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Die 15 besten Bücher über maschinelles Lernen, die du im Jahr 2024 lesen solltest

Maschinelles Lernen ist eines der heißesten Themen in der Datenwissenschaft. Hier ist eine Liste mit 15 Büchern, mit denen du in die Branche einsteigen oder ein Experte werden kannst
Aktualisierte 16. Jan. 2025  · 8 Min. Lesezeit

Wenn du dich für Datenwissenschaft interessierst, hast du wahrscheinlich schon vom maschinellen Lernen gehört. Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das sich mit der Entwicklung von Algorithmen beschäftigt, die lernen, Aufgaben auszuführen, ohne explizit programmiert zu werden. 

Von Spotify-Empfehlungen bis zu Instagram-Filtern - maschinelles Lernen ist in deinen Alltag eingebettet. Der zunehmende Einsatz von maschinellen Lernsystemen führt zu einer steigenden Nachfrage nach Datenexperten mit Kenntnissen im maschinellen Lernen.

Wenn du in diesem Bereich einsteigen oder dein Wissen auf die nächste Stufe bringen willst, haben wir eine Liste mit den besten Büchern zum Thema maschinelles Lernen für 2024 zusammengestellt. Und jetzt lass uns loslegen!

Zusammenfassung der besten Machine Learning Bücher

Am besten für absolute Anfänger:

  • Maschinelles Lernen für absolute Anfänger von Oliver Theobald
  • Das Hundert-Seiten-Buch zum maschinellen Lernen von Andriy Burkov

  • Maschinelles Lernen für Dummies von John Paul Mueller und Luca Massaron

Am besten für Anfänger mit Python-Erfahrung:

  • Einführung in das maschinelle Lernen mit Python: Ein Leitfaden für Datenwissenschaftler von Andreas C. Müller und Sarah Guido
  • Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow von Aurélien Géron

Am besten für Programmierer ohne theoretische Kenntnisse:

  • Maschinelles Lernen für Hacker von Drew Conway und John Myles White

  • KI und maschinelles Lernen für Programmierer: A Programmer's Guide to Artificial Intelligence von Laurence Moroney

  • Maschinelles Lernen in Aktion von Peter Harrington

Am besten für tiefer gehende Theorie:

  • Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics von John D. Kelleher, Brian Mac Namee und Aoife D'Arcy

  • Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques von Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall und Christopher J. Pal

Am besten für fortgeschrittene Lernende:

  • Künstliche Intelligenz: Eine moderne Herangehensweise von Stuart Rusell und Peter Norvig 

  • Maschinelles Lernen: Eine probabilistische Perspektive von Kevin P. Murphy

  • Fortgeschrittenes maschinelles Lernen mit Python von John Hearty

  • Reinforcement Learning: Eine Einführung von Richard S. Sutton und Andrew G. Barto

  • Kausalschluss in der Statistik: Eine Fibel von Judea Pearl, Madelyn Glymour und Nicholas P. Jewell

Die besten Machine Learning Bücher für absolute Anfänger

Maschinelles Lernen für absolute Anfänger von Oliver Theobald

Maschinelles Lernen für absolute Anfänger von Oliver Theobald

Wenn du ein absoluter Anfänger bist und die Grundlagen des maschinellen Lernens lernen willst, ist dies genau das Richtige für dich. Machine Learning for Absolute Beginners richtet sich an alle, die keine Erfahrung im Programmieren oder in Mathematik haben. Außerdem ist es in verständlichem, einfachem Englisch geschrieben, so dass du nicht von Fachjargon überwältigt wirst.

Die dritte Auflage des Buches, die 2021 erscheint, enthält erweiterte Kapitel mit Quizfragen, kostenlose ergänzende Online-Videotutorials zur Programmierung von Modellen in Python, herunterladbare Programmierübungen und andere Ressourcen. Alles in allem ein großartiges Buch, das maschinelles Lernen für jeden zugänglich macht. 

Das Hundert-Seiten-Buch zum maschinellen Lernen von Andriy Burkov

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Das hundertseitige Buch über maschinelles Lernen von Andry Burkov ist das perfekte Buch, um maschinelles Lernen zu entdecken, ohne dabei ins Detail zu gehen. Es ist nicht einfach, die Kernelemente einer komplexen und breit gefächerten Disziplin wie dem maschinellen Lernen zusammenzufassen. Deshalb ist die Arbeit von Andriy Burkov umso lobenswerter. 

Nach der Lektüre des Buches bist du in der Lage, über alle möglichen Themen im Zusammenhang mit maschinellem Lernen zu diskutieren, z. B. über überwachtes und unüberwachtes Lernen, die beliebtesten Algorithmen für maschinelles Lernen und was es braucht, um ein Modell zu erstellen und zu optimieren. Mathematik, Intuition und Illustrationen, alles auf nur hundert Seiten!

Wenn du dich für die theoretischen Grundlagen des maschinellen Lernens interessierst, empfehlen wir dir, dich für unseren Kurs Maschinelles Lernen verstehen anzumelden.

Maschinelles Lernen für Dummies von John Paul Mueller und Luca Massaron

Maschinelles Lernen für Dummies von John Paul Mueller und Luca Massaron

Es ist immer eine gute Nachricht, dass die beliebte "Dummies"-Reihe ein Buch zum Thema herausgebracht hat. Machine Learning für Dummies wurde von Top-Datenwissenschaftlern geschrieben und bietet einen großartigen Ausgangspunkt für alle, die keine Programmier- oder Mathekenntnisse haben. 

Das Buch stellt die wichtigsten Konzepte und Theorien des maschinellen Lernens vor und zeigt, wie es in der realen Welt angewendet wird. Es enthält viele Beispiele, darunter Betrugserkennung, Suchergebnisse, Echtzeit-Anzeigen und vieles mehr. Außerdem bietet es eine leichte Einführung in die gängigsten Programmiersprachen und Tools, die beim maschinellen Lernen verwendet werden.

Die besten Machine Learning Bücher für Anfänger mit Python-Erfahrung

Einführung in das maschinelle Lernen mit Python: Ein Leitfaden für Datenwissenschaftler von Andreas C. Müller und Sarah Guido

Einführung in das maschinelle Lernen mit Python: Ein Leitfaden für Datenwissenschaftler

Wenn du über Python-Kenntnisse verfügst und deine Fähigkeiten im Bereich des maschinellen Lernens erweitern möchtest, ist dieses Buch genau das Richtige für dich. Introduction to Machine Learning with Python ist eine der besten Ressourcen, um die Grundlagen für die Arbeit mit maschinellem Lernen in Python zu schaffen. 

Andreas C. Müller und Sara Guido, beide Datenwissenschaftler von Weltrang, vermitteln in diesem Buch grundlegende Konzepte und Algorithmen des maschinellen Lernens. Außerdem wird der Workflow des maschinellen Lernens vorgestellt und es werden Best Practices für Aufgaben von der Datenbereinigung bis zum Feature Engineering vermittelt. Alle im Buch vorgestellten Konzepte werden anhand von Beispielen mit scikit-learn, dem beliebtesten Python-Paket für maschinelles Lernen, veranschaulicht.

Hands-On Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow: Konzepte, Werkzeuge und Techniken zum Aufbau intelligenter Systeme von Aurélien Géron

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems by Aurélien Géron

Wer mit Python maschinelles Lernen praktiziert, wird dieses Buch lieben. Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow ist eine großartige Quelle, um einen Überblick über maschinelles Lernen zu bekommen und deine praktischen Fähigkeiten zu verbessern.

Jedes Kapitel konzentriert sich auf eine Technik des maschinellen Lernens und bietet detaillierte Informationen über die Intuition, die dahinter steckt, wie sie funktioniert, wofür sie verwendet wird und eine große Anzahl von Python-Beispielen. Das Buch behandelt nicht nur maschinelles Lernen, sondern auch Deep Learning und bietet eine gute Einführung in Keras und Tensorflow, zwei der beliebtesten Python-basierten Frameworks für die Entwicklung von Deep Learning-Modellen.

Die besten Bücher zum maschinellen Lernen für eine vertiefte Theorie

Grundlagen des maschinellen Lernens für prädiktive Datenanalyse: Algorithmen, Arbeitsbeispiele und Fallstudien von John D. Kelleher, Brian Mac Namee und Aoife D'Arcy

Grundlagen des maschinellen Lernens für prädiktive Datenanalyse: Algorithmen, Praxisbeispiele und Fallstudien

Dieses Lehrbuch eignet sich besonders gut für Fachleute mit einem analytischen Hintergrund. Die zweite Ausgabe von Machine Learning for Predictive Data Analytics bietet eine umfassende Einführung in die Ansätze des maschinellen Lernens, die sowohl Theorie als auch Praxis umfasst.

Die technischen und mathematischen Erklärungen werden mit detaillierten Beispielen unterstützt, die die Anwendungen von maschinellen Lernmodellen in der realen Welt veranschaulichen. Die Beispiele reichen von der Preisvorhersage und Risikobewertung über die Klassifizierung von Dokumenten bis hin zur Vorhersage des Kundenverhaltens. Die zweite Ausgabe enthält außerdem neue Kapitel über Deep Learning und maschinelle Lerntechniken, die über Predictive Analytics hinausgehen, darunter unüberwachtes Lernen und Reinforcement Learning.

Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques von Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall und Christopher J. Pal

Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques von Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall und Christopher J. Pal

Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques bietet eine leicht verständliche Einführung in die Konzepte des maschinellen Lernens, zusammen mit mathematischer Theorie und praktischen Ratschlägen zur Anwendung dieser Techniken in der realen Welt. 

Die vierte Auflage des Buches enthält neue Kapitel, die die neuesten Entwicklungen auf diesem Gebiet widerspiegeln, darunter probabilistische Methoden und Deep Learning. Erwähnenswert ist auch, dass dem Buch die eigene Software der Autoren, WEKA, beiliegt, eine umfassende Sammlung von Algorithmen des maschinellen Lernens für Data-Mining-Aufgaben in einer einfach zu bedienenden interaktiven Oberfläche.

Die besten Bücher zum maschinellen Lernen für Programmierer ohne theoretisches Wissen

Maschinelles Lernen für Hacker von Drew Conway und John Myles White

Maschinelles Lernen für Hacker von Drew Conway und John Myles White

Maschinelles Lernen ist ein komplexes Thema, denn es erfordert ein tiefes Verständnis sowohl von Programmierung als auch von Mathe. Wenn du ein/e erfahrene/r Programmierer/in bist, der/die in das maschinelle Lernen einsteigen will, aber nicht viel Ahnung von Mathematik hat, ist dies das perfekte Buch für dich.

Machine Learning für Hacker lässt die mathematische Theorie beiseite. Es nähert sich der Disziplin durch praktische, reale Anwendungen, wie z.B. den Aufbau eines Empfehlungssystems auf Basis von Twitter-Daten und eines E-Mail-Spamfilters. Unter Verwendung der Programmiersprache R konzentriert sich jedes Kapitel auf ein bestimmtes Problem des maschinellen Lernens, einschließlich Klassifizierung, Vorhersage, Optimierung und Empfehlung. Einer der Autoren, Drew Conway, spricht im DataFrame-Podcast über den Aufbau von Data Science-Teams

KI und maschinelles Lernen für Programmierer: A Programmer's Guide to Artificial Intelligence von Laurence Moroney

KI und maschinelles Lernen für Programmierer: A Programmer's Guide to Artificial Intelligence von Laurence Moroney

Du bist Softwareentwickler/in und möchtest einen Karrieresprung machen und in die Bereiche künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen einsteigen? Dieses Buch ist ein idealer Startpunkt. KI und maschinelles Lernen für Programmierer basiert auf den beliebten KI-Kursen von Laurance Monorey und bietet eine leicht verständliche Einführung in das maschinelle Lernen durch einen praxisnahen, codebasierten Ansatz. Jedes Kapitel stellt einen praktischen Anwendungsfall vor, um die verschiedenen Szenarien zu veranschaulichen, in denen maschinelles Lernen nützlich ist, z. B. Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und Cloud Computing.

Maschinelles Lernen in Aktion von Peter Harrington

Maschinelles Lernen in Aktion von Peter Harrington

Wie die beiden vorangegangenen Bücher bietet auch Machine Learning in Action von Peter Harrington ein hervorragendes Tutorial für IT-Fachleute, die die Grundlagen des maschinellen Lernens erlernen wollen. Er vermeidet die akademische Sprache und führt dich direkt zu den Techniken, die du bei deiner täglichen Arbeit anwenden wirst. Das Buch ist voll von Python-basierten Beispielen, die die wichtigsten Algorithmen und Aufgaben des maschinellen Lernens vorstellen, einschließlich Datenvorverarbeitung, Datenanalyse und Datenvisualisierung

Die besten Bücher zum maschinellen Lernen für fortgeschrittene Lernende

Künstliche Intelligenz: Eine moderne Herangehensweise von Stuart Rusell und Peter Norvig 

Künstliche Intelligenz: A Modern Approach von Stuart Rusell und Peter Norvig

Wenn du nur ein Buch über künstliche Intelligenz besitzt, solltest du dieses haben. Künstliche Intelligenz gilt als Klassiker auf dem Gebiet: A Modern Approach von den Weltklasse-Experten Stuart Rusell und Peter Norvig ist eine der umfassendsten und aktuellsten Einführungen in die Theorie und Praxis der künstlichen Intelligenz. 

Die vierte Auflage des Buches bietet eine neue und erweiterte Abdeckung von maschinellem Lernen, Deep Learning, Robotik, natürlicher Sprachverarbeitung und vielen anderen technischen Konzepten sowie anderen Themen, die untrennbar mit dem Feld verbunden sind, wie Datenschutz, Fairness und ethische KI. Das Buch enthält außerdem Pseudocode-Versionen aller wichtigen KI-Algorithmen, die klar und einheitlich dargestellt werden.

Maschinelles Lernen: Eine probabilistische Perspektive von Kevin P. Murphy

Maschinelles Lernen: A Probabilistic Perspective von Kevin P. Murphy

Dieses 2012 veröffentlichte Buch, das 2013 mit dem DeGroot-Preis der International Society for Bayesian Analysis ausgezeichnet wurde, ist ein Klassiker für alle, die sich für die mathematischen Grundlagen des maschinellen Lernens interessieren. 

Das Buch "Machine learning: a probabilistic perspective " von Kevin P. Murphy, einem Forscher bei Google, ist eine Reise durch die Mathematik, die hinter den gängigsten Algorithmen für maschinelles Lernen steckt. Es bietet eine informelle und dennoch detaillierte Erklärung der wichtigsten Themen wie Wahrscheinlichkeit, Optimierung und lineare Algebra. Das Buch enthält vollständigen Pseudocode für die wichtigsten Algorithmen, Bilder und Beispiele für Anwendungen des maschinellen Lernens in den Bereichen Biologie, Computer Vision, Robotik und so weiter.

Fortgeschrittenes maschinelles Lernen mit Python: Lösen Sie Data-Science-Probleme, indem Sie die modernsten Techniken des maschinellen Lernens in Python von John Hearty beherrschen. 

Fortgeschrittenes maschinelles Lernen mit Python: Lösen Sie Data-Science-Probleme, indem Sie die modernsten Techniken des maschinellen Lernens in Python beherrschen von John Hearty

Advanced Machine Learning with Python ist ein Leitfaden für die wichtigsten und leistungsfähigsten Algorithmen des maschinellen Lernens. Das Buch enthält viele detaillierte Codebeispiele, die mit realen Anwendungen arbeiten. Das Buch behandelt einige der innovativsten Techniken des maschinellen Lernens, um mit allen Arten von unstrukturierten Daten umzugehen, einschließlich Bildern, Musik, Text und Finanzdaten, und ist eine hervorragende Ressource für alle, die ihre Fähigkeiten auf die nächste Stufe heben wollen. 

Reinforcement Learning: Eine Einführung von Richard S. Sutton und Andrew G. Barto

Reinforcement Learning: Eine Einführung

Einer der Bereiche des maschinellen Lernens, der in letzter Zeit größere Fortschritte gemacht hat, ist das Verstärkungslernen, d.h. eine Methode des maschinellen Lernens, bei der ein Agent lernt, bestimmte Handlungen in einer Umgebung auszuführen, die zu einer maximalen Belohnung führen. Wenn du dich für diesen Bereich interessierst, solltest du dieses Buch lesen. 

Obwohl das Wort "Einführung" im Titel vorkommt, bietet Reinforcement Learning eine gründliche Darstellung der wichtigsten Ideen und Algorithmen des Reinforcement Learning. Die zweite Auflage des Buches, die 2018 erschienen ist, enthält neue Themen, die in den letzten Jahren aufgekommen sind. Obwohl einige Teile recht mathematisch sind, ist das Buch sehr klar und angenehm zu lesen.

Kausalschluss in der Statistik: Eine Fibel von Judea Pearl, Madelyn Glymour und Nicholas P. Jewell

Causal Inference in Statistics: A Primer von Judea Pearl, Madelyn Glymour und Nicholas P. Jewell

Kausale Schlussfolgerungen entwickeln sich zu einem wichtigen Thema im maschinellen Lernen. Deshalb hat dieses Buch einen Platz auf dieser Liste verdient. Causal Inference in Statistics ist eine umfassende Einführung in das Gebiet der Kausalität, geschrieben von einigen der wichtigsten Experten auf diesem Gebiet. 

Trotz seiner Komplexität ist es ein unterhaltsames Buch mit vielen Beispielen aus der klassischen Statistik, die die Notwendigkeit von Kausalität für die Entscheidungsfindung veranschaulichen, mit der Datenwissenschaftler oft konfrontiert sind. 

Wenn wir über Unfälle sprechen, sprechen wir über den Grund, warum Dinge passieren. In diesem Sinne ist das Buch voll von Fragen, die zum Nachdenken anregen und dich dazu einladen, tiefer über dieses wichtige Thema nachzudenken. 

Werde ein Experte für maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist eine der nützlichsten Fähigkeiten in der Datenwissenschaft. Es gibt eine wachsende Zahl von Büchern über maschinelles Lernen, die dir helfen können, in dieses Gebiet einzusteigen oder ein Experte zu werden. Neben Büchern kannst du auf dem DataCamp auch interaktiv lernen. Schau dir die folgenden Ressourcen an:

FAQs

Was sind die besten Bücher zum maschinellen Lernen für Anfänger?

Zu den besten Büchern zum maschinellen Lernen für Anfänger gehören "Python Machine Learning" von Sebastian Raschka, "Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics" von John D. Kelleher, Brian Mac Namee und Aoife D'Arcy sowie "Data Mining": Practical Machine Learning Tools and Techniques" von Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall und Christopher J. Pal.

Welches sind die besten Bücher über maschinelles Lernen für Fortgeschrittene?

Einige der besten Bücher zum maschinellen Lernen für Fortgeschrittene sind "Künstliche Intelligenz": A Modern Approach" von Stuart Rusell und Peter Norvig, "Machine Learning: A Probabilistic Perspective" von Kevin P. Murphy, "Advanced Machine Learning with Python" von John Hearty und "Reinforcement Learning": Eine Einführung" von Richard S. Sutton und Andrew G. Barto.

Welche Ressourcen kann ich nutzen, um interaktiv maschinelles Lernen zu lernen?

DataCamp bietet einen umfangreichen Kurskatalog mit einer Vielzahl von Kursen zum maschinellen Lernen, sowohl in Python als auch in R, sowie Spickzettel zum maschinellen Lernen und Anleitungen für den Einstieg in eine Karriere im maschinellen Lernen.

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