhanh chóng và hiệu quả cho bất kỳ thông tin cơ bản nào về học máy.

Đánh giá tổng thể. 9/10

“ Mặc dù cuốn sách khá ngắn, chỉ có 100 trang, nhưng nó là một cuốn sách tuyệt vời để đọc. Bằng cách nào đó, người viết đã có thể cô đọng nghiên cứu và thông tin có thể mất nhiều năm để phát triển cùng với thực tiễn thành một cuốn sách ngắn có thể đọc đi đọc lại và đọc lại. So với rất nhiều cuốn sách tương tự, tôi nghĩ điểm khác biệt chính ở đây là đây là cuốn sách dành cho người đọc. Hầu hết các cuốn sách đều quá đồ sộ đến mức chúng nên được đọc từ từ hoặc được sử dụng làm tài liệu tham khảo khi lập trình, nhưng cuốn sách này đưa người đọc qua một hành trình mà họ có thể tận hưởng trong một lần đọc. ”

Bởi Andriy Burkov

Sự khó khăn. Nâng cao

Một cuốn sách tuyệt vời khác của Andriy Burkov là Machine Learning Engineering. Mặc dù có tiêu đề khá cơ bản, cuốn sách này đối với tôi thậm chí còn có giá trị hơn so với lần lặp lại trước đó của cùng một tác giả. Điều tuyệt vời của cuốn sách này là nó toàn diện hơn nhiều so với cuốn sách trước đó và đi sâu hơn vào học máy từ góc độ kinh doanh

Điều tuyệt vời là học máy từ góc độ kinh doanh chính xác là những gì các công ty đang tìm kiếm ở các kỹ sư học máy. Cuốn sách này không chỉ giúp bạn làm quen với học máy mà còn thiết kế các mô hình đó để sử dụng trong thế giới thực một cách hiệu quả nhất có thể

“Nếu bạn có ý định sử dụng máy học để giải quyết các vấn đề kinh doanh trên quy mô lớn, thì tôi rất vui vì bạn đã có trong tay cuốn sách này. ”

-Cassie Kozyrkov, Nhà khoa học quyết định chính tại Google

Điều quan trọng nhất đối với tôi ở một Nhà khoa học dữ liệu là sự hiểu biết vững chắc về cách các thành phần trí tuệ nhân tạo trong thế giới thực. Hiểu cách các mô hình thực sự được sử dụng, triển khai và cách các hệ thống có thể được lập trình xung quanh máy học là tài sản rất quý giá đối với Nhà khoa học dữ liệu và bản phát hành gần đây (2020) này chắc chắn là một cách tuyệt vời để bạn bắt đầu làm quen với những khái niệm này

Đánh giá tổng thể. 8/10

“Tôi yêu thích cuốn sách này đến mức nào thì nó chắc chắn không phải là một ví dụ hoàn hảo về một cuốn sách cho những thứ như thế này. Tuy nhiên, khi nói đến việc quan sát và làm việc với việc triển khai máy học và trí tuệ nhân tạo trong thế giới thực, đồng thời hiểu cách xây dựng mọi thứ ở quy mô lớn — thực sự không có nhiều sự cạnh tranh trong lĩnh vực này và cuốn sách này là một . ”

Bởi Oliver Theobald

Sự khó khăn. Người bắt đầu

Học máy là một trong những chủ đề có thể dễ dàng hơn khi vượt qua một ngưỡng nhất định. Điều đó có nghĩa là, có thể rất khó để bắt đầu với. May mắn thay, cuốn sách này của Oliver Theobald sẽ thu hút một người hoàn toàn mới sử dụng Pythonic và giúp họ làm quen với nhiều khái niệm máy học mà các Nhà khoa học dữ liệu sử dụng hàng ngày

Điều đó đang được nói, một điều tôi phàn nàn với cuốn sách này là nội dung chắc chắn hơi quá thiên về máy học. Vấn đề với việc kết hợp thuật ngữ “Người mới bắt đầu tuyệt đối” và “Học máy” là có rất nhiều thứ đi vào học máy cần phải học trước. Nếu không biết cách thao tác dữ liệu, làm việc với các số liệu thống kê và tính năng cũng như thực hiện tiền xử lý điển hình cho một mô hình học máy, thì hầu như không biết cách sử dụng mô hình

Điều đó đang được nói, mặc dù cuốn sách có thể bỏ lỡ một số khái niệm cơ bản và khiến một số người cảm thấy hơi bối rối, nhưng nó có một cái nhìn rất thân thiện với người mới bắt đầu về học máy trong Python mà tôi nghĩ rằng hầu hết các nhà phát triển có thể đánh giá cao

Đánh giá tổng thể. 6/10

“Dù tôi yêu cuốn sách này đến mức nào, tôi không thể nói rằng nó không có vấn đề. Bản thân trọng tâm của cuốn sách không có nhiều ý nghĩa, bởi vì một người mới bắt đầu tuyệt đối có lẽ không nên đi sâu vào một khái niệm nâng cao như học máy. Vấn đề là cuốn sách này xây dựng tầng thứ ba của tòa nhà trước khi tạo nền móng. Điều đó đang được nói, với một ít kinh nghiệm được đưa vào, tôi chắc chắn nghĩ rằng điều này có thể được chuộc lại, và nhìn chung cuốn sách chắc chắn không tệ, và vẫn nằm trong danh sách của tôi vì nó có thể rất hữu ích cho ứng dụng đó. ”

Bởi John Paul Mueller, Luca Massaron

Sự khó khăn. Người bắt đầu

Tôi chắc rằng tất cả chúng ta đều đã từng đọc cuốn sách “Dành cho những người ngốc nghếch” trước đây. Ví dụ, khi máy nước nóng của tôi bị hỏng, tôi đã đi và nhặt một cuốn sách "hệ thống ống nước cho người giả". Mặc dù tôi không nhất thiết bỏ qua việc coi máy tính khoa học giống như cách bạn xử lý máy nước nóng, nhưng tôi nghĩ rằng cuốn sách này hoàn toàn tuyệt vời

Cuốn sách bắt đầu với cái nhìn tổng quan về học máy trong không gian ngày nay. Tôi nghĩ điều này rất quan trọng vì nó thực sự có thể cho người đọc biết thêm về những gì họ đang tham gia nếu họ chưa hoàn toàn cam kết với nó. Cung cấp thêm thông tin về thế giới xung quanh những gì cuốn sách đang dạy chắc chắn là một điều thực sự thú vị mà tôi nghĩ đã được thực hiện rất tốt trong cuốn sách này

Sau đó, cuốn sách có cách tiếp cận từng bước, điều mà tôi thích - mọi thứ diễn ra rất chậm và có nhiều thời gian để tiếp thu và hiểu mọi thứ. Hơn nữa, một số giải thích trong cuốn sách này thực sự khiến người viết có cảm giác như họ biết họ đang làm gì, điều đó có nghĩa là các khái niệm được giải thích rõ ràng và không bao giờ bị che đậy.

Nói chung, tôi muốn nói rằng đây hoàn toàn là cuốn sách tốt nhất cho người mới bắt đầu chọn ngay hôm nay để học Khoa học dữ liệu nếu họ hoàn toàn mới và muốn tham gia

Đánh giá tổng thể. 9/10

“Cuốn sách này hấp dẫn cũng như toàn diện, và thực sự không để lại nhiều điều đáng mong đợi. Tôi không nghĩ rằng có phần giới thiệu nào tốt hơn mà bạn có thể thực hiện về học máy Pythonic nếu bạn là người mới bắt đầu. ”

Tất cả những cuốn sách này đều tuyệt vời và tôi nghĩ rằng rất nhiều thông tin có giá trị có thể được rút ra từ mỗi cuốn sách. Điều tuyệt vời về danh sách sách này là một số cuốn sách nhất định có thể là giải pháp học tập có giá trị hơn những cuốn sách khác. Đối với những người hoàn toàn mới bắt đầu, tôi muốn nói rằng cuốn sách “Dành cho người mới bắt đầu” chắc chắn là lựa chọn tốt nhất hiện có để bắt đầu học máy trong Python. Mặt khác, Machine Learning Engineering có thể là cuốn sách có giá trị nhất cho những người có kinh nghiệm về machine learning, nhưng có thể muốn tìm hiểu sâu hơn về các khái niệm mô hình hóa nâng cao. Nếu bạn muốn xem danh sách tôi đã làm năm ngoái về một số cuốn sách DS yêu thích của tôi, bạn có thể xem bài báo tôi đã viết vào thời điểm đó

5 cuốn sách khoa học dữ liệu tuyệt vời dành cho người học suốt đời

Đề xuất đọc của tôi cho những người quan tâm đến học máy trong đại dịch này

hướng tới khoa học dữ liệu. com

Bất kể, có một cái gì đó ở đây cho tất cả mọi người. Tôi nghĩ rằng giáo dục là một cách tuyệt vời để giữ cho bộ não của bạn bận rộn trong những thời điểm thử thách này và cũng có thể giúp bạn tạo ra sự khác biệt thực sự trong thế giới này. Xin lỗi trong khi tôi cảm thấy xúc động -

Tôi làm Khoa học dữ liệu vì tôi muốn tạo sự khác biệt. Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực tuyệt vời để tham gia vì có rất nhiều cách bạn có thể giúp Trái đất bằng cách làm việc với nó. Lấy COVID-19 làm ví dụ — tất cả các thuật toán và hình ảnh trực quan này đang cho phép chúng tôi theo dõi vi-rút, nghiên cứu tin sinh học thống kê đang đẩy nhanh quá trình phát triển vắc-xin an toàn và hiệu quả

Tôi tham gia lĩnh vực này để tạo ra sự khác biệt và tôi cảm ơn tất cả các bạn đã cho tôi nền tảng để tạo ra sự khác biệt. Dự định của tôi là học hành, làm thêm, tôi có ước mơ; . Tôi rất vui vì bạn đã đọc (và có thể rất thích) bài viết của tôi. Nó có nghĩa là thế giới với tôi, nó thực sự. Tiếp tục học hỏi, luôn tươi sáng và cố gắng tạo ra sự khác biệt

Python có tốt cho máy học không?

Học máy bằng Python có khó không?

Khóa học máy học tốt nhất Python là gì?

6 tháng có đủ để học máy không?