Netflix, Spotify και TikTok είναι μόνο ορισμένες από τις εφαρμογές που χρησιμοποιούν το machine learning, προκειμένου να βελτιώσουν την απόδοση και την εμπειρία των χρηστών τους.

Λόγω της διαδεδομένης χρήσης του πλέον, το machine learning αποτελεί μία must-have δεξιότητα που κάθε νέος ή ανερχόμενος data scientist ψάχνει να αναπτύξει.

Έτσι, στο σημερινό άρθρο θα δούμε μαζί πέντε από τα δημοφιλέστερα βιβλία machine learning τόσο για αρχάριους όσο και για προχωρημένους, ώστε να επιλέξεις εκείνο που προσαρμόζεται στις προτιμήσεις σου.

Πριν, όμως, προχωρήσουμε, ας θυμηθούμε σύντομα τι είναι το machine learning.

 Τι Είναι το Machine Learning;

Όπως έχουμε ξαναδεί σε προηγούμενο άρθρο, machine learning είναι ο κλάδος του artificial intelligence που ασχολείται με τον προγραμματισμό ενός υπολογιστικού συστήματος κατά τέτοιο τρόπο, ώστε να μπορεί να “μαθαίνει” από τα δεδομένα που συλλέγει. Αυτό σημαίνει ότι το σύστημα μπορεί να χρησιμοποιεί προηγούμενα δεδομένα ως βάση για την παραγωγή νέων ή για την ταυτοποίηση μοτίβων ή ακόμη και τη λήψη αποφάσεων.

Έτσι, αυτοματοποιούνται οι λειτουργίες του συστήματος και μειώνεται η ανάγκη ανθρώπινης παρέμβασης για τη διεκπεραίωση τους.

Εφόσον, λοιπόν, θυμηθήκαμε τι είναι το machine learning, ας δούμε ποια πέντε βιβλία machine learning αξίζει να επιλέξεις για το 2023.

 Τα 5 Καλύτερα Βιβλία Machine Learning για το 2023

Αδιαμφισβήτητα, η αγορά προσφέρει μία ευρεία γκάμα επιλογών όσον αφορά βιβλία πάνω στο machine learning ή στους υποκλάδους του. Από αυτά, λοιπόν, ξεχωρίσαμε τα εξής πέντε.

   Βιβλίο #1: Machine Learning for Absolute Beginners: A Plain English Introduction (3rd Edition)

Συγγραφέας: Oliver Theobald

Σελίδες: 180

Τιμή: 14-15€

Το Machine Learning for Absolute Beginners αποτελεί ιδανική επιλογή ακόμη και για ενδιαφερόμενους χωρίς καμία προηγούμενη γνώση πάνω στο machine learning ή τον προγραμματισμό. Ξεκινάει από βασικές έννοιες που επεξηγούνται σε απλή γλώσσα, ώστε να μην “βομβαρδίζεται” ο αναγνώστης με τεχνική ορολογία.

Μάλιστα, στην 3η έκδοσή του περιλαμβάνει ασκησιολόγιο, κουίζ και δωρεάν online υλικό, το οποίο μπορείς να κατεβάσεις για να δοκιμάσεις και ασκήσεις προγραμματισμού σε ψηφιακό περιβάλλον.

   Βιβλίο #2: The Hundred-Page Machine Learning Book

Συγγραφέας: Andriy Burkov

Σελίδες: 100

Τιμή: 31-40€

Από την άλλη, το The Hundred-Page Machine Learning Book παρέχει μία γενική εικόνα για το πεδίο του machine learning και τα κύρια χαρακτηριστικά του, χωρίς, όμως να επεκτείνεται σε περιττές λεπτολογίες.

Καλύπτει θέματα, όπως το supervised και το unsupervised machine learning, τις βασικές γλώσσες προγραμματισμού για το machine learning και πώς μπορείς να χτίσεις ένα σύστημα machine learning. Και όλα αυτά σε μόλις 100 σελίδες!

   Βιβλίο #3: Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists

Συγγραφέας: Andreas C. Müller & Sarah Guido

Σελίδες: 398

Τιμή: 43-60€

Συνεχίζοντας, το Introduction to Machine Learning with Python απευθύνεται σε όσους κατέχουν ήδη τις βασικές γνώσεις πάνω στην Python ή ενδιαφέρονται να χρησιμοποιήσουν στοχευμένα την Python στο machine learning.

Όχι μόνο αναλύει βασικές έννοιες και αλγορίθμους στο πλαίσιο του machine learning αλλά και επεξηγεί τη ροή σημαντικών εργασιών του machine learning, όπως είναι ο καθαρισμός δεδομένων (data cleaning).

Παράλληλα, περιλαμβάνει απεικονίσεις και παραδείγματα μέσω της χρήσης scikit-learn.

   Βιβλίο #4: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow (3rd Edition)

Συγγραφέας: Aurélien Géron

Σελίδες: 856

Τιμή: 44-56€

Εδώ ερχόμαστε σε ένα ογκοδέστερο σύγγραμμα. Το Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow απευθύνεται σε άτομα που ήδη έχουν πειραματιστεί με τον προγραμματισμό και το machine learning και επιθυμούν να ενισχύσουν τις δεξιότητές τους.

Κάθε κεφάλαιο εστιάζει και σε μία διαφορετική τεχνική machine learning, με λεπτομερή περιγραφή των διαδικασιών και χρήσεων του. Συγχρόνως, εμβαθύνει στα Keras και TensorFlow, τις δύο πιο διαδεδομένες πλατφόρμες ανάπτυξης deep learning ή machine learning συστημάτων με τη χρήση Python.

   Βιβλίο #5: Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (4th Edition)

Συγγραφέας: Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall & Christopher J. Pal

Σελίδες: 654

Τιμή: 43-50€

Τέλος, το Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques ανταποκρίνεται στις γνωστικές ανάγκες τόσο αρχαρίων όσο και πιο προχωρημένων στον προγραμματισμό ή το machine learning.

Εκκινεί με εισαγωγικές έννοιες του machine learning και συνεχίζει αναλύοντας τις βασικές μαθηματικές θεωρίες και εργαλεία που συναντώνται συνηθέστερα στις καθημερινές εφαρμογές του machine learning.

Στη νεότερή του έκδοση, περιλαμβάνει ειδικό κεφάλαιο με τις τελευταίες εξελίξεις στο πεδίο του machine learning, αλλά και το λογισμικό WEKA του ίδιου του συγγραφέα, το οποίο συγκεντρώνει μία ποικιλία αλγορίθμων για τη χρήση του machine learning στην εξόρυξη δεδομένων (data mining).

Συμπερασματικά, διαπιστώνουμε ότι το κάθε βιβλίο απευθύνεται σε διαφορετικό αναγνωστικό κοινό και αφορά διαφορετικό γνωστικό πεδίο του machine learning.

Ανεξαρτήτως, όμως, του ποια επιλογή θα πραγματοποιήσεις, είναι λογικό να αναρωτηθείς πώς μπορείς να εξασκήσεις τις γνώσεις που αποκτάς μέσω των βιβλίων στην πράξη.

Για το λόγο αυτό, ας κλείσουμε με το πώς είναι δυνατόν να εφαρμόσεις τις γνώσεις machine learning που έχεις αποκτήσει.

 Πώς να Εφαρμόσεις τις Γνώσεις σου στην Πράξη

Είναι αναμφίβολο ότι τα βιβλία παρέχουν τη γνώση με ένα τρόπο μεθοδικό και δομημένο, ώστε να διευκολύνουν κάθε ενδιαφερόμενο στην κατανόηση της θεματικής τους και να τον αποτρέψουν από το να “χαθεί” σε ένα ατελείωτο ψάξιμο των κατάλληλων πηγών.

Παρόλ’ αυτά, ένα βιβλίο δεν μπορεί από μόνο του να σου προσφέρει την πρακτική εξάσκηση που χρειάζεσαι για την ανάπτυξη hard skills, όπως είναι ο προγραμματισμός στο machine learning.

Εδώ, λοιπόν, έρχονται άλλες μέθοδοι εκμάθησης, όπως είναι π.χ. videos, tutorials, online self-paced courses, MOOCS ή bootcamps.

Στην Big Blue Data Academy συγκεκριμένα, προσφέρουμε τη δυνατότητα συμμετοχής στο Data Science Bootcamp, ένα ολοκληρωμένο πρόγραμμα σπουδών που περιλαμβάνει μαθήματα

 Python,

 Machine learning, deep learning και NLP,

 Git και Bash shell,

 Visualizations, interactive dashboards & Power BI

 Big data & cloud computing, αλλά και

 Data retrieval (databases, APIs, webscraping).

Στο πλαίσιο του Data Science Bootcamp, οι συμμετέχοντες αποκτούν κάθε απαραίτητη θεωρητική γνώση, αλλά και πρακτικές δεξιότητες, μέσω της προετοιμασίας και παράδοσης τελικού data science project.

Το τελικό project βασίζεται στις πραγματικές ανάγκες συγκεκριμένων εταιρειών, με τις οποίες ο κάθε συμμετέχων καλείται να συνεργαστεί για την διεκπεραίωσή του.

Μάλιστα, την ολοκλήρωση του προγράμματος ακολουθούν οι Ημέρες Καριέρας, όπου έχεις την ευκαιρία να έρθεις σε επαφή με πιθανούς εργοδότες και να παρουσιάσεις το project σου.

Εάν, λοιπόν, επιθυμείς να θέσεις τις γνώσεις σου πάνω στο machine learning σε πράξη, δεν έχεις παρά να δηλώσεις συμμετοχή στο Data Science Bootcamp ή να επικοινωνήσεις μαζί μας για κάθε τυχόν απορία σου!