11 meilleurs livres sur l'apprentissage automatique pour les diplômés : Des principes 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 généralement l'intelligence artificielle, aura autant d'impact sur l'humanité que l'internet ou l'unité centrale.

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 automatique ?

LApprentissage 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 qu'elles les effectuent.

L'apprentissage automatique est un domaine qui fait partie de lIntelligence artificielle. L'intelligence artificielle s'intéresse plus largement au développement d'un comportement intelligent chez les ordinateurs. L'apprentissage automatique se concentre sur une seule partie de l'intelligence artificielle, l'apprentissage.

Comment l'apprentissage automatique est-il utilisé ?

Les ordinateurs ont toujours été supérieurs aux humains sur une certaine échelle. Un ordinateur peut effectuer avec précision de grandes quantités de travail en peu de temps. Cependant, les ordinateurs étaient limités à l'exécution des 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 de ce que les ordinateurs pouvaient faire.

Avec l'apprentissage automatique, les ordinateurs ne sont plus limités à ce que les humains peuvent exprimer. Cela leur permet d'effectuer des tâches qu'il nous semblait auparavant impossible ou fastidieux de leur dire comment faire, telles que :

• Conduire des voitures (Tesla autopilot, Waymo)
• Identifier des objets dans une image (SAM)
• Générer des œuvres d'art (DALL-E)
• Générer du texte(ChatGPT)
• Traduire le texte (Google Translate)
• Jouer à des jeux (MindGo)

Pourquoi apprendre l'IA à partir de livres ?

En matière d'apprentissage, les livres présentent l'avantage d'offrir des connaissances beaucoup plus approfondies que toutes les autres ressources d'apprentissage. Les livres font l'objet d'un processus d'écriture approfondi au cours duquel ils sont rédigés et les phrases sont réécrites pour plus de clarté.

Le résultat est une prose bien écrite qui exprime les idées de la meilleure façon possible. La principale raison pour laquelle je préfère les ressources textuelles est la facilité avec laquelle il est possible de se référer à certains concepts et de les revoir. C'est plus difficile avec les ressources vidéo telles que les tutoriels et les cours. Explorons donc les meilleurs livres pour apprendre l'apprentissage automatique.

Le livre de cent pages sur l'apprentissage automatique

Le Hundred-Page Machine Learning Book est exactement cela : un livre qui vous enseigne l'apprentissage automatique en 100 pages. En raison de la contrainte des 100 pages, le livre ne vous donne qu'une vue d'ensemble du sujet sans aller trop loin dans les détails.

Aperçu	Produit	L'évaluation	Prix
	Le livre de cent pages sur l'apprentissage automatique		$21.69	Acheter sur Amazon

Il est idéal pour les débutants car il couvre les principes 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.

L'ouvrage a été rédigé par Andriy Burkov, spécialiste du traitement du langage naturel et titulaire d'un doctorat en intelligence artificielle.

Apprentissage automatique pour les débutants absolus (Machine Learning for Absolute Beginners)

Écrit par Oliver Theobald, ce livre est l'une des introductions les plus simples et les plus douces à l'apprentissage automatique que vous puissiez trouver.

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	L'apprentissage automatique pour les débutants absolus : Une introduction en anglais simple (deuxième édition) (AI, Data...		$3.90	Acheter sur Amazon

Ce livre vous donnera une introduction à l'apprentissage automatique, mais l'auteur ne suppose aucune expérience préalable en matière de codage. Au lieu de cela, les explications sont données dans un anglais simple et avec des aides graphiques pour faciliter la compréhension.

Vous apprendrez néanmoins à coder, et le livre comprend des exercices de codage gratuits et téléchargeables, ainsi que des tutoriels vidéo supplémentaires. Cependant, ce livre seul ne fera pas de vous un expert en apprentissage automatique. Vous devrez poursuivre votre apprentissage à l'aide d'autres ressources.

Apprentissage profond

Ce livre est probablement le plus complet que vous trouverez sur lApprentissage profond. Il a également été rédigé par une équipe d'experts, dont Ian Goodfellow, un chercheur qui a développé les réseaux adversoriels génératifs (Generative Adversarial Networks).

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	Apprentissage profond (série sur l'informatique adaptative et l'apprentissage automatique)		$35.00	Acheter sur Amazon

Il vous enseigne les concepts mathématiques dont vous aurez besoin pour comprendre l'apprentissage profond, 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 l'apprentissage profond, y compris les réseaux feedforward profonds, les réseaux neuronaux convolutifs et les réseaux d'optimisation. De plus, Elon Musk l'a approuvé comme étant le seul livre complet sur le sujet.

Introduction à l'apprentissage statistique

An Introduction to Statistical Learning (Introduction à l'apprentissage statistique) fournit une vue d'ensemble 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 les machines à vecteurs de support, entre autres.

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	Introduction à l'apprentissage statistique : avec applications en R (Springer Texts in Statistics)		$63.94	Acheter sur Amazon

Toutes ces techniques sont abordées dans le livre. Pour consolider les concepts abordés, le livre utilise des exemples du monde réel. Il met l'accent sur la mise en œuvre des concepts appris dans R, un langage de programmation populaire utilisé dans l'apprentissage automatique pour le calcul statistique.

Le livre a été écrit par Trevor Hastie, Robert Tibshirami, Daniela Witten et Gartehm James, tous professeurs de statistiques. Malgré ses solides bases en statistiques, le livre devrait convenir aussi bien aux statisticiens qu'aux non-statisticiens.

Programmer l'intelligence collective

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

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	Programmation de l'intelligence collective : Construire des applications Web 2.0 intelligentes		$26.45	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.

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

Principes fondamentaux de l'apprentissage automatique pour l'analyse prédictive des données

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

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	Fondamentaux de l'apprentissage automatique pour l'analyse prédictive des données : Algorithmes, exemples pratiques et...		$72.05	Acheter sur Amazon

Le livre explique comment utiliser l'apprentissage automatique pour prédire les prix, évaluer les risques, prévoir le comportement des clients et classer les documents.

Il aborde les quatre approches de l'apprentissage automatique : l'apprentissage basé sur l'information, l'apprentissage basé sur l'erreur, l'apprentissage basé sur la similarité et l'apprentissage basé sur la probabilité. Il a été rédigé par John D. Kelleher, Brian Mac Namee et Aoife D'Arcy.

Comprendre l'apprentissage automatique : De la théorie aux algorithmes

Ce 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		$45.92	Acheter sur Amazon

Il montre également comment ces principes fondamentaux sont ensuite traduits en algorithmes et en code. Ces algorithmes comprennent la descente stochastique du gradient, les réseaux neuronaux et l'apprentissage structuré des sorties.

Ce livre a été rédigé par Shai Shalev-Shwartz et Shai Ben-David à l'intention des diplômés et des étudiants de premier cycle de niveau avancé. Une copie physique peut être achetée sur Amazon, et une version en ligne gratuite est disponible ici pour téléchargement et utilisation non commerciale.

Apprentissage automatique pour les hackers

Machine Learning for Hackers est un livre écrit à l'intention des programmeurs expérimentés. Il vous initie à l'apprentissage automatique d'une manière plus pratique. Vous apprendrez les concepts à partir d'études de cas au lieu de l'approche lourdement mathématique adoptée par d'autres livres.

Aperçu	Produit	L'évaluation	Prix
	Machine Learning for Hackers : Études de cas et algorithmes pour démarrer		$34.02	Acheter sur Amazon

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

Il met l'accent sur la mise en œuvre des modèles dans le langage de programmation R et inclut des projets passionnants tels qu'un classificateur de courrier électronique indésirable, un prédicteur de pages vues sur un site web et un déchiffreur d'une seule lettre.

Ce livre a été écrit par Drew Conway et John Myles White, tous deux coauteurs d'un autre ouvrage intitulé "Machine Learning for Email".

Apprentissage automatique pratique avec R

Hands-On Machine Learning explique comment mettre en œuvre des algorithmes tels que les algorithmes de clustering, les autoencodeurs, les forêts aléatoires, les réseaux neuronaux profonds et bien d'autres. La mise en œuvre se fait à l'aide du langage de programmation R et de divers paquets de son écosystème.

Aperçu	Produit	L'évaluation	Prix
	Hands-On Machine Learning with R (Chapman & Hall/CRC The R Series)		$83.33	Acheter sur Amazon

Le livre n'est pas un didacticiel sur le langage R lui-même. Par conséquent, les lecteurs doivent déjà être familiarisés avec ce langage avant de l'utiliser. 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 lApprentissage automatique en Python présente l'apprentissage automatique et la manière de le mettre en œuvre en Python. Il commence par couvrir les bibliothèques de base les plus fondamentales utilisées dans l'apprentissage automatique, telles que NumPy pour le calcul numérique et Pandas pour le traitement des données tabulaires.

Il présente ensuite des bibliothèques telles que scikit-learn, qui est utilisée pour construire des modèles d'apprentissage automatique. Le livre couvre également la visualisation des données à l'aide de Matplotlib. Il explique des algorithmes tels que la régression, le regroupement et la classification. Il explique également comment déployer les modèles.

Dans l'ensemble, ce livre est une introduction complète à l'apprentissage automatique qui vous permettra de commencer à mettre en œuvre vos propres modèles et à les incorporer dans vos applications. Ce livre a été écrit par Weng Meng Lee, le fondateur de Developer Learning Solutions.

Apprentissage automatique interprétable avec Python

Apprentissage automatique interprétable avec Python est un guide complet sur l'apprentissage automatique qui donne une vue d'ensemble des modèles d'apprentissage automatique et explique comment atténuer les risques de prédiction et améliorer l'interprétabilité à l'aide d'exemples pratiques et d'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 permet aux lecteurs d'acquérir des connaissances sur l'interprétation et des compétences pour améliorer efficacement les modèles d'apprentissage automatique. Le livre a été écrit par Serg Masís, un scientifique spécialisé dans les données climatiques et agronomiques.

Le mot de la fin

Cette liste de livres n'est évidemment pas exhaustive, mais il s'agit de quelques-uns des meilleurs livres à utiliser pour apprendre l'apprentissage automatique en tant que diplômé. Bien que la majeure partie de l'IA soit mise en œuvre à l'aide de code, vous n'avez pas toujours besoin d'écrire le code. Il existe de nombreux outils d'IA sans code qui facilitent le développement.

Ensuite, consultez les plateformes d'apprentissage automatique à code bas et sans code à utiliser.