Makine Öğrenimi İçin En İyi Uygulamalı 6 Kitap

Makine öğrenimi, verinin hızla artmasıyla beraber popülerlik kazanmaya devam eden bir alandır. İnternet üzerinden, makine öğrenimi alanını birçok kaynaktan öğrenebilme fırsatına sahibiz. Bu öğrenme kaynaklarından bir tanesi de kitaplardır. Bu yazımızda, makine öğrenimi için en iyi uygulamalı 6 kitap listesini sunacağız:

Deep Learning with Python – François Chollet

Keras’ın yaratıcısı ve Google AI araştırmacısı olan François Chollet tarafından yazılan bu kitap, sezgisel açıklamalar ve pratik örneklerle konuyu anlamanızı çok kolay bir hale getirir. Okuyucu; bilgisayarla görü, doğal dil işleme ve üretken modellerdeki uygulamalarla zorlu kavramları-uygulamaları keşfetmeye başlar. Bu kitabı bitirdiğinizde kendi projelerinizde de derin öğrenme uygulamak için gerekli bilgi ve birikime sahip olmuş olacaksınız.

Hands–On ML With Scikit–Learn, Keras and TensorFlow – Aurélien Géron

Aurélien Géron’ın yazdığı bu kitap, makine öğrenimi için en iyi uygulamalı 6 kitap listesinin en popüler kitaplarından birisidir. 2013 yılından 2016 yılına kadar YouTube’un video sınıflandırma ekibini yönlendiren eski bir Google çalışanı olan Aurelian Geron, okuyuculara Scikit-Learn, Keras ve TensorFlow gibi üretime hazır Python çerçevelerinin nasıl kullanılacağına dair bir rehber sunmak için bu pratik kitaptaki somut örnekleri kullanıyor.

Advances in Financial Machine Learning – Marcos Lopez de Prado

Finans ve makine öğrenimi üzerine şimdiye kadar yazılmış en iyi kitap olarak kabul edilen Advances in Financial Machine Learning, makine öğrenme algoritmaları ve süper bilgisayarlar yardımıyla yatırım stratejileri geliştirme konusunda 20 yılı aşkın deneyime sahip Prof. Marcos Lopez tarafından yazılmıştır. Bu kitap tüm konuyu aydınlatır ve yatırıma özgü en yeni makine öğrenmesi tekniklerini açıklar. Adım adım netlik ve amaç ile bu kitap; veri analizi, model araştırması ve keşif değerlendirmesinde tam olarak kanıtlanmış yaklaşımları oldukça anlaşılabilir bir biçimde okuyucuya aktarır.

Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem – Abhishek Thakur

4x Kaggle Grandmaster olan Abhishek Thakur tarafından yazılan bu kitap, bir çok insan tarafından heyecanla bekleniyordu. Yayımlanmadan önce de vadedildiği gibi bu kitap makine öğrenmesi tekniklerini derinlemesine açıklıyor. Yazarının da belirttiği şekilde bu kitap, makine öğrenimi ve derin öğrenme hakkında teorik bilgiye sahip olup uygulamalı makine öğrenmesine odaklanmak isteyen insanlar için oldukça iyi bir kitaptır. Kitap algoritmaları açıklamıyor ancak makine öğrenimi ve derin öğrenme sorunlarını çözmek için nasıl ve neyi kullanmanız gerektiğine daha fazla odaklanıyor. Yalnızca temel bilgiler arıyorsanız bu kitap size göre değildir.

Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch – Jeremy Howard & Sylvain Gugger

Derin öğrenme ve yapay zeka şirketi olan Fast.ai’den Jeremy Howard ve Sylvain Gugge, okuyucuları bilgisayar görüsü, doğal dil işleme, tablo verileri konusunda modelleri eğitmeye ve bu modelleri web uygulamalarına nasıl dönüştüreceklerini keşfetmeye yönlendirecek yeni bir kitap hazırlıyor. Ayrıca henüz yayımlanmamış olan bu kitap, derin öğrenme algoritmalarını sıfırdan uygulamaya dair de bir fikir verecektir.

Deep Learning with PyTorch – Eli Stevens, Luca Antiga, Thomas Viehmann

PyTorch, makine öğrenmesi endüstrisindeki en güvenilir ve en çok tercih edilen, Facebook geliştiricileri tarafından oluşturulan bir Framework haline geldi. Apple, Facebook ve JPMorgan Chase gibi şirketler PyTorch kullanıyor. Bu kitapta yazarlar, okuyucularına sıfırdan gerçek dünya örneklerini nasıl oluşturacaklarına dair yöntemler sunarken, aynı zamanda tüm derin öğrenme Pipeline’ı için en iyi uygulamaları da kapsamaktadır. Bu kitapta ayrıca PyTorch Tensor API’sini kullanma, Python’a veri yükleme, eğitimi izleme ve daha büyük projelerde sonuçları görselleştirme kılavuzu da bulunmaktadır. Bu kitabın dijital kopyası PyTorch tarafından sağlandı. Ücretsiz bir şekilde faydalanabilir ve Pytorch ile derin öğrenme alanına giriş yapabilirsiniz.