O Machine Learning (ML) está em crescente exposição no mercado por apresentar possibilidades de melhorar o desempenho nas empresas. Afinal, qual organização não deseja um profissional que otimize os processos e gere resultados a partir de dados e informações? Mas, para que isso aconteça, é fundamental ter profissionais especializados e com conhecimento adequado. Por isso, se especializar no assunto e conhecer livros sobre Machine Learning é essencial.
É nesse cenário que o Machine Learning vem chamando a atenção de muitos profissionais, especialmente os que trabalham com tecnologia. Mas não somente. Essa área da ciência da computação tem sido uma válvula de escape para trabalhadores que buscam mudar de profissão.
Seja qual for o seu contexto passado, para se aprofundar nas tecnologias de ponta do mercado é preciso muito estudo e dedicação. Para te ajudar a seguir nessa jornada de desenvolvimento, preparamos uma lista com 5 livros que todo profissional de TI deve ler.
Siga com a leitura e veja como esses títulos podem te ajudar tanto a aprender a parte teórica quanto a parte prática de ML. Com certeza serão uma ótima base para os projetos que você vier a implementar.
Ah, caso queira saber mais sobre cada livro, basta clicar no título!
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IA e Machine Learning
- Machine Learning For Absolute Beginners: A Plain English Introduction
Autor: Oliver Theobald
Como o próprio título já diz, essa é uma obra dedicada aos iniciantes. Não é necessário conhecimento prévio em matemática nem experiência em codificação. Theobald escreveu um livro didático com introdução básica do tópico para qualquer pessoa interessada em Machine Learning.
O autor preza pela linguagem simples para evitar que os iniciantes se confundam com o jargão técnico. Explicações claras e acessíveis, com exemplos visuais, acompanham os vários algoritmos para garantir que o raciocínio seja fácil de entender.
Para contextualizar o aprendizado, o autor mostra uma breve introdução à área de programação, prezando por explicações claras e acessíveis. São usados exemplos visuais, que acompanham os vários algoritmos para garantir que o raciocínio seja fácil de entender.
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- Machine Learning for Dummies
Autores: John Paul Mueller e Luca Massaron
Escrito por dois especialistas em ciência de dados, o livro oferece um ponto de entrada muito necessário para quem procura usar o Machine Learning para realizar tarefas práticas.
Abrangendo as teorias e conceitos básicos, este conteúdo rapidamente ajuda você a entender as linguagens de programação e as ferramentas necessárias para transformar tarefas baseadas em ML em realidade. É um verdadeiro guia que facilita o entendimento e a implementação do aprendizado.
O livro também fala um pouco sobre a codificação em Python e R usada para ensinar máquinas a encontrarem padrões e analisarem resultados.
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- Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists
Autores: Andreas C. Muller, Sarah Guido
Mais um título dedicado aos iniciantes e não requer conhecimento anterior. A parte conceitual é escrita de forma bem didática, mas sem focar em fundamentos matemáticos ou de computação.
Um ponto positivo desse livro é que os autores trazem muitos modelos de visualização, em vez de focar só em códigos Python. Pois, os autores se concentraram em explicar os aspectos práticos do Machine Learning, sem focar na matemática por trás do método.
O livro discorre pelos principais tipos de aprendizado (supervisionado e não supervisionado), tratamento de dados e seleção de atributos e avaliação e melhoria de modelos. Além de um tópico interessante sobre text mining.
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- Mathematics for Machine Learning
Autores: Mark Peter Deisenroth; A. Aldo Faiça
Este livro preenche a lacuna no aprendizado de álgebra linear, geometria analítica, decomposições de matrizes, cálculo vetorial, otimização, probabilidade e estatística.
O autor utiliza conceitos para derivar quatro métodos centrais de aprendizado de máquina: regressão linear, análise de componentes principais, modelos de mistura gaussiana e máquinas de vetor de suporte. Cada capítulo inclui exemplos trabalhados e exercícios para testar a compreensão.
Para aqueles que estão aprendendo matemática aplicada ao Machine Learning, os métodos ajudam a construir intuição e experiência prática com a aplicação de conceitos matemáticos.
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- Pattern Recognition and Machine Learning
Autor: Christopher M. Bishop
Este é o primeiro livro sobre reconhecimento de padrões a apresentar o ponto de vista bayesiano. O autor passa por todos os algoritmos básicos, começando com uma boa revisão estatística, e traz algoritmos de inferência aproximados que permitem respostas rápidas em situações em que respostas exatas não são viáveis.
Já é um conteúdo mais avançado, que requer familiaridade com cálculo multivariado e álgebra linear básica. Uma mínima experiência no uso de probabilidades também seria útil, embora não essencial.
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Vale lembrar que a maior parte da literatura nessa área está em inglês, o que exige um bom domínio da língua. No Brasil, ainda são poucas as publicações originais de livro sobre machine learning.
Preparado para aprender mais?
Para se tornar um grande profissional em Machine Learning é importantíssimo estudar sobre o tema constantemente. Afinal, esta área está em constante atualização e você precisa acompanhar as novidades para desenvolver habilidades e competências necessárias.
Aqui no Instituto Infnet, além de muitos artigos sobre o tema, oferecemos cursos online e presenciais para você se manter atualizado e dominar os novos paradigmas apresentados pela Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning.
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