Đối với những người mới bắt đầu học machine learning, việc tìm hiểu về lĩnh vực này có thể là một thách thức khá lớn. Thực tế, có khá nhiều cuốn sách và giáo trình hữu ích giúp bạn thành thạo hơn trong lĩnh vực này. Dưới đây là danh sách một số cuốn sách gối đầu giường của những người làm công việc liên quan đến machine learning, cùng SOM tham khảo nhé.
1. “The Hundred-Page Machine Learning Book” của Andriy Burkov - sách về machine learning cơ bản
Cuốn sách này dành cho những người mới bắt đầu học machine learning.
“The Hundred-Page Machine Learning Book” của tác giả Andriy Burkov là nguồn tài nguyên độc đáo, nổi bật với khả năng giới thiệu machine learning một cách toàn diện và dễ hiểu trong hơn 100 trang. Điều đặc biệt ấn tượng ở cuốn sách này là sự kết hợp chặt chẽ giữa lý thuyết và ứng dụng thực tế, giúp người đọc không chỉ hiểu các khái niệm cơ bản mà còn có khả năng áp dụng chúng vào các tình huống thực tiễn dễ dàng hơn.
Ngoài ra, cuốn sách cũng sử dụng ngôn ngữ rõ ràng và dễ hiểu, làm cho việc học machine learning trở nên gần gũi và thú vị.
Nhìn chung, “The Hundred-Page Machine Learning Book” không chỉ là một cuốn sách giáo trình, mà còn là một hướng dẫn thực hành sâu sắc về machine learning. Đối với những người mới bắt đầu, cuốn sách này không chỉ là nguồn kiến thức mà còn là một bước nhảy xuất sắc để bắt đầu khám phá thế giới phức tạp và thú vị của machine learning.
2. Học machine learning cơ bản cùng “Machine Learning For Absolute Beginners” của Oliver Theobald
Cuốn sách này dành cho những người hoàn toàn mới với machine learning, cuốn sách của Oliver Theobald đi sâu từng bước một, sử dụng ngôn ngữ đơn giản và minh họa hình ảnh để giải thích từng thuật toán machine learning. Đây là lựa chọn tốt cho những người không có kiến thức trước về lập trình, toán học, hoặc thống kê.
3. “Machine Learning for Hackers” của Drew Conway và John Myles White - deep learning cơ bản
Dành Cho lập trình viên Có Kinh Nghiệm: Cuốn sách này không phải là một giáo trình cơ bản mà là một hướng dẫn chi tiết về cách lập trình viên có kinh nghiệm có thể tích hợp machine learning vào dự án của họ.
Conway và White đã sử dụng case study thực tế để minh họa cách học machine learning và áp dụng chúng vào các vấn đề thực tế. Điều này giúp người đọc thấy rõ cách thuật toán có thể được triển khai trong các tình huống thực tế và hiểu rõ hơn về quá trình thực hiện. Cuốn sách cũng có khả năng giúp độc giả kết nối với thế giới thực thông qua các ví dụ dễ hiểu, biến các khái niệm trừu tượng của machine learning trở nên hấp dẫn và hữu ích.
Đáng lưu ý, trong cuốn sách này, Conway và White sử dụng thuật ngữ “hackers” để chỉ những người viết mã cho một mục đích cụ thể chứ không phải là những người hành động trái pháp luật trên nền tảng Internet.
4. “Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow” của Geron Aurelien
Cuốn sách “Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow” của tác giả Geron Aurelien được thiết kế đặc biệt cho những người đã có kinh nghiệm với ngôn ngữ lập trình python, giúp họ nhanh chóng và hiệu quả tiếp cận machine learning.
Aurelien đã hướng dẫn từng khái niệm và công cụ một cách chi tiết, giúp độc giả xây dựng nền tảng vững chắc trong lĩnh vực machine learning. Mỗi chương của cuốn sách đi kèm với bài tập thực hành, giúp đảm bảo rằng người đọc không chỉ đọc lý thuyết mà còn có khả năng áp dụng kiến thức đã học.
Trong cuốn sách, tác giả cũng giới thiệu và hướng dẫn sử dụng các thư viện thông tin quan trọng như Scikit-Learn, Keras, và TensorFlow, giúp người đọc trở thành người làm chủ công cụ. Ngoài ra cuốn sách cũng phù hợp với cả người mới bắt đầu, vì kiến thức của sách được thiết kế từ cơ bản đến nâng cao.
5. “Deep Learning” của Ian Goodfellow, Yoshua Bengio và Aaron Courville - sách để học về deep learning cơ bản
Cuốn sách “Deep Learning” của Ian Goodfellow, Yoshua Bengio và Aaron Courville là một nguồn tài nguyên quan trọng dành cho những ai muốn hiểu sâu về deep learning, một lĩnh vực quan trọng trong machine learning. Sự kết hợp của ba tác giả nổi tiếng trong lĩnh vực này đảm bảo sự chuyên sâu và đa chiều trong nội dung.
Cuốn sách tập trung vào giới thiệu sâu rộng về deep learning, đưa ra những khái niệm quan trọng và cơ bản để đào sâu vào lĩnh vực này. Sách không chỉ giới thiệu cách sử dụng deep learning mà còn cung cấp một cái nhìn sâu sắc vào đại số tuyến tính, xác suất, và lý thuyết thông tin - những yếu tố quan trọng đằng sau sự hoạt động của các mô hình deep learning.
Ưu điểm của cuốn sách là khả năng vận dụng ngôn ngữ của tác giả. Các diễn giải thân thiện, không quá hàn lâm, giúp người đọc dễ tiếp cận những khái niệm phức tạp của deep learning hơn.
6. “An Introduction to Statistical Learning” của Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, và Robert Tibshirani - sách nâng cao kiến thức machine learning
Cuốn sách “An Introduction to Statistical Learning” của Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, và Robert Tibshirani là một nguồn tài nguyên chất lượng cao dành cho những người đã có kiến thức về thống kê và muốn hiểu sâu về statistical learning.
Cuốn sách này giả định độc giả đã có một cơ sở kiến thức về thống kê, nhưng muốn mở rộng hiểu biết về cách áp dụng statistical learning vào dữ liệu. Tác giả giải thích cách quản lý và hiểu dữ liệu phức tạp thông qua các phương pháp statistical learning, từ các mô hình đơn giản đến các mô hình phức tạp hơn.
Ngoài ra, cuốn sách cũng sử dụng R như một ngôn ngữ lập trình chính để thực hiện các ví dụ và bài tập, giúp độc giả áp dụng ngay kiến thức đã học vào thực tế.
7. “Programming Collective Intelligence” của Toby Segaran - ứng dụng machine learning vào thực tế
Cuốn sách “Programming Collective Intelligence” của Toby Segaran là một hướng dẫn thực tế và chi tiết cho những người đang cần viết các thuật toán chính xác cho các dự án.
Sách tập trung vào việc giúp độc giả xây dựng và triển khai các thuật toán thực tế cho các dự án cụ thể. Segaran hướng dẫn cách tùy chỉnh chương trình để truy cập dữ liệu từ các trang web và ứng dụng khác nhau, mở rộng kiến thức về thu thập dữ liệu. Cuốn sách giúp độc giả hiểu cách sử dụng dữ liệu từ cộng đồng để xây dựng thông tin tập trung thông qua các ví dụ và bài tập.
8. “Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics” của John D. Kelleher, Brian Mac Namee, và Aoife D’Arcy
Cuốn sách “Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics” của John D. Kelleher, Brian Mac Namee, và Aoife D’Arcy là một tài liệu quan trọng đối với những người làm việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu dự đoán.
Cuốn sách chủ yếu tập trung vào cách áp dụng machine learning trong các tình huống thực tế, với sự kết hợp giữa lý thuyết và case study. Tác giả sử dụng case study để minh họa cách áp dụng lý thuyết machine learning vào các dự án dự đoán, giúp độc giả hiểu rõ cách ứng dụng vào nhiều lĩnh vực.
Nhờ vậy mà cuốn sách đặc biệt hữu ích cho những chuyên gia phân tích dữ liệu dự đoán áp dụng kiến thức vào công việc hàng ngày.
9. “Machine Learning for Humans” của Vishal Maini và Samer Sabri - sách học machine learning cho người mới
Cuốn sách “Machine Learning for Humans” của Vishal Maini và Samer Sabri là một tài nguyên miễn phí (ebook), mang lại giá trị lớn cho những người mới bắt đầu học machine learning.
Cuốn sách này được thiết kế đặc biệt cho những người mới tiếp xúc với machine learning, mang lại sự hiểu biết cơ bản một cách dễ dàng và rõ ràng. Sách đi kèm với mã nguồn, toán học, và ví dụ thực tế, giúp độc giả áp dụng kiến thức vào thế giới thực.
Bằng cách chia thành năm chương, cuốn sách giới thiệu lý do machine learning quan trọng, giúp độc giả làm quen với học có giám sát và không giám sát, mạng nơ-ron và deep learning, cùng với reinforcement learning. Cuối cùng, sách còn đi kèm với một danh sách các tài liệu kiến thức cấp cao hơn, giúp độc giả dần nâng cao hiểu biết sau khi đọc xong cuốn sách.
Với kiến thức từ cơ bản đến nâng cao, từ lý thuyết đến ứng dụng thực tế, 9 cuốn sách này tạo ra một tập hợp đầy đủ cho những ai muốn chinh phục thế giới hấp dẫn của machine learning. Hãy tham khảo thông tin, tậu về cho mình những đầu sách phù hợp và bắt đầu hành trình của bạn ngay hôm nay! Chúc bạn thành công!
Có thể bạn quan tâm:
- Lộ trình học machine learning và cách ứng dụng
- Phân biệt machine learning và deep learning
