los 11 mejores libros de aprendizaje automático para graduados: De los fundamentos a las técnicas avanzadas

El aprendizaje automático se ha hecho muy popular en los últimos años y meses. Los analistas de la industria prevén que el Aprendizaje Automático, y en general la Inteligencia Artificial, tendrán tanto impacto en la humanidad como Internet o la CPU.

Si desea aprender Aprendizaje Automático, está en el lugar adecuado. Este artículo es una guía sobre los mejores libros de aprendizaje automático para licenciados.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizajeautomático se refiere al desarrollo y uso de algoritmos que permiten a las máquinas aprender a realizar tareas en lugar de programarlas explícitamente para que las realicen.

El aprendizaje automático es un campo incluido dentro de la Inteligencia Artificial. La Inteligencia Artificial se ocupa más ampliamente del desarrollo de comportamientos inteligentes en los ordenadores. El Aprendizaje Automático se centra sólo en una parte de la IA, el aprendizaje.

¿Cómo se utiliza el aprendizaje automático?

Los ordenadores siempre han sido superiores a los humanos a escala. Un ordenador puede realizar con precisión grandes cantidades de trabajo en poco tiempo. Sin embargo, los ordenadores se limitaban a realizar únicamente las tareas que los humanos entendían lo suficientemente bien como para escribir el código que instruía al ordenador. En otras palabras, nosotros éramos el cuello de botella de lo que podían hacer los ordenadores.

Con el aprendizaje automático, los ordenadores ya no están limitados a lo que los humanos pueden expresar. Esto les permite realizar tareas que antes nos resultaba imposible o tedioso decirles cómo hacer, como por ejemplo

• Conducir coches (piloto automático de Tesla, Waymo)
• Identificar objetos en una imagen (SAM)
• Generar obras de arte (DALL-E)
• Generar texto (ChatGPT)
• Traducir el texto (Google Translate)
• Jugar a juegos (MindGo)

Por qué aprender IA de los libros

A la hora de aprender, los libros tienen la ventaja de proporcionar una inmersión mucho más profunda que todos los demás recursos de aprendizaje. Los libros pasan por un extenso proceso de redacción en el que se escriben y se reescriben las frases para mayor claridad.

El resultado es una prosa bien escrita que expresa las ideas casi de la mejor manera posible. Mi mayor razón personal para preferir los recursos basados en texto es lo fácil que resulta hacer referencia a algunos de los conceptos y volver sobre ellos. Esto es más difícil en los recursos basados en vídeo, como tutoriales y cursos. Así pues, exploremos los mejores libros para aprender aprendizaje automático.

El libro de cien páginas sobre aprendizaje automático

The Hundred-Page Machine Learning Book es exactamente eso, un libro que le enseña aprendizaje automático en 100 páginas. Debido a la limitación de las 100 páginas, el libro sólo le ofrece una visión general del tema sin meterse demasiado en la maleza.

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	El libro de cien páginas sobre aprendizaje automático		$21.69	Comprar en Amazon

Es ideal para principiantes, ya que cubre los fundamentos más importantes del campo, como el aprendizaje supervisado y no supervisado, los métodos de conjunto, las máquinas de vectores soporte y el descenso de gradiente.

El libro ha sido escrito por Andriy Burkov, especialista en Procesamiento del Lenguaje Natural con un doctorado en Inteligencia Artificial.

Aprendizaje automático para principiantes absolutos

Escrito por Oliver Theobald, ésta es una de las introducciones más fáciles y amables al aprendizaje automático que podrá encontrar.

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	Aprendizaje automático para principiantes: A Plain English Introduction (Second Edition) (AI, Data...		$3.90	Comprar en Amazon

Con este libro, recibirá una introducción al aprendizaje automático, pero el autor no asume ninguna experiencia previa en codificación. En su lugar, se ofrecen explicaciones en un inglés sencillo y ayudas gráficas para facilitar su comprensión.

Aun así, aprenderá a codificar, y el libro incluye algunos ejercicios de código gratuitos y descargables, así como videotutoriales complementarios. Sin embargo, este libro por sí solo no le convertirá en un experto en aprendizaje automático. Seguirá necesitando aprender más con otros recursos.

Aprendizaje profundo

Este libro es probablemente el más completo que encontrará sobre Aprendizaje Profundo. Además, ha sido escrito por un equipo de expertos, entre los que se encuentra Ian Goodfellow, investigador científico que desarrolló las Redes Generativas Adversariales.

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	Aprendizaje profundo (serie Computación adaptativa y aprendizaje automático)		$35.00	Comprar en Amazon

Le enseña los conceptos matemáticos que necesitará para entender el aprendizaje profundo, incluyendo álgebra lineal, teoría de la probabilidad, teoría de la información y cálculo numérico.

El libro abarca los distintos tipos de redes que se utilizan en el aprendizaje profundo, incluidas las redes profundas de avance, las redes neuronales convolucionales y las redes de optimización. Además, fue avalado por Elon Musk como el único libro completo sobre el tema.

Una introducción al aprendizaje estadístico

An Introduction to Statistical Learning proporciona una visión general del campo del aprendizaje estadístico. El aprendizaje estadístico es un subconjunto del aprendizaje automático que incluye métodos de aprendizaje como las regresiones lineales, la clasificación y las máquinas de vectores de soporte, entre otros.

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Todas estas técnicas se tratan en el libro. Para solidificar los conceptos tratados, el libro utiliza ejemplos del mundo real. Se centra en la aplicación de los conceptos aprendidos en R, un popular lenguaje de programación utilizado en el aprendizaje automático que se emplea para el cálculo estadístico.

El libro ha sido escrito por Trevor Hastie, Robert Tibshirami, Daniela Witten y Gartehm James, todos ellos profesores de Estadística. A pesar de su fuerte base en estadística, el libro debería estar bien para estadísticos y no estadísticos.

Programación de la inteligencia colectiva

Programming Collective Intelligence es un libro útil que enseña a los desarrolladores de software a crear aplicaciones que utilicen la minería de datos y el aprendizaje automático.

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Entre otros algoritmos, cubre cómo funcionan los sistemas de recomendación, la agrupación en clusters, los motores de búsqueda y los algoritmos de optimización. Incluye ejemplos de código concisos y ejercicios que le ayudarán a practicar.

El libro ha sido escrito por Toby Segaran, autor también de "Programming the Semantic Web" y "Beautiful Data".

Fundamentos del aprendizaje automático para el análisis predictivo de datos

Este libro le introduce en los enfoques fundamentales del aprendizaje automático utilizados en la realización de predicciones. Antes de cubrir de forma práctica los enfoques del aprendizaje automático, el libro ofrece una visión general de los conceptos teóricos que debe conocer.

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	Fundamentos del aprendizaje automático para el análisis predictivo de datos: Algoritmos, ejemplos prácticos y...		$72.05	Comprar en Amazon

El libro cubre cómo utilizar el aprendizaje automático para hacer predicciones de precios, evaluaciones de riesgos, predecir el comportamiento de los clientes y clasificar documentos.

Abarca los cuatro enfoques del aprendizaje automático: aprendizaje basado en la información, aprendizaje basado en el error, aprendizaje basado en la similitud y aprendizaje basado en la probabilidad. Ha sido escrito por John D. Kelleher, Brian Mac Namee y Aoife D'Arcy.

Comprender el aprendizaje automático: De la teoría a los algoritmos

Este libro presenta el aprendizaje automático y los algoritmos que lo hacen posible. Ofrece una visión teórica de los fundamentos del aprendizaje automático y de cómo se derivan las matemáticas.

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	Comprender el aprendizaje automático: De la teoría a los algoritmos		$45.92	Comprar en Amazon

También muestra cómo estos principios fundamentales se traducen después en algoritmos y código. Estos algoritmos incluyen el descenso de gradiente estocástico, las redes neuronales y el aprendizaje de salida estructurado.

El libro ha sido escrito para licenciados y estudiantes universitarios avanzados por Shai Shalev-Shwartz y Shai Ben-David. Se puede comprar una copia física en Amazon, y hay una versión gratuita en línea disponible aquí para su descarga y uso no comercial.

Aprendizaje automático para piratas informáticos

Aprendizaje automático para piratas informáticos es un libro escrito pensando en programadores experimentados. Le introduce en el aprendizaje automático de una forma práctica y más práctica. Aprenderá los conceptos a partir de casos prácticos en lugar del enfoque cargado de matemáticas que adoptan otros libros.

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	Aprendizaje automático para hackers: Casos prácticos y algoritmos para empezar		$34.02	Comprar en Amazon

El libro consta de capítulos centrados en un área específica del aprendizaje automático, como la clasificación, la predicción, la optimización y la recomendación.

Se centra en la implementación de los modelos en el lenguaje de programación R e incluye proyectos apasionantes como un clasificador de correo electrónico no deseado, un predictor de visitas a páginas web y un descifrador de una sola letra.

El libro ha sido escrito por Drew Conway y John Myles White, ambos coautores de otro libro "Aprendizaje automático para el correo electrónico".

Aprendizaje automático práctico con R

Hands-On Machine Learning cubre cómo implementar algoritmos como algoritmos de agrupamiento, autocodificadores, bosques aleatorios, redes neuronales profundas y muchos otros. La implementación se realiza utilizando el lenguaje de programación R y varios paquetes dentro de su ecosistema.

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	Aprendizaje automático práctico con R (Chapman & Hall/CRC The R Series)		$83.33	Comprar en Amazon

El libro no es un tutorial de lenguaje R propiamente dicho. Por lo tanto, los lectores ya deben estar familiarizados con el lenguaje antes de utilizar el libro. Se puede adquirir una versión física del libro en Amazon, y una versión en línea está disponible de forma gratuita aquí.

Aprendizaje automático en Python

Este libro sobre aprendizaje automático en Python presenta el aprendizaje automático y cómo implementarlo en Python. Comienza cubriendo las bibliotecas básicas y más fundamentales utilizadas en el aprendizaje automático, como NumPy para el cálculo numérico y Pandas para tratar con datos tabulares.

A continuación, introduce bibliotecas como scikit-learn, que se utiliza para construir modelos de aprendizaje automático. El libro también cubre la visualización de datos mediante Matplotlib. Explica algoritmos como la regresión, la agrupación y la clasificación. También cubre cómo desplegar modelos.

En general, este libro es una introducción completa al aprendizaje automático para que pueda empezar a implementar sus propios modelos e incorporarlos a sus aplicaciones. El libro ha sido escrito por Weng Meng Lee, fundador de Developer Learning Solutions.

Aprendizaje automático interpretable con Python

Aprendizaje automático interpretable conPython es una completa guía del aprendizaje automático que ofrece una visión general de los modelos de aprendizaje automático y de cómo mitigar los riesgos de predicción y mejorar la interpretabilidad mediante ejemplos prácticos e implementaciones de código paso a paso.

Al cubrir los fundamentos de la interpretabilidad, los distintos tipos de modelos, los métodos de interpretación y las técnicas de ajuste, el libro dota a los lectores de conocimientos de interpretación y habilidades para mejorar los modelos de aprendizaje automático de forma eficaz. El libro ha sido escrito por Serg Masís, científico de datos climáticos y agronómicos.

Palabras finales

Obviamente, esta lista de libros no es exhaustiva, pero estos son algunos de los mejores libros para aprender aprendizaje automático como graduado. Aunque la mayor parte de la AI se implementa con código, no siempre tiene que escribir el código. Hay muchas herramientas de AI sin código que facilitan el desarrollo.

A continuación, consulte las plataformas de aprendizaje automático de bajo código y sin código que pueda utilizar.