Pembelajaran Mesin telah berkembang menjadi sangat populer dalam beberapa tahun dan bulan terakhir. Analis industri mengantisipasi bahwa Pembelajaran Mesin, dan Kecerdasan Buatan secara luas, akan berdampak bagi umat manusia seperti halnya internet atau CPU.
Jika Anda ingin mempelajari Pembelajaran Mesin, Anda berada di tempat yang tepat. Artikel ini adalah panduan tentang buku pembelajaran mesin terbaik untuk lulusan.
Daftar isi
Apa itu Pembelajaran Mesin?
Pembelajaran mesin mengacu pada pengembangan dan penggunaan algoritme yang memungkinkan mesin mempelajari cara melakukan tugas alih-alih memprogramnya secara eksplisit untuk melakukan tugas tersebut.
Machine Learning adalah bidang yang terkandung dalam Kecerdasan Buatan. Kecerdasan Buatan lebih luas berkaitan dengan pengembangan perilaku cerdas di komputer. Pembelajaran Mesin berfokus hanya pada satu bagian dari AI, pembelajaran.
Bagaimana Pembelajaran Mesin Digunakan?
Komputer selalu lebih unggul dari manusia dalam skala. Sebuah komputer secara akurat dapat melakukan sejumlah besar pekerjaan dalam waktu singkat. Namun, komputer terbatas hanya untuk melakukan tugas-tugas yang dipahami manusia dengan cukup baik untuk menulis kode untuk menginstruksikan komputer. Dengan kata lain, kami adalah hambatan dalam apa yang bisa dilakukan oleh komputer.
Dengan Machine Learning, komputer tidak lagi terbatas pada apa yang dapat diekspresikan oleh manusia. Ini memungkinkan mereka untuk melakukan tugas yang sebelumnya kami anggap tidak mungkin atau membosankan untuk memberi tahu mereka cara melakukannya, seperti:
- Mengendarai mobil (Tesla autopilot, Waymo)
- Mengidentifikasi objek dalam gambar (SAM)
- Hasilkan karya seni (DALL-E)
- Hasilkan teks (ChatGPT)
- Menerjemahkan teks (Google Terjemahan)
- Main game (MindGo)
Mengapa Belajar AI Dari Buku
Saat belajar, buku membawa keuntungan karena memberikan penyelaman yang jauh lebih dalam daripada semua sumber belajar lainnya. Buku melalui proses penulisan yang ekstensif di mana mereka ditulis, dan kalimat ditulis ulang untuk kejelasan.
Hasilnya adalah prosa yang ditulis dengan baik yang mengungkapkan ide-ide dengan cara terbaik. Alasan terbesar pribadi saya untuk memilih sumber daya berbasis teks adalah betapa mudahnya merujuk dan mengunjungi kembali beberapa konsep. Ini lebih sulit dalam sumber daya berbasis video seperti tutorial dan kursus. Jadi, mari kita jelajahi buku-buku terbaik untuk mempelajari pembelajaran mesin.
Buku Pembelajaran Mesin Seratus Halaman
Buku Pembelajaran Mesin Seratus Halaman persis seperti itu, sebuah buku yang mengajarkan Anda pembelajaran mesin dalam 100 halaman. Karena kendala 100 halaman, buku ini hanya memberi Anda gambaran umum tentang subjek tanpa terlalu banyak membahas gulma.
Ini sangat ideal untuk pemula karena mencakup dasar-dasar bidang yang paling penting, seperti pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi, metode ansambel, mesin vektor pendukung, dan penurunan gradien.
Buku tersebut ditulis oleh Andriy Burkov, seorang spesialis Natural Language Processing dengan gelar Ph.D. dalam Kecerdasan Buatan.
Pembelajaran Mesin untuk Pemula Mutlak
Ditulis oleh Oliver Theobald, ini adalah salah satu pengantar pembelajaran mesin yang paling mudah dan lembut yang akan Anda temukan.
Dari buku ini, Anda akan menerima pengantar tentang pembelajaran mesin, tetapi penulisnya tidak memiliki pengalaman pengkodean sebelumnya. Sebagai gantinya, penjelasan diberikan dalam bahasa Inggris sederhana dan alat bantu grafis agar lebih mudah dipahami.
Anda masih akan belajar membuat kode, dan buku ini menyertakan beberapa latihan kode gratis yang dapat diunduh dan tutorial video tambahan. Namun, buku ini saja tidak akan menjadikan Anda ahli Machine Learning. Anda masih perlu belajar lebih jauh dengan sumber lain.
Pembelajaran Mendalam
Buku ini mungkin yang paling komprehensif yang akan Anda temukan di Deep Learning. Itu juga ditulis oleh tim ahli, termasuk Ian Goodfellow, seorang ilmuwan riset yang mengembangkan Generative Adversarial Networks.
Ini mengajarkan Anda konsep matematika yang Anda perlukan untuk memahami pembelajaran mendalam, termasuk Aljabar Linier, Teori Probabilitas, Teori Informasi, dan Komputasi Numerik.
Buku ini mencakup berbagai jenis jaringan yang digunakan dalam Deep Learning, termasuk Deep Feedforward Networks, Convolutional Neural Networks, dan Optimization Networks. Selanjutnya, itu didukung oleh Elon Musk sebagai satu-satunya buku komprehensif tentang masalah ini.
Pengantar Pembelajaran Statistik
Pengantar Pembelajaran Statistik memberikan gambaran tentang bidang pembelajaran statistik. Pembelajaran Statistik adalah bagian dari Pembelajaran Mesin yang mencakup metode pembelajaran seperti regresi linier, klasifikasi, dan mesin vektor dukungan, antara lain.
Semua teknik ini tercakup dalam buku ini. Untuk memantapkan konsep yang dibahas, buku ini menggunakan contoh dunia nyata. Ini berfokus pada penerapan konsep yang dipelajari dalam R, bahasa pemrograman populer yang digunakan dalam pembelajaran mesin yang digunakan untuk komputasi statistik.
Buku tersebut ditulis oleh Trevor Hastie, Robert Tibshirami, Daniela Witten, dan Gartehm James, semuanya adalah profesor Statistik. Terlepas dari landasan statistiknya yang kuat, buku ini seharusnya baik untuk ahli statistik dan non-ahli statistik.
Pemrograman Kecerdasan Kolektif
Programming Collective Intelligence adalah buku bermanfaat yang mengajarkan pengembang perangkat lunak cara membangun aplikasi yang menggunakan penambangan data dan pembelajaran mesin.
Di antara algoritme lainnya, ini mencakup cara kerja sistem rekomendasi, pengelompokan, mesin telusur, dan algoritme pengoptimalan. Ini termasuk contoh kode singkat dan latihan untuk membantu Anda berlatih.
Buku tersebut ditulis oleh Toby Segaran, yang juga menulis “Programming the Semantic Web” dan “Beautiful Data”.
Dasar-dasar Pembelajaran Mesin untuk Analisis Data Prediktif
Buku ini memperkenalkan Anda pada pendekatan pembelajaran mesin inti yang digunakan dalam membuat prediksi. Sebelum membahas pendekatan pembelajaran mesin secara praktis, buku ini memberikan ikhtisar tentang konsep teoretis yang harus Anda ketahui.
Buku ini membahas cara menggunakan pembelajaran mesin untuk membuat prediksi harga, penilaian risiko, memprediksi perilaku pelanggan, dan mengklasifikasikan dokumen.
Ini mencakup empat pendekatan untuk pembelajaran mesin: pembelajaran berbasis informasi, pembelajaran berbasis kesalahan, pembelajaran berbasis kesamaan, dan pembelajaran berbasis probabilitas. Itu ditulis oleh John D. Kelleher, Brian Mac Namee, dan Aoife D’Arcy.
Memahami Machine Learning: Dari Teori ke Algoritma
Buku ini memperkenalkan pembelajaran mesin dan algoritme yang mengaktifkannya. Ini memberikan gambaran teoretis tentang dasar-dasar pembelajaran mesin dan bagaimana matematika diturunkan.
Ini juga menunjukkan bagaimana prinsip dasar ini kemudian diterjemahkan ke dalam algoritma dan kode. Algoritma ini termasuk penurunan gradien stokastik, jaringan saraf, dan pembelajaran hasil terstruktur.
Buku ini ditulis untuk lulusan dan sarjana lanjutan oleh Shai Shalev-Shwartz dan Shai Ben-David. Salinan fisik dapat dibeli dari Amazon, dan versi online gratis tersedia di sini untuk diunduh dan penggunaan non-komersial.
Pembelajaran Mesin untuk Peretas
Machine Learning for Hackers adalah buku yang ditulis dengan mempertimbangkan pemrogram berpengalaman. Ini memperkenalkan Anda pada pembelajaran mesin secara langsung dan lebih praktis. Anda akan mempelajari konsep dari studi kasus alih-alih pendekatan berat matematika yang diambil oleh buku lain.
Buku ini terdiri dari bab-bab yang berfokus pada area tertentu dalam pembelajaran mesin, seperti klasifikasi, prediksi, pengoptimalan, dan rekomendasi.
Ini berfokus pada penerapan model dalam bahasa pemrograman R dan mencakup proyek menarik seperti pengklasifikasi email spam, prediktor tampilan halaman situs web, dan pengurai satu huruf.
Buku tersebut ditulis oleh Drew Conway dan John Myles White, yang keduanya ikut menulis buku lain “Machine Learning for Email”.
Pembelajaran Mesin Langsung dengan R
Pembelajaran Mesin Langsung mencakup cara mengimplementasikan algoritme seperti algoritme pengelompokan, autoencoder, hutan acak, jaringan saraf dalam, dan banyak lainnya. Implementasi dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman R dan berbagai paket dalam ekosistemnya.
Buku ini bukan tutorial bahasa R itu sendiri. Oleh karena itu, pembaca harus sudah terbiasa dengan bahasa tersebut sebelum menggunakan buku tersebut. Versi fisik buku dapat dibeli dari Amazon, dan versi online tersedia gratis di sini.
Pembelajaran Mesin Python
Buku tentang Pembelajaran Mesin Python ini memperkenalkan pembelajaran mesin dan cara mengimplementasikannya dengan Python. Ini dimulai dengan mencakup pustaka dasar dan paling mendasar yang digunakan dalam pembelajaran mesin, seperti NumPy untuk komputasi numerik dan Panda untuk menangani data tabular.
Itu kemudian memperkenalkan perpustakaan seperti scikit-learn, yang digunakan untuk membangun model pembelajaran mesin. Buku ini juga mencakup memvisualisasikan data menggunakan Matplotlib. Ini menjelaskan algoritma seperti regresi, pengelompokan, dan klasifikasi. Ini juga mencakup cara menerapkan model.
Secara keseluruhan, buku ini merupakan pengantar yang komprehensif untuk pembelajaran mesin sehingga Anda dapat mulai mengimplementasikan model Anda sendiri dan menggabungkannya ke dalam aplikasi Anda. Buku tersebut ditulis oleh Weng Meng Lee, pendiri Developer Learning Solutions.
Pembelajaran Mesin yang Dapat Diartikan dengan Python
Pembelajaran Mesin yang Dapat Diinterpretasikan dengan Python adalah panduan komprehensif untuk pembelajaran mesin yang memberikan ikhtisar model pembelajaran mesin dan cara mengurangi risiko prediksi dan meningkatkan kemampuan interpretasi melalui contoh praktis dan implementasi kode langkah demi langkah.
Dengan membahas dasar-dasar interpretabilitas, berbagai jenis model, metode interpretasi, dan teknik penyetelan, buku ini membekali pembaca dengan pengetahuan interpretasi dan keterampilan untuk meningkatkan model pembelajaran mesin secara efektif. Buku tersebut ditulis oleh Serg Masís, seorang ilmuwan data iklim dan agronomi.
Kata Akhir
Daftar buku ini jelas tidak lengkap, tetapi ini adalah beberapa buku terbaik yang dapat digunakan untuk mempelajari pembelajaran mesin sebagai lulusan. Meskipun sebagian besar AI diimplementasikan dengan kode, Anda tidak selalu harus menulis kodenya. Ada banyak alat AI Tanpa Kode untuk membuatnya lebih mudah dikembangkan.
Selanjutnya, periksa platform pembelajaran mesin kode rendah dan tanpa kode untuk digunakan.
