Una pregunta recurrente desde que inicie el canal es que les recomiende libros para continuar su aprendizaje sobre este tema. En la actualidad hay un montón de recursos gratuitos disponibles en línea, como las que yo ofrezco. Cada una de estas opciones, son excelentes, pero estoy consciente que a veces es mejor hacer las cosas a la antigua. Hay pocos recursos que puedan igualar el detalle de leer un libro sobre este tema.
A lo largo de mi aprendizaje sobre este tema, son varios libros a los que he recurrido por eso acá te presento algunos de ellos. Estos libros no están en ningún rango u orden en particular. El motivo de introducirte a este mundo, es en concientizarte de un mundo que existe más allá de los tutoriales de video, los blogs e inclusive de los podcasts.
Los primeros libros se encuentran en inglés, pero te recomiendo que te leas hasta el final ya que recomendare también un libro en español
Machine Learning for Absolute Beginners: A Plain English Introduction
Por: Oliver Theobald
En español este libro se llamaría Aprendizaje Automático para principiantes absolutos: una introducción en inglés básico.
El título es un poco explicativo ¿verdad? Si lo que quieres una introducción completa sobre Machine Learning, este podría ser un buen punto de partida. Acá no necesitas conocimientos matemáticos, ni experiencia en codificación. Está es la introducción más básica al tema para cualquier persona interesada en Machine Learning.
El lenguaje con el que esta escrito es sencillo, lo que es muy valorado para evitar que los lectores principiantes se sientan abrumados por tantos conceptos técnicos. Las explicaciones son claras y accesibles, cada vez que se introducen los algoritmos básicos, acompañados con ejemplos visuales para que sea más fácil y atractivo seguirlos en la comodidad de la casa. También se introduce una programación simple para ponerte en contexto en el aprendizaje de la máquina.
Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics: Algorithms, Worked Examples, and Case Studies
Por: John D. Kelleher, Brain Mac Namee, y Aoife D’Arcy
En español este libro se llama Fundamentos del aprendizaje automático para el análisis predictivo de datos: algoritmos, ejemplos prácticos y estudios de caso.
En este libro tienes una introducción completa a los enfoques del aprendizaje de máquinas más esenciales utilizados en el análisis predictivo de datos, que abarca tanto conceptos teóricos como aplicaciones prácticas.
Ofrece un tratamiento detallado a los enfoques más cruciales de Machine Learning utilizados en la analítica de datos predictivos, cubriendo tanto conceptos teóricos como aplicaciones prácticas. El material técnico y matemático se complementa con ejemplos ilustrativos trabajados, y los estudios de casos ilustran el uso de estos modelos en el contexto empresarial más amplio.
Después de discutir la trayectoria desde los datos hasta la comprensión y la decisión, el libro describe cuatro enfoques de Machine Learning: aprendizaje basado en la información, aprendizaje basado en la similitud, aprendizaje basado en la probabilidad y aprendizaje basado en los errores. Cada uno de estos enfoques se introduce mediante una explicación no técnica, seguida de modelos matemáticos y algoritmos ilustrados con ejemplos detallados. Finalmente, el libro considera técnicas para evaluar modelos de predicción y ofrece dos estudios de caso que describen proyectos específicos de análisis de datos en cada fase de desarrollo, desde la formulación del problema de negocio hasta la implementación de la solución analítica.
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tool and Techniques to Build Intelligent Systems
El nombre del libro en español sería, Aprendizaje de máquinas práctico con Scikit-Learn y TensorFlow: conceptos, herramientas y técnicas para construir sistemas inteligentes.
Este es uno de mis libros favoritos sobre este tema y el que por lo general recomiendo, ya que explica de manera muy práctica todo lo que tiene que ver sobre el mundo de Machine Learning.
Mediante el uso de ejemplos concretos, teoría mínima y la utilización de las librerías de Scikit Learn y TensorFlow, te ayuda a obtener una comprensión intuitiva de los conceptos y herramientas para construir sistemas inteligentes.
Con este libro podrás aprender una serie de técnicas, comenzando con una simple regresión lineal y progresando hasta llegar a las redes neuronales profundas. Con ejercicios en cada capítulo que te ayudaran a aplicar lo que has aprendido.
Cada uno de los libros que he mencionado son excelentes para continuar con tu aprendizaje y todos están disponibles y en la página de Amazon para que puedas adquirirlos de manera digital.
El único inconveniente que tienen los mismos es que se encuentran en inglés y no están disponibles en español. Por tal razón y después de buscar algún libro en español el cual pudiese recomendar decidí en escribir el mío propio y el cual se encuentra ya publicado en la página de Amazon.
Machine Learning con Python – Aprendizaje Supervisado
Este libro es una extensión a la información publicada de manera gratis tanto el blog y en el canal de Youtube y será un complemento muy importante para tu aprendizaje dentro de Machine Learning.
Este libro se enfoca en proyectos de Machine Learning con el lenguaje de programación de Python. Está escrito para explicar cada uno de los pasos para desarrollar un proyecto de Machine Learning con algoritmos de clasificación y regresión.
En los primeros capítulos se aprenderá́ a cómo completar las subtareas específicas de un proyecto de Machine Learning utilizando Python. Una vez que se aprenda a cómo completar una tarea utilizando la plataforma y obtener un resultado de manera confiable se podrá́ utilizar una y otra vez en proyecto tras proyecto.
En la última parte del libro, unirá todo lo aprendido anteriormente, para el desarrollo de un proyecto, uno con algoritmos de clasificación y otro con algoritmos de regresión.
Cada una de las lecciones están diseñadas para leerse de principio a fin en orden, y mostrar exactamente cómo completar cada tarea en un proyecto de Machine Learning. Por supuesto, se puede dedicar a capítulos específicos, posteriormente, para refrescar los conocimientos. Los capítulos están estructurados para demostrar las librerías y funciones y mostrar técnicas específicas para una tarea de Machine Learning.
Cada capítulo esta diseñado para completarse en menos de 30 minutos (dependiendo de su nivel de habilidad y entusiasmo). Es posible trabajar con todo el libro en un fin de semana. También funciona, si desea, sumergirse en capítulos específicos y utilizar el libro como referencia.
Para obtener más información para comprar el libro puedes ingresar al siguiente link.
Esto es solo algunos libros disponibles que pueden ser útiles para continuar con tu aprendizaje. Recuerda que los libros son una maravillosa fuente de conocimiento para cualquiera que quiera aprender de ellos. Aunque una vez que hayas finalizado en leerlos, lo ideal es que apliques siempre el aprendizaje obtenido a problemas y desafíos del mundo real.
deben tener otras formas de pago además de paypal
Hola Jefferson, si estamos tratando de encontrar otros medios de pagos, pero no están sencillo como parece. Saludos.