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6 livros gratuitos na internet para aprender Machine Learning | Lista 360

por Larissa Fereguetti | 02/04/2020
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A gente vive soltando notícia de Machine Learning e Inteligência Artificial por aqui e não é para menos: essas tecnologias estão em alta e já são parte da nossa vida, com um potencial ainda maior nos próximos anos. Então, por que não aproveitar a quarentena para aprender um pouco mais sobre isso?

Para te ajudar, nós separamos alguns livros que foram disponibilizados gratuitamente na internet. E sim, eles estão todos em inglês, mas não adianta fazer cara feia. Se você programa ou tem interesse na área, precisa saber que entender inglês é essencial. Não é necessário ser fluente ou saber falar bem, só conseguir ler já é suficiente para entender o conteúdo. Além disso, é uma ótima forma de aprender o idioma.

Probabilistic Programming & Bayesian Methods for Hackers (Cameron Davidson-Pilon)

É um livro introdutório que explica os conceitos de Método Bayesiano aplicado à Machine Learning. O autor afirma que os matemáticos podem agradar tanto matemáticos com alto nível de conhecimento no sentido de saciar a curiosidade de aplicação na área, como os entusiastas que não dominam tanto a matemática, mas que querem aprender os métodos Bayesianos.

Probabilistic Programming & Bayesian Methods for Hackers

Os exemplos de programação são apresentados em Python. Você pode acessar o livro e os códigos no GitHub do autor (clique aqui). Basta clicar no título de cada capítulo para acessar.

Natural Language Processing with Python (Steven Bird, Ewan Klein e Edward Loper)

Este livro também é introdutório e ideal para quem quer aprender processamento de linguagem natural usando Python. O foco é na plataforma de aprendizado NLTK, que trabalha com dados de linguagem humana.

Natural Language Processing with Python

Você pode ter acesso ao conteúdo do livro neste link. Se quiser mais informações sobre o NLTK, é só clicar neste outro link.

R for Data Science (Hadley Wickham e Garrett Grolemund)

O Python pode ser o famosinho quando o assunto é Data Science, mas o R também tem seu lugar e é usado por muitos pesquisadores. Esse livro é voltado para quem está começando, mas possui uma riqueza de ensinamentos muito grande.

R for Data Science

Ele está disponível neste link. Lá você encontra não só o conteúdo, como os códigos e até prints do passo a passo para realizar uma tarefa.

Machine Learning Yearning (Andrew Ng)

É um livro que aborda projetos de Machine Learning, ensinando como você deve estruturá-los. Assim, ele ensina como fazer esses algoritmos funcionarem.

Machine Learning Yearning

O livro está neste link. Você precisa fazer um pequeno cadastro (nome e e-mail) para ter acesso.

Forecasting: Principles and Practice (Rob H Hyndman e George Athanasopoulos)

Esse livro é focado em métodos de previsão. O conteúdo dele é bem detalhado e envolve técnicas como redes neurais, modelos ARIMA, regressão linear e não linear e mais. É rico em detalhes e informações.

Forecasting: Principles and Practice

Ele está disponível neste link. Você tem a opção de acessar o conteúdo de cada capítulo pelo site de forma gratuita pelo menu esquerdo. Se quiser adquirir o pdf ou o livro físico, precisa pagar por ele.

Deep learning (Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville)

Esse livro permite ter uma introdução ao Machine Learning, com foco em Deep Learning, como o próprio título diz. Há várias técnicas atuais, como redes convolucionais. Não tem muitos exemplos com código, mas uma boa teoria e embasamento. Ele está disponível aqui.

Deep learning capa livro

Ficou com vontade de aprender Python? Então vem conferir nossa listinha de cursos online gratuitos e aproveite a quarentena.

Fonte: Towards Data Science

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Larissa Fereguetti

Doutoranda, mestre e engenheira. Fascinada por tecnologia, curiosidades sem sentido e cultura (in)útil. Viciada em livros, filmes, séries e chocolate. Acredita que o conhecimento é precioso e que o bom humor é uma ferramenta indispensável para a sobrevivência.

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