Los 3 mejores Libros de Machine Learning

Estos son los 3 mejores libros para aprender Machine Learning, Manipulación de Datos y Aprendizaje automático en Python. Recomiéndanos tus favoritos.

Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow

Libro

Me encanta Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow. De hecho, me compré la primera edición para kindle y esta segunda edición me la he comprado en papel (en inglés, Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow). El 28 de mayo de 2020 salió la versión en español.

Este libro da una visión global sobre aprendizaje automático y cómo usarlo en la práctica. Con este libro vas a a aprender machine learning muy bien. Cada capítulo la filosofía de cada técnica de aprendizaje automático, cómo funciona, ejemplos en python y para qué casos está recomendada cada técnica. El libro cubre tanto el machine learning clásico como el aprendizaje profundo.

Acompañando al libro, el autor ha creado un repositorio en GitHub donde explica en detalle cada ejemplo en python. Además, proporciona las soluciones a los ejercicios propuestos.

Aurélien Géron, el autor, ha hecho un gran trabajo al explicar conceptos complejos de una forma muy clara. El libro está disponible en inglés, francés y portugués. Esperemos que pronto se edite también en castellano.

Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython

Libro

La manipulación de datos es una tarea fundamental en el proceso de aprendizaje automático. Desde la experiencia os puedo comentar que es una de las fases que más tiempo conlleva.

Pandas es una librería de python que, junto con numpy, hace muy fácil la manipulación de datos y el análisis exploratorio. También nos va a servir en muchas ocasiones para extraer características (features), limpiar datos, combinarlos, muestrearlos, etc.

Wes McKinney, el autor del libro (al que conocí en una conferencia por cierto), es también el desarrollador principal de pandas. Por tanto, no se le escapa ningún secreto y sabe cómo transmitir todo lo que pandas puede hacer. El autor ha puesto también a disposición un repositorio en GitHub donde desarrolla los ejemplos del libro.

Al leer el libro Python for Data Analysis tus conocimientos de pandas mejorarán rápidamente porque así podrás saber qué es posible hacer, por qué y en qué casos funciona mejor un procesado de datos con respecto a otro (por ejemplo, velocidad de procesado, memoria usada, etc). Para dudas puntuales, la documentación de pandas también está muy bien.

Me compré hace un tiempo la primera edición. Si estás pensando en comprarlo, asegúrate de que sea la última edición.

Deep Learning with Python

Libro

Keras es una librería de python que permite construir modelos de aprendizaje profundo (deep learning) fácilmente. Keras utiliza internamente TensorFlow pero ofrece una interfaz de programación muy fácil de usar para problemas de deep learning comunes tales como redes neuronales convolucionales, recurrentes, etc.

François Chollet, el autor de Deep Learning with Python, es también el desarrollador principal de keras. Así que no se me podría ocurrir nadie mejor para que nos lo explique. Además, François ha preparado un repositorio en GitHub donde desarrolla los contenidos del libro.

En definitiva, es un libro muy recomendable si quieres aprender cómo usar aprendizaje profundo (deep learning).

Tus recomendaciones

¿Quieres recomendar algún libro de Machine Learning? Haznos llegar tus recomendaciones en los comentarios.

Nota: los enlaces a libros de esta página son afiliado a amazon. Esto significa que si compras algún libro a través de alguno de esos enlaces puedo recibir una pequeña comisión. Lo hago más como experimento como otra cosa, a ver cómo funciona el programa de afiliados. En cualquier caso, tengo en propiedad todos los libros que he recomendado y puedo recomendar de primera mano que son muy buenos y que me han sido muy útiles.

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