Die 15 besten Bücher zum Thema maschinelles Lernen, die du 2026 lesen solltest

Wenn du dich für Datenwissenschaft interessierst, hast du bestimmt schon mal von maschinellem Lernen gehört. Maschinelles Lernen ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der sich damit beschäftigt, Algorithmen zu entwickeln, die lernen, Aufgaben zu erledigen, ohne dass man sie extra programmieren muss. 

Von Spotify-Empfehlungen bis hin zu Instagram-Filtern – maschinelles Lernen ist in deinem Alltag total eingebaut. Der zunehmende Einsatz von Systemen für maschinelles Lernen führt dazu, dass immer mehr Leute mit Fachwissen im Bereich maschinelles Lernen gebraucht werden.

Wenn du in diesem Bereich durchstarten oder dein Fachwissen auf die nächste Stufe bringen willst, haben wir eine Liste der besten Bücher zum Thema maschinelles Lernen für 2026 zusammengestellt. Also, los geht's!

Die besten Bücher zum Thema maschinelles Lernen – Zusammenfassung

Am besten für Leute, die noch gar keine Erfahrung haben:

• Maschinelles Lernen für absolute Anfänger von Oliver Theobald

• Das hundertseitige Buch über maschinelles Lernen von Andriy Burkov

• Machine Learning für Dummies von John Paul Mueller und Luca Massaron

Am besten für Leute geeignet, die schon Python-Erfahrung haben:

• Einführung in maschinelles Lernen mit Python: Ein Leitfaden für Datenwissenschaftler „ ” von Andreas C. Müller und Sarah Guido

• Praktisches maschinelles Lernen mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow von Aurélien Géron

Am besten für Programmierer ohne theoretisches Wissen:

• Machine Learning für Hacker von Drew Conway und John Myles White

• KI und maschinelles Lernen für Programmierer: Ein Programmierhandbuch zur künstlichen Intelligenz, von Laurence Moroney

• Maschinelles Lernen in Aktion von Peter Harrington

Am besten für vertiefende Theorie:

• Grundlagen des maschinellen Lernens für die prädiktive Datenanalysevon John D. Kelleher, Brian Mac Namee und Aoife D'Arcy

• Datenauswertung: Praktische Tools und Techniken für maschinelles Lernen von Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall und Christopher J. Pal

Am besten für Fortgeschrittene:

• Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz „ “ von Stuart Rusell und Peter Norvig 

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

• Fortgeschrittenes maschinelles Lernen mit Pythonvon John Hearty

• Verstärkendes Lernen: Eine Einführung in „ “ von Richard S. Sutton und Andrew G. Barto

• Kausale Schlussfolgerungen in der Statistik: Eine Einführung in „ “ von Judea Pearl, Madelyn Glymour und Nicholas P. Jewell

Die besten Bücher zum Thema maschinelles Lernen für Leute, die noch gar keine Erfahrung haben

Maschinelles Lernen für absolute Anfänger von Oliver Theobald

Wenn du ein absoluter Anfänger bist und die Grundlagen des maschinellen Lernens lernen möchtest, ist das genau das Richtige für dich. „Machine Learning für absolute Anfänger“ ist für Leute gedacht, die noch keine Programmiererfahrung oder mathematische Vorkenntnisse haben. Es ist auch in leicht verständlichem, einfachem Englisch geschrieben, sodass du nicht von Fachjargon überfordert wirst.

Die dritte Ausgabe des Buches, die 2021 rausgekommen ist, hat erweiterte Kapitel mit Quizfragen, kostenlose zusätzliche Online-Video-Tutorials zum Programmieren von Modellen in Python, Programmierübungen zum Herunterladen und andere Ressourcen. Alles in allem ein super Buch, das maschinelles Lernen für jeden verständlich macht. 

Das hundertseitige Buch über maschinelles Lernen von Andriy Burkov

Das hundertseitige Buch über maschinelles Lernen von Andry Burkov ist genau das Richtige, um maschinelles Lernen zu entdecken, ohne sich mit den Details rumschlagen zu müssen. Es ist echt nicht einfach, die wichtigsten Teile einer so komplexen und breiten Sache wie maschinelles Lernen zusammenzufassen. Deshalb ist die Arbeit von Andriy Burkov umso lobenswerter. 

Nachdem du das Buch gelesen hast, kannst du über alle möglichen Themen rund ums maschinelle Lernen quatschen, zum Beispiel über überwachtes und unüberwachtes Lernen, die beliebtesten Algorithmen fürs maschinelle Lernen und was man braucht, um ein Modell zu erstellen und zu optimieren. Mathe, 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.

Machine Learning für Dummies von John Paul Mueller und Luca Massaron

Es ist echt super, dass die beliebte „Dummies“-Reihe jetzt auch ein Buch zu diesem Thema rausgebracht hat. Geschrieben von führenden Datenwissenschaftlern, ist „Machine Learning for Dummies“ ein super Einstieg für Leute ohne Programmier- und Mathekenntnisse. 

Das Buch zeigt die wichtigsten Konzepte und Theorien hinter dem maschinellen Lernen und wie es in der Praxis angewendet wird. Dazu gibt's viele Beispiele, wie Betrugserkennung, Suchergebnisse, Echtzeit-Anzeigen und vieles mehr. Es gibt auch eine einfache Einführung in die gängigsten Programmiersprachen und Tools, die beim maschinellen Lernen verwendet werden.

Die besten Bücher zum Thema maschinelles Lernen für Leute, die schon Python können

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

Wenn du Python beherrschst und deine Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen ausbauen möchtest, ist dieses Buch genau das Richtige für dich. „Einführung in maschinelles Lernen mit Python“ ist eine der besten Quellen, um die Grundlagen für die Arbeit mit maschinellem Lernen in Python zu erlernen. 

Das Buch wurde von den superguten Datenwissenschaftlern Andreas C. Müller und Sara Guido geschrieben und erklärt grundlegende Konzepte und Algorithmen des maschinellen Lernens. Außerdem wird der Workflow des maschinellen Lernens vorgestellt und es gibt Tipps für Aufgaben von der Datenbereinigung bis zum Feature Engineering. Alle Konzepte, die in dem Buch vorgestellt werden, werden mit Beispielen aus scikit-learn, dem beliebtesten Python-Paket für maschinelles Lernen, erklärt.

Praktisches maschinelles Lernen mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow: Konzepte, Tools und Techniken zum Aufbau intelligenter Systeme von Aurélien Géron

Leute, die Python für maschinelles Lernen nutzen, werden dieses Buch lieben. „Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow” ist eine super Quelle, um einen Überblick über maschinelles Lernen zu bekommen und deine praktischen Fähigkeiten zu verbessern.

Jedes Kapitel dreht sich um eine bestimmte Technik des maschinellen Lernens und gibt dir detaillierte Infos darüber, wie sie funktioniert, wofür sie genutzt wird und zeigt dir viele Python-Beispiele. Das Buch geht nicht nur auf maschinelles Lernen ein, sondern auch auf Deep Learning und bietet eine super Einführung in Keras und Tensorflow, zwei der beliebtesten Python-basierten Frameworks für die Entwicklung von Deep-Learning-Modellen.

Die besten Bücher zum Thema maschinelles Lernen für tiefergehende Theorie

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

Dieses Lehrbuch passt super für Leute mit einem analytischen Hintergrund. Die zweite Ausgabe von „Machine Learning for Predictive Data Analytics” gibt einen umfassenden Überblick über Machine-Learning-Ansätze und deckt dabei sowohl die Theorie als auch die Praxis ab.

Die technischen und mathematischen Erklärungen werden durch detaillierte Beispiele ergänzt, die zeigen, wie Machine-Learning-Modelle in der Praxis eingesetzt werden. Die Beispiele reichen von Preisprognosen und Risikobewertungen bis hin zur Dokumentenklassifizierung und Vorhersage des Kundenverhaltens. Die zweite Ausgabe hat auch neue Kapitel über Deep Learning und Machine-Learning-Techniken, die über Predictive Analytics hinausgehen, wie zum Beispiel unüberwachtes Lernen und bestärkendes Lernen.

Datenauswertung: Praktische Tools und Techniken für maschinelles Lernen von Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall und Christopher J. Pal

Datenauswertung: Praktische Tools und Techniken für maschinelles Lernen „ “ gibt dir einen super verständlichen Einstieg in die Konzepte des maschinellen Lernens, zusammen mit mathematischer Theorie und praktischen Tipps, wie du diese Techniken in der Praxis anwenden kannst. 

Die vierte Auflage des Buches hat neue Kapitel, die die neuesten Entwicklungen auf diesem Gebiet zeigen, wie zum Beispiel probabilistische Methoden und Deep Learning. Es ist auch cool zu erwähnen, dass das Buch mit der eigenen Software der Autoren, WEKA, kommt. Das ist eine umfassende Sammlung von Algorithmen für maschinelles Lernen für Data-Mining-Aufgaben in einer benutzerfreundlichen, interaktiven Oberfläche.

Die besten Bücher zum Thema maschinelles Lernen für Programmierer ohne theoretisches Hintergrundwissen

Machine Learning für Hacker von Drew Conway und John Myles White

Maschinelles Lernen ist ein kompliziertes Thema, weil man dafür sowohl Programmieren als auch Mathe richtig gut verstehen muss. Wenn du ein erfahrener Programmierer bist, der sich mit maschinellem Lernen beschäftigen will, aber nicht so gut in Mathe ist, ist das hier genau das richtige Buch für dich.

Machine Learning für Hacker lässt die mathematische Theorie mal beiseite. Es geht die Sache mit praktischen, echten Anwendungen an, wie zum Beispiel dem Aufbau eines Empfehlungssystems auf Basis von Twitter-Daten und eines E-Mail-Spamfilters. Mit der Programmiersprache R geht jedes Kapitel auf ein bestimmtes Problem beim maschinellen Lernen ein, wie Klassifizierung, Vorhersage, Optimierung und Empfehlung. Du kannst dir im DataFrame-Podcast anhören, wie einer der Autoren, Drew Conway, über den Aufbau von Data-Science-Teams spricht. 

KI und maschinelles Lernen für Programmierer: Ein Programmierhandbuch zur künstlichen Intelligenz von Laurence Moroney

Bist du ein Softwareentwickler, der sich beruflich verändern und in die Bereiche Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen einsteigen will? Dieses Buch ist ein super Einstieg. „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 praxisorientierten, codeorientierten Ansatz. Jedes Kapitel zeigt einen praktischen Anwendungsfall, um die verschiedenen Szenarien zu erklären, in denen maschinelles Lernen nützlich ist, zum Beispiel Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung und Cloud.

Maschinelles Lernen in Aktion von Peter Harrington

Genau wie die beiden vorherigen Bücher ist „Machine Learning in Action“ von Peter Harrington ein super Tutorial für IT-Profis, die die Grundlagen des maschinellen Lernens verstehen wollen. Es vermeidet akademische Sprache und bringt dir direkt die Techniken bei, die du in deiner täglichen Arbeit anwenden wirst. Das Buch ist voll mit Python-basierten Beispielen, um die wichtigsten Algorithmen und Aufgaben des maschinellen Lernens zu zeigen, wie Datenvorverarbeitung, Datenanalyse und Datenvisualisierung. 

Die besten Bücher zum Thema maschinelles Lernen für Fortgeschrittene

Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz von Stuart Rusell und Peter Norvig 

Wenn du nur ein Buch über künstliche Intelligenz hast, dann sollte es dieses sein. Das Buch „ Artificial Intelligence” 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 Ausgabe des Buches hat jetzt noch mehr Infos zu maschinellem Lernen, Deep Learning, Robotik, Verarbeitung natürlicher Sprache und vielen anderen technischen Konzepten. Außerdem geht's um Themen, die eng mit dem Bereich verbunden sind, wie Datenschutz, Fairness und ethische KI. Das Buch hat auch Pseudocode-Versionen von allen wichtigen KI-Algorithmen, die übersichtlich und einheitlich dargestellt sind.

Maschinelles Lernen: Eine probabilistische Perspektive von Kevin P. Murphy

Dieses Buch kam 2012 raus und hat 2013 den DeGroot-Preis von der International Society for Bayesian Analysis abgeräumt. Es ist ein Klassiker für alle, die sich für die mathematischen Grundlagen des maschinellen Lernens interessieren. 

Machine Learning: Eine probabilistische Perspektive von Kevin P. Murphy, einem Forscher bei Google, ist eine Reise durch die Mathematik hinter den gängigsten Algorithmen des maschinellen Lernens. Es gibt eine lockere, aber trotzdem ausführliche Erklärung zu wichtigen Themen wie Wahrscheinlichkeit, Optimierung und linearer Algebra. Das Buch hat den kompletten Pseudocode für die wichtigsten Algorithmen, Bilder und Beispiele, die Anwendungen des maschinellen Lernens in der Biologie, Computer Vision, Robotik und so weiter abdecken.

Fortgeschrittenes maschinelles Lernen mit Python: Löse Probleme in der Datenwissenschaft, indem du die neuesten Techniken des maschinellen Lernens in Python von John Hearty meisterst. 

„Advanced Machine Learning with Python“ ist ein Leitfaden zu den wichtigsten und leistungsfähigsten Algorithmen des maschinellen Lernens. Das Buch hat viele detaillierte Code-Beispiele, die mit echten Anwendungen funktionieren. Das Buch behandelt einige der innovativsten Techniken des maschinellen Lernens für den Umgang mit allen Arten unstrukturierter Daten, darunter Bilder, Musik, Text und Finanzdaten. Es ist eine super Quelle für alle, die sich mit maschinellem Lernen beschäftigen und ihre Fähigkeiten auf die nächste Stufe bringen wollen. 

Verstärkendes Lernen: Eine Einführung von Richard S. Sutton und Andrew G. Barto

Einer der Bereiche im maschinellen Lernen, der in letzter Zeit große Fortschritte gemacht hat, ist das verstärkende Lernen. Dabei lernt ein Agent, bestimmte Aktionen in einer Umgebung auszuführen, die ihm die maximale Belohnung bringen. Wenn dich dieses Thema interessiert, solltest du dieses Buch lesen. 

Auch wenn im Titel das Wort „Einführung“ steht, geht „Reinforcement Learning“ richtig ins Detail, wenn es um die wichtigsten Ideen und Algorithmen des verstärkenden Lernens geht. Die zweite Ausgabe des Buches, die 2018 rausgekommen ist, hat neue Themen, die in den letzten Jahren aufgetaucht sind. Auch wenn ein paar Teile ziemlich mathematisch sind, ist das Buch echt verständlich und macht Spaß zu lesen.

Kausale Schlussfolgerungen in der Statistik: Eine Einführung von Judea Pearl, Madelyn Glymour und Nicholas P. Jewell

Kausale Schlussfolgerungen werden schnell zu einem wichtigen Thema im maschinellen Lernen. Deshalb hat dieses Buch echt einen Platz auf dieser Liste verdient. Das Buch „Causal Inference in Statistics“ wurde von ein paar der besten Experten auf diesem Gebiet geschrieben und bietet eine umfassende Einführung in das Thema Kausalität. 

Trotz seiner Komplexität ist es ein tolles Buch, voll mit Beispielen aus der klassischen Statistik, die zeigen, wie wichtig Kausalität ist, um die Entscheidungsdilemmata zu lösen, mit denen Datenwissenschaftler oft konfrontiert sind. 

Über Unfälle zu reden heißt, über die Gründe zu reden, warum Sachen passieren. In diesem Sinne steckt das Buch voller Fragen, die zum Nachdenken anregen und dich dazu bringen, dich intensiver mit diesem wichtigen Thema auseinanderzusetzen. 

Werde ein Experte für maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist eine der nützlichsten Fähigkeiten in der Datenwissenschaft. Es gibt immer mehr Bücher zum Thema maschinelles Lernen, die dir helfen können, in dieses Gebiet einzusteigen oder ein Experte zu werden. Neben Büchern kannst du auch interaktiv auf DataCamp lernen. Schau dir mal die folgenden Ressourcen an:

• Ein riesiger Kurskatalog mit vielen verschiedenen Kursen zum Thema maschinelles Lernen, sowohl in Python als auch in R.
• Schau dir mal unser Spickzettel zum Thema maschinelles Lernen an.
• Schau dir unseren Leitfaden an, wie man Machine-Learning-Ingenieur wird.
• Lass dich von unserem Leitfaden zu den wichtigsten Fragen im Vorstellungsgespräch zum Thema maschinelles Lernen inspirieren.
• Starte deine Reise in die Welt der künstlichen Intelligenz über unseren Lernzentrum für KI.
• Hör dir den DataFramed-Podcast an