Nếu bạn đang mong muốn phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực Machine Learning hoặc Data Scientist thì 15 quyển sách dưới đây sẽ giúp bạn đạt được điều này.

Tóm tắt 15 quyển sách cung cấp kiến thức về Machine Learning và Deep Learning

8. The Hundred-Page Machine Learning Book

Tác giả: Andriy Burkov

Về chủ đề Machine Learning, tác giả Andriy Burkov có khá nhiều quyển sách hay nhưng “The Hundred-Page Machine Learning Book” là một trong những quyển sách đáng đọc về lĩnh vực này. Cuốn sách này đi sâu vào nền tảng của Machine Learning với những kiến thức thực tiễn nâng cao hơn như Notation and Definitions, Fundamental Algorithms plus in-depth material, Anatomy of a Learning Algorithm, Basic Practice, Neural Networks, and Deep Learning, Problems and Solutions, Advanced Practice. 

Tham khảo sách tại đây 

9. Mathematics for Machine Learning

Tác giả: Marc Peter Deisenroth A. Aldo Faisal Cheng Soon Ong

Không thể nào phủ định tầm quan trọng của Toán học trong Machine Learning. Đó là một trong những kiến thức cần nhiều thời gian để hiểu rõ và thực hành sự dụng. Vậy thì bạn không thể bỏ qua quyển sách này vì nội dung chính sẽ đề cập đến Đại số tuyến tính, Hình học giải tích, Phân tích ma trận, Hồi quy tuyến tính, Giảm kích thước bằng PCA, Ước tính mật độ và Phân loại bằng Máy vectơ hỗ trợ.

Tham khảo sách tại đây . 

10. Feature Engineering and Selection: A Practical Approach for Predictive Models

Tác giả: Max Kuhn và Kjell Johnson

Feature Engineering là một yếu tố quan trọng của các mô hình học máy. Ebook này sẽ hướng dẫn bạn các phương pháp thực hành chính xác về kỹ thuật tính năng và mô hình dự đoán. Các nội dung chính trong sách là Mô hình dự đoán sử dụng ví dụ, đo lường hiệu suất, điều chỉnh tham số, tối ưu hóa mô hình, trực quan hóa khám phá, v.v. 

Tham khảo sách tại đây . 

11. Pattern Recognition and Machine Learning

Tác giả: Christopher M Bishop

Cuốn sách điện tử dài 758 trang này trải qua rất nhiều điều! Trước tiên, bạn sẽ được giới thiệu rộng rãi về xác suất và sự phân bố của nó. Sau đó, bạn sẽ chuyển sang mô hình tuyến tính để hồi quy và phân loại, sau đó tiếp tục tìm hiểu về mạng nơ-ron và các chủ đề khác như phương pháp nhân, v.v.

Tham khảo sách tại đây . 

12. Hands-On Machine Learning with R

Tác giả: Bradley Boehmke & Brandon Greenwell

Nếu R là ngôn ngữ lập trình bạn chọn thì bạn nên tìm hiểu về Machine Learning từ quyển sách này. Nội dung quyển sách bao gồm Generalized low-rank models, Clustering algorithms, Autoencoders, Regularized models, Random forests, Gradient boosting machines, Deep neural networks, Stacking / super learners, v.v.

Tham khảo sách tại đây . 

13. An Introduction to Machine Learning Interpretability

Tác giả: Patrick Hall và Navdeep Gill

Là một Machine Learning Engineer, có thể sẽ có lúc bạn phải giải thích mô hình của mình. Các bộ phận khác thường không có nền tảng về công nghệ,  vì vậy, việc có thể diễn giải và giải thích AI của bạn cho những bên liên quan là một kỹ năng rất quan trọng và giúp bạn tiến rất xa. 

Tham khảo sách tại đây . 

14. Natural Language Processing with Python

Tác giả: Steven Bird, Ewan Klein và Edward Loper

Nếu bạn quan tâm đến Natural Language Processing và bạn thành thạo Python - cuốn sách này là dành cho bạn. Những nội dung chính trong sách: 

1.  Language Processing and Python
2. Accessing Text Corpora and Lexical Resources
3. Processing Raw Text
4. Writing Structured Programs
5. Categorizing and Tagging Words 
6. Learning to Classify Text
7. Extracting Information from Text
8. Analyzing Sentence Structure
9. Building Feature Based Grammars
10. Analyzing the Meaning of Sentences 
11. Managing Linguistic Data 
12. Afterword: Facing the Language Challenge

Tham khảo sách tại đây . 

15. Python Machine Learning Projects

Tác giả: Brian Bocheron và Lisa Tagliaferri

Nếu bạn đang muốn tạo các dự án máy học để kiểm tra kỹ năng của mình và xây dựng portfolio hoàn chỉnh cho các vòng phỏng vấn sau này thì đừng bỏ quên quyển sách này trong kho sách. Các dự án được đề cập trong sách sẽ giúp bạn học hỏi thêm nhiều kiến thức chuyên ngành, thành thạo sử dụng công cụ Python và nâng cao kỹ năng làm việc. 

Tham khảo sách tại đây . 

KẾT LUẬN

Hy vọng bài viết này đã giúp bạn thu thập các tài nguyên miễn phí để học tập xây dựng kiến ​​thức về Machine Learning và sẵn sàng khởi đầu sự nghiệp của mình.