10 Libri sul machine learning
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Cerca la tua prossima lettura tra i migliori libri sul machine learning da leggere in vario formato nella nostra classifica aggiornata con i migliori scrittori di oggi e del passato.
Il machine learning è un campo dell'intelligenza artificiale che si occupa dello sviluppo di algoritmi e modelli che consentono ai computer di apprendere e migliorare le proprie prestazioni senza essere esplicitamente programmato. Attraverso l'analisi di grandi quantità di dati, il machine learning permette alle macchine di riconoscere pattern, fare previsioni e prendere decisioni autonome. I libri sul machine learning sono risorse che offrono una panoramica teorica e pratica di questo campo, fornendo una guida per comprendere i concetti fondamentali, gli algoritmi e le tecniche utilizzate. Questi libri possono coprire argomenti come l'apprendimento supervisionato e non supervisionato, le reti neurali, l'elaborazione del linguaggio naturale e l'apprendimento profondo. Alcuni libri possono essere più orientati alla teoria, mentre altri possono essere più pratici, offrendo esempi di codice e studi di caso. In generale, i libri sul machine learning sono strumenti essenziali per chiunque voglia approfondire le proprie conoscenze e competenze in questo campo in continua evoluzione.
Migliori 10 libri sul machine learning
Senza fermarti alle recensioni dei lettori, scegli il miglior libro da leggere sull'argomento "machine learning" in ordine di uscita e trova l'edizione che ti interessa, scegliendo tra il formato cartaceo oppure ebook digitale.
1. Hands-on Machine Learning With Scikit-learn, Keras, and Tensorflow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems
- Scritto da Aurlien Gron
- Argomento: Programmazione
- Casa editrice: Oreilly & Associates Inc
- 834 pagine
- Pubblicato a Settembre 2022
- 4.59/5
2. Machine learning con Python. Costruire algoritmi per generare conoscenza
- Scritto da Vahid Mirjalili
- Argomento: Programmazione
- Casa editrice: Apogeo
- 624 pagine
- Pubblicato a Aprile 2020
- 4.72/5 Conoscenza e informazioni sono oggi valori fondamentali e per questo elaborare il magma di dati disponibili è una sfida affascinante e imprescindibile. Il machine learning è la risposta: grazie ai suoi algoritmi è infatti possibile creare macchine in grado di apprendere in modo automatico e rispondere alle domande chiave per il successo. Questa edizione accompagna nel mondo dell'apprendimento automatico e mostra come Python sia il linguaggio di programmazione ideale per costruire algoritmi sofisticati in grado di interrogare i dati e recuperare preziosi insight. Viene spiegato l'utilizzo di librerie dedicate - tra cui l'ultimo aggiornamento di scikit-learn - applicate in ambiti come la selezione e la compressione dei dati, l'analisi del linguaggio naturale, l'elaborazione di previsioni, il riconoscimento delle immagini, e viene dato spazio a due tecniche di machine learning all'avanguardia: il reinforcement learning e le reti generative avversarie (GAN). L'approccio è pragmatico: tutti i concetti sono accompagnati da esempi di codice e tutorial passo-passo. La lettura è consigliata a chi ha già alle spalle qualche studio teorico nel campo del machine learning oltre a una buona conoscenza di programmazione in Python....
3. Machine Learning con Python e Scikit-Learn: Costruire algoritmi di Intelligenza Artificiale
- Scritto da Michele di Nuzzo
- Argomento: Scienza dei calcolatori
- Casa editrice: Independently published
- 348 pagine
- Pubblicato a Giugno 2022
- 3.89/5
4. The Hundred-Page Machine Learning Book
- Scritto da Andriy Burkov
- Argomento: Scienza dei calcolatori
- Casa editrice: Andriy Burkov
- 160 pagine
- Pubblicato a Dicembre 2018
- 4.21/5
5. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems
- Scritto da Aurlien Gron
- Argomento: Programmazione
- Casa editrice: Oreilly & Associates Inc
- 819 pagine
- Pubblicato a Settembre 2019
- 4.68/5
6. Machine Learning: Introduzione all'apprendimento automatico
- Scritto da Ottavio Calzone
- Argomento: Scienza dei calcolatori
- Casa editrice: Independently published
- 86 pagine
- Pubblicato a Settembre 2018
- 4.47/5
7. Machine Learning for Algorithmic Trading: Predictive models to extract signals from market and alternative data for systematic trading strategies with Python, 2nd Edition
- Scritto da Stefan Jansen
- Argomento: Database
- Casa editrice: Packt Publishing
- 822 pagine
- Pubblicato a Giugno 2020
- 4.03/5
8. Machine Learning for Absolute Beginners: A Plain English Introduction (Third Edition): 1
- Scritto da Oliver Theobald
- Argomento: Scienza dei calcolatori
- Casa editrice: Independently published
- 179 pagine
- Pubblicato a Dicembre 2020
- 4.78/5
9. Machine learning for dummies
- Scritto da Luca Massaron
- Argomento: Programmazione
- Casa editrice: Hoepli
- 320 pagine
- Pubblicato a Maggio 2019
- 4.84/5
10. Machine Learning: Il sesto chakra dell’intelligenza artificiale
- Scritto da Diego Gosmar
- Argomento: Enciclopedie e opere di consultazione
- Casa editrice: Independently published
- 284 pagine
- Pubblicato a Aprile 2020
- 3.84/5
Classifica 10 libri sull'apprendimento automatico
All'interno della tua libreria potresti acquistare i seguenti libri sull'apprendimento automatico ordinati per data di uscita. Trova un bestseller o scegli una tra i titoli consigliati, in base alla copertina o ai dettagli di ciascun libro proposto nella seguente classifica.
Migliori case editrici di libri sul machine learning
Ecco quali sono le case editrici che si occupano specificamente di pubblicare libri sul machine learning. Per ciascun editore trovi quanti libri ha messo in vendita in Italia, relativamente al nostro elenco.
| Editore | N° libri |
|---|---|
| Oreilly & Associates Inc | 2 |
| Apogeo | 1 |
| Independently published | 4 |
| Andriy Burkov | 1 |
| Packt Publishing | 1 |
| Hoepli | 1 |
Domande sui libri sul machine learning
Cos'è il machine learning?
Il machine learning è un campo dell'intelligenza artificiale che si occupa di sviluppare algoritmi e modelli che consentono ai computer di apprendere e migliorare le prestazioni in modo autonomo, senza essere esplicitamente programmato.
Quali sono le principali applicazioni del machine learning?
Il machine learning trova applicazione in diversi settori, come l'elaborazione del linguaggio naturale, la visione artificiale, la classificazione dei dati, la previsione e l'analisi dei dati, la raccomandazione di prodotti e servizi, la cybersecurity e molto altro.
Quali sono i principali tipi di algoritmi di machine learning?
I principali tipi di algoritmi di machine learning includono l'apprendimento supervisionato, l'apprendimento non supervisionato e l'apprendimento per rinforzo. L'apprendimento supervisionato si basa su dati di addestramento etichettati, l'apprendimento non supervisionato cerca di trovare pattern nei dati senza etichette, mentre l'apprendimento per rinforzo si basa su un sistema di ricompense per apprendere attraverso l'interazione con l'ambiente.
Qual è il miglior libro per imparare i concetti, gli strumenti e le tecniche di Machine Learning?
Inizia una nuova avventura leggendo Machine Learning.
Qual è il miglior libro per imparare a costruire algoritmi di Machine Learning utilizzando Python?
Non c'è momento migliore per leggere Machine Learning con Python.
Qual è il miglior libro per ottenere una panoramica completa del Machine Learning in soli 100 pagine?
Inizia a leggere The Hundred-Page Machine Learning Book.
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