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Il n'est donc pas surprenant que tant de personnes envisagent d'entrer dans le monde fascinant des algorithmes informatiques qui s'améliorent automatiquement grâce à l'expérience. Si vous en faites partie, ou si vous voulez simplement dépasser le battage médiatique et comprendre en quoi consiste réellement l'apprentissage automatique, notre sélection des 20 meilleurs manuels d'apprentissage automatique peut vous aider à atteindre vos objectifs.
Intelligence artificielle : une approche moderne (4e édition) par Peter Norvig et Stuart J. Russel
Disponible: sur Amazon
Publié: 2020
Nombre de pages: 1136
Décider avec quel manuel d'apprentissage automatique commencer n'a pas été difficile, car Intelligence artificielle : une approche moderne est recommandée aux étudiants par les universités du monde entier. Maintenant dans sa 4e édition, le livre fait un travail fantastique pour présenter le domaine de l'intelligence artificielle (l'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'IA) aux débutants, et il couvre également un large éventail de sujets de recherche connexes, fournissant des références utiles pour une étude plus approfondie. Selon ses auteurs, ce grand manuel devrait prendre environ deux semestres à couvrir, alors ne vous attendez pas à ce qu'il soit une lecture rapide.
Reconnaissance de modèles et apprentissage automatique par Christopher M. Évêque
Disponible: sur Amazon
Publié: 2011
Nombre de pages: 738
Vous pouvez penser à la reconnaissance de formes et à l'apprentissage automatique de Christopher M. Bishop en tant que cours d'introduction doux (du moins en ce qui concerne les manuels d'apprentissage automatique) à la théorie derrière l'apprentissage automatique. Le manuel comprend plus de 400 exercices classés en fonction de leur difficulté, et beaucoup plus de matériel supplémentaire est disponible sur son site Web. Ne vous attendez pas à savoir comment appliquer la théorie que le manuel enseigne lorsque vous atteignez sa dernière page - il existe d'autres livres pour cela.
Apprentissage profond par Goodfellow et. Al
Disponible: sur Amazon
Publié: 2016
Nombre de pages: 800
Si vous deviez demander à Elon Musk de vous recommander un livre sur l'apprentissage automatique, c'est celui-ci qu'il recommanderait. Il a dit une fois que Deep Learning est le seul livre complet sur ce sujet. Le livre couvre tout, du contexte mathématique et conceptuel aux techniques d'apprentissage en profondeur de pointe et aux dernières perspectives de recherche. Nous vous recommandons de vous procurer la version électronique car Deep Learning est tristement célèbre pour sa mauvaise qualité d'impression.
Les éléments de l'apprentissage statistique : exploration de données, inférence et prédiction, deuxième édition par Hastie, Tibshirani et Friedman
Disponible: sur Amazon
Publié: 2016
Nombre de pages: 767
Ne laissez pas le titre de ce manuel vous intimider. Si vous voulez vraiment comprendre l'apprentissage automatique et l'appliquer pour résoudre des problèmes difficiles, vous devez vous habituer à lire des manuels qui ne semblent pas très accessibles. Même si le manuel adopte une approche résolument statistique, vous n'avez pas besoin d'être un statisticien pour le lire car il met l'accent sur les concepts plutôt que sur les mathématiques.
Apprentissage automatique pratique avec Scikit-Learn, Keras et TensorFlow : concepts, outils et techniques pour créer des systèmes intelligents (2sd Edition) par Aurélien Géron
Disponible: sur Amazon
Publié: 2019
Nombre de pages: 856
Scikit-Learn, Keras et TensorFlow sont trois bibliothèques d'apprentissage automatique populaires, et ce manuel se concentre sur la façon dont elles peuvent être utilisées pour créer des programmes d'apprentissage automatique qui résolvent des problèmes réels. Grâce à la nature conviviale de ces bibliothèques pour les débutants, des connaissances théoriques de base minimales sont nécessaires pour lire ce manuel, ce qui le rend idéal pour ceux qui souhaitent acquérir une compréhension intuitive de l'apprentissage automatique en créant quelque chose d'utile.
Comprendre l'apprentissage automatique : de la théorie aux algorithmes par Shai Shalev-Shwartz et Shai Ben-David
Disponible: sur Amazon
Publié: 2014
Nombre de pages: 410
De nombreux manuels sur l'apprentissage automatique sont difficiles à comprendre car leurs auteurs sont incapables de se mettre à la place de quelqu'un de nouveau dans le domaine, mais pas celui-ci. Comprendre l'apprentissage automatique commence par une introduction claire à l'apprentissage automatique statistique. Il relie ensuite les concepts théoriques aux algorithmes pratiques sans être ni trop verbeux ni trop vague. Que vous souhaitiez actualiser vos connaissances ou vous lancer dans un voyage de toute une vie dans l'industrie, n'hésitez pas à vous procurer ce manuel.
Apprentissage automatique : une perspective probabiliste par Kevin P. Murphy
Disponible: sur Amazon
Publié: 2012
Nombre de pages: 1104
Comme le titre de ce livre l'indique, cette introduction à l'apprentissage automatique s'appuie sur des modèles probabilistes pour détecter des modèles dans les données et les utiliser pour faire des prédictions sur les données futures. Le livre est écrit dans un style agréable et informel et fait un grand usage d'illustrations et d'exemples pratiques. Les modèles qu'il décrit ont été implémentés à l'aide de Probabilistic Modeling Toolkit, un progiciel MATLAB que vous pouvez télécharger sur Internet. Malheureusement, la boîte à outils n'est plus prise en charge car la nouvelle version de ce livre utilisera Python à la place.
Théorie de l'information, inférence et algorithmes d'apprentissage par David J. C. MacKay
Disponible: sur Amazon
Publié: 2003
Nombre de pages: 640
Oui, ce manuel est sorti il y a près de 20 ans, mais cela ne le rend pas moins pertinent aujourd'hui. Après tout, l'apprentissage automatique n'est pas aussi jeune que le récent battage médiatique qui l'entoure pourrait le suggérer. Ce qui fait la théorie de l'information, l'inférence et les algorithmes d'apprentissage par David J. C. MacKay est si intemporelle est son approche multidisciplinaire qui fournit de nombreuses connexions entre différents domaines. En soi, ce n'est pas très utile car il n'a pas assez d'exemples pratiques, mais il fonctionne très bien comme manuel d'introduction.
Une introduction à l'apprentissage statistique : avec des applications en R par Gareth M. James, Trevor Hastie, Daniela Witten et Robert Tibshirani
Disponible: sur Amazon
Publié: 2013
Nombre de pages: 440
Vous pouvez considérer An Introduction to Statistical Learning comme une alternative plus accessible aux Elements of Statistical Learning, qui nécessite une connaissance avancée des statistiques mathématiques. Pour terminer ce manuel, vous devriez être parfaitement à l'aise avec un baccalauréat en mathématiques ou en statistiques. Sur ses 440 pages, les auteurs donnent un aperçu du domaine de l'apprentissage statistique et présentent d'importantes techniques de modélisation et de prédiction, ainsi que leurs applications.
Le livre d'apprentissage machine de cent pages par Andriy Burkov
Disponible: sur Amazon
Publié: 2019
Nombre de pages: 160
Alors que la plupart des manuels répertoriés dans cet article sont plus proches d'un millier de pages, ce livre mince, qui a commencé comme un défi sur LinkedIn, explique beaucoup de choses sur une centaine de pages seulement. L'une des raisons pour lesquelles The Hundred-Page Machine Learning Book est devenu un succès instantané est son langage simple, qui est un départ bienvenu des articles académiques rigides. Nous recommandons ce livre aux ingénieurs logiciels qui pensent pouvoir utiliser les outils d'apprentissage automatique disponibles mais ne savent pas par où commencer. Cela dit, le livre peut être apprécié par toute personne intéressée par l'apprentissage automatique, car il met l'accent sur les concepts plutôt que sur le code.
Introduction à l'apprentissage automatique avec Python : un guide pour les scientifiques des données par Andreas C. Müller et Sarah Guido
Disponible: sur Amazon
Publié: 2016
Nombre de pages: 400
Si vous maîtrisez Python et que vous souhaitez vous initier à l'apprentissage automatique en créant des solutions pratiques à de vrais problèmes, ce livre est fait pour vous. Non, vous n'apprendrez pas trop de théorie, mais tous les concepts fondamentaux sont bien traités, et il existe de nombreux autres livres qui couvrent le reste. Pour tirer le meilleur parti de l'introduction à l'apprentissage automatique avec Python, vous devez avoir au moins une certaine connaissance des bibliothèques NumPy et matplotlib.
Modélisation prédictive appliquée par Max Kuhn et Kjell Johnson
Disponible: sur Amazon
Publié: 1ère éd. 2013, Corr. 2e impression 2018
Nombre de pages: 613
Ce manuel fournit une introduction aux modèles prédictifs, qui utilisent des données et des statistiques pour prédire les résultats avec des modèles de données. Cela commence par le traitement des données et se poursuit par des techniques modernes de régression et de classification, en mettant toujours l'accent sur les problèmes de données réels. Vous pouvez facilement implémenter tous les modèles expliqués dans le livre grâce au code R fourni, qui montre exactement ce que vous devez faire pour obtenir une solution fonctionnelle.
Apprentissage profond avec Python par François Chollet
Disponible: sur Amazon
Publié: 2017
Nombre de pages: 384
Vous connaissez peut-être déjà l'auteur de ce manuel d'apprentissage automatique, car il est responsable d'une bibliothèque de réseaux de neurones open source appelée Keras, sans doute la bibliothèque d'apprentissage automatique la plus populaire écrite en Python. Compte tenu de ces informations et du titre du manuel, cela ne devrait pas vous surprendre d'apprendre que c'est le meilleur cours intensif Keras disponible. Les techniques pratiques sont prioritaires sur la théorie, mais cela signifie simplement que vous pouvez résoudre des tâches d'apprentissage automatique sophistiquées en quelques semaines seulement.
Apprentissage automatique par Tom M. Mitchell
Disponible: sur Amazon
Publié: 1997
Nombre de pages: 414
Publié en 1997, ce livre présente tous les types d'algorithmes d'apprentissage automatique dans un langage que tous les diplômés en informatique devraient être en mesure de comprendre. Si vous êtes le genre de personne qui a besoin d'avoir une compréhension globale d'un certain sujet avant de vous sentir à l'aise de plonger profondément, vous adorerez la façon dont les informations contenues dans ce livre sont présentées. Ne vous attendez pas à l'apprentissage automatique de Tom M. Mitchell pour être un guide pratique car ce n'est pas ce que ce livre est censé être.
Construire des applications basées sur l'apprentissage automatique : passer de l'idée au produit par Emmanuel Ameisen
Disponible: sur Amazon
Publié: 2020
Nombre de pages: 260
C'est une chose de comprendre les modèles d'apprentissage automatique, et c'en est une autre de savoir comment les mettre en production. Ce livre relativement mince d'Emmanuel Ameisen explique exactement cela, en vous guidant à chaque étape du processus, de l'idée initiale au produit déployé. La création d'applications basées sur l'apprentissage automatique peut être recommandée aux scientifiques en herbe et aux ingénieurs ML qui maîtrisent la théorie mais ne l'ont pas encore appliquée dans l'industrie.
Apprentissage par renforcement : une introduction (2e édition) par Richard S. Sutton, Andrew G. Barto
Disponible: sur Amazon
Publié: 2018
Nombre de pages: 552
L'apprentissage par renforcement est un domaine de l'apprentissage automatique qui concerne la formation de modèles d'apprentissage automatique pour prendre des mesures dans un environnement complexe et incertain afin de maximiser le montant total de la récompense reçue. Si cela vous semble intéressant, n'hésitez pas à acheter ce livre car il est largement considéré comme la Bible du sujet. La deuxième édition comprend de nombreux changements structurels et de contenu importants, alors obtenez-le si possible.
Apprendre à partir des données par Yaser S. Abu-Mostafa, Malik Magdon-Ismail, Hsuan-Tien Lin.
Disponible: sur Amazon
Publié: 2012
Nombre de pages: 213
Learning From Data est une introduction courte mais relativement complète à l'apprentissage automatique et à ses applications pratiques dans les domaines de la finance, du commerce, des sciences et de l'ingénierie. Le livre est basé sur plus d'une décennie de matériel pédagogique, que les auteurs ont distillé en une sélection de sujets de base que toute personne intéressée par le sujet devrait comprendre. C'est génial pour les débutants qui n'ont pas beaucoup de temps pour étudier la théorie de l'apprentissage automatique, surtout s'il est lu avec la série de conférences de Yaser sur YouTube.
Réseaux de neurones et apprentissage en profondeur : un manuel de Charu C. Aggarwal
Disponible: sur Amazon
Publié: 2018
Nombre de pages: 497
Les réseaux de neurones sont une façon de faire de l'apprentissage automatique, et ce manuel peut vous aider à comprendre la théorie qui les sous-tend. Tout comme l'apprentissage automatique en général, ce livre est mathématiquement intense, alors ne vous attendez pas à aller trop loin si vos calculs sont rouillés. Cela dit, l'auteur fait un excellent travail en expliquant les mathématiques derrière tous les exemples fournis et en guidant le lecteur à travers divers scénarios complexes.
L'apprentissage automatique pour les débutants absolus : une introduction en anglais simple (2sd Édition) par Oliver Theobald
Disponible: sur Amazon
Publié: 2017
Nombre de pages: 157
Si vous vous intéressez à l'apprentissage automatique mais que vous ne vous sentez pas nécessairement à l'aise pour lire de longs manuels sur le sujet, vous préférerez peut-être ce livre adapté aux débutants, qui fournit une introduction pratique et de haut niveau au langage machine en utilisant un anglais simple. À la fin de ce livre, vous saurez comment prédire les valeurs d'une maison à l'aide de votre premier modèle d'apprentissage automatique créé en Python.
Apprentissage profond génératif : apprendre aux machines à peindre, écrire, composer et jouer par David Foster
Disponible: sur Amazon
Publié: 2019
Nombre de pages: 330
Beaucoup de choses ont été écrites et dites sur les réseaux contradictoires génératifs (GAN), l'un des sujets les plus brûlants dans le domaine de l'apprentissage automatique aujourd'hui. Si vous voulez comprendre comment eux et d'autres modèles d'apprentissage en profondeur génératifs fonctionnent sous le capot, ce livre de David Foster est un excellent point de départ, tant que vous avez de l'expérience dans le codage en Python.
